WOR:AI免費設計LOGO效果驚艷，雷軍200萬花早了？_metamask幣種logo

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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