OGO:AI免費設計LOGO效果驚艷，雷軍200萬花早了？

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。

Gensler：加密證券發行人需要向SEC登記其投資合同的要約和銷售，或者滿足豁免要求:金色財經報道，美國證券交易委員會（SEC）主席 Gary Gensler反駁了 Coinbase 的論點，并表示，我們對注冊聲明中要求的披露信息制定了靈活的規則，因此，加密證券發行人需要向SEC登記其投資合同的要約和銷售，或者滿足豁免要求。[2023/6/9 21:25:09]

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。

NFT鑄造平臺Manifold推出多NFT銷毀機制“Multiburn”:金色財經報道，NFT鑄造平臺Manifold宣布推出全新NFT銷毀機制“Multiburn”，可以銷毀多個NFT以創建全新獨特的代幣，用戶可以使用任何來自ERC-721和ERC-1155合約的多個NFT，多代幣銷毀還將提供全新的調整后鑄造費用，目前每鑄造一次的費用為0.00069 ETH，而單代幣銷毀的費用同樣的是0.00069 ETH。對于創作者來說，在配置過程中可以選擇在之前選擇的代幣之上添加額外的可銷毀代幣。 銷毀將需要宣布銷毀“所有”代幣才能贖回新的 NFT。對于需要銷毀多個代幣的買家用戶，將通過每個步驟來選擇要銷毀代幣，然后到達最終模式后會顯示正在銷毀的所有內容以及需要支付的費用。[2023/4/13 14:00:41]

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：

藝電創始人將擔任Web3游戲公司Games for a living首席戰略官:金色財經報道，游戲巨頭藝電（Electronic Arts）創始人William Murray “Trip” Hawkins III將擔任巴塞羅那Web3游戲初創公司Games for a living的首席戰略官（CSO）。（CoinDesk）[2023/2/25 12:28:10]

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。

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。

a16z在美CFTC訴Ooki DAO案中稱：監管應用程序而非協議是雙贏選擇:11月2日消息，a16z總法律顧問Miles Jennings在推特上表示：“a16z已在美國商品期貨交易委員會（CFTC）訴Ooki DAO案中提交了法庭之友簡報，并主要關注‘CFTC應該監管應用程序，而不是協議’這一觀點的原因，根據美國聯邦法案，為非法人團體提供有效服務要求CFTC聲稱團體的成員具有‘共同的合法目的’，而CFTC并沒有聲稱Ooki DAO有合法的目的，盡管他們確實有一個合法目的，即管理Ooki Protocol。最終，這種方法將使CFTC既能追究不良行為者的責任，又能保護Web3和它的良好行為者。換句話說，這是雙贏的。”[2022/11/2 12:09:28]

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：

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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