本文來源:公眾號量子位
StableDiffusion又被發掘新用途了——
設計LOGO最關鍵的“形意結合”,被它拿捏得明明白白。看見Cat秒畫貓貓頭:
瑜伽店YOGA幾個字母用人體形態一轉換,風格完全不出錯:
只設計其中一個字也沒問題,例如將Dog的D畫成一個狗子:
屬實簡潔又傳神了有木有!
哪怕是面對中文字體,AI也能很好地理解其中的意思,快速畫出甲方想要傳達的LOGO形象:
要是開店用上這個,哪里還需要花幾十上百塊專門設計一個LOGO出來?
雖然之前也有不少設計LOGO的AI了,不過從這次生成的效果來看,還真有點不太一樣。
1INCH合約持倉量創19個月來新高,約1.49億美元:7月17日消息,據Coinglass數據顯示,截至今日,主流交易平臺1INCH合約持倉量增至約1.49億美元,創2022年1月以來新高。[2023/7/17 11:00:04]
01保留一部分原有字體的味道
事實上,在這次研究之前,已經有不少研究在考慮如何用AI設計LOGO。
從效果來看,主要可以分成三類:
一是以字體為形狀限制,將圖片風格遷移上去;二是以圖片風格為基底,將字體遷移到圖片中去;三是將不同圖片的形狀和字體關聯起來,生成或彩色或黑白的“圖像拼接”風格LOGO設計。
然而,與下面人類手工設計的LOGO比起來,上面AI設計的效果不能說不好看,但似乎還差那么點意思:
CZ:Greenfield將開辟BNB在存儲領域新場景,BNB將更加去中心化:2月14日消息,CZ 在 Binance 官方推特 Space 上發言表示,多數人低估了 BNB Greenfield 的潛力,Greenfield 將開辟 BNB 在數據存儲領域的新場景,Greenfield 上線后更多人會意識到它對市場的影響,BNB 不能只屬于一條鏈,未來會有更多鏈推出,BNB 將更加去中心化。[2023/2/14 12:06:51]
作者們經過一通探查,發現人類手工設計的LOGO并不“喧賓奪主”。
人類設計師會在保留原本字體特色、讓人們能一眼認出單詞的基礎上,再加入一點創新之處,例如將Jazz中的J改成樂器,但其他人一眼仍然能認出“JAZZ”字體的形狀。
比特幣反彈后加密貨幣采礦股增長至年度高點:金色財經報道, 比特幣價格反彈至數月高點,也對采礦股產生了積極影響。BTC挖礦公司Bitfarms在2023年1月的前兩周飆升了140%,其次是Marathon Digital大漲120%。Hive區塊鏈技術公司的股票價值在同一時期幾乎翻了一番,而MVIS全球數字資產采礦指數在新年的第一個月里上漲了64%。
盧克索哈希價格指數,旨在量化礦工可能從比特幣網絡使用的處理能力中賺取的金額,今年已經增長了21%。這部分反映了由于比特幣價格的上漲而帶來的更大的回報。[2023/1/18 11:17:29]
整體來說,就是在保留一部分字體“味道”的同時,加入一定的設計感。
例如這是StableDiffusion生成的“FROG”設計,FRO仍然是原本字體的形狀,只有G變成一只跳出去的小青蛙:
Ripple與FLUF World達成合作,將通過The Root Network開啟“The Open Metaverse”:6月17日消息,Ripple與NFT公司FLUF World達成合作,將通過The Root Network開啟“The Open Metaverse”。The Root Network基于XRPL構建,XRPL將通過為NFT功能設置標準,并利用XRP作為The Root Network多代幣gas經濟中交易活動的默認數字資產,在該網絡中發揮關鍵作用。(Business Wire)[2022/6/17 4:35:46]
如果用StableDiffusion2進一步進行后期處理的話,還能進一步實現上色功能,顯得更加生動:
生成LOGO的風格也能隨著原本設計字體的變化,而產生不一樣的變化。
例如這是8種字體下生成的不同瑜伽LOGO,每種風格都不一樣:
相比之下,其他AI模型在生成字體的時候,倒是更喜歡保留自己的風格:
那么,這種神奇的字體設計AI是怎么做出來的?
02用貝塞爾曲線調整字母形狀
為了一定程度上保留原本字體的風格、以及只改變單詞中的某幾個字母,作者們想出一種“微調”字母形狀的方法——
那就是讓AI學會用貝塞爾曲線,對不同字體的字母進行小幅度變形。
具體控制點數量,則根據字母復雜度和字體風格進行迭代變換,直到設計出來的字母符合要求,其中橙色是初始點,藍色是后續增加的控制點:
控制點數量對生成效果影響有多大?
例如這是不同數量的控制點生成字母的效果,如果數量太少,會看不清設計的圖像形狀;但數量過多又容易扭曲字體原本的形狀:
基于這種核心設計思路,作者們結合StableDiffusion和CLIP,設計出了一整個字體設計AI模型:
其中,ACAP損失函數基于德勞內三角形剖分算法,對字母形狀進一步進行了約束。
例如這是PANTS在變形前和變形之后的形態,可以看見ACAP在保留褲子形態的同時,也保留了字體的效果:
與此同時,為了進一步保留字體形態,作者們采用了一個低通濾波器,保證調整后的字母不與原始字母偏離太多。例如這是Bear中的B調整后的形態:
應用這套模型,生成每個字母的速度也還不錯。
在一塊RTX2080GPU上,生成單個字母的LOGO設計大約需要5分鐘。
03作者介紹
雖然作者們放到項目主頁上的論文是匿名的:
不過在arXiv上,作者們的名字倒是已經公開了,他們分別來自以色列特拉維夫大學、ReichmanUniversity,以及倫敦大學金史密斯學院:
共同一作ShirIluz,特拉維夫大學電子與電氣工程理學碩士,目前的研究方向是生成AI,感興趣的方向是深度學習與計算機視覺。
共同一作YaelVinker,特拉維夫大學計算機視覺博士生,曾經在以色列希伯來大學獲得計算機科學本科與碩士學位,目前研究方向同樣是深度學習與計算機視覺。
這么看來,雷軍當年設計小米LOGO的200萬元花早了啊?
論文地址:https://arxiv.org/abs/2303.01818
項目地址:https://wordasimage.github.io/Word-As-Image-Page/
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