设计中的类比思维与人工智能的图像类比算法
这篇属于论文解读系列,往期写过一篇关于平面设计作品视觉焦点识别的论文解读,本期解读下《Deep Visual Analogy-Making》这篇论文。
有没有想过让机器帮你做上图这类的图形推理题?
再看看海报设计的作品:
通过类比,再设计一张类似的:
如果机器可以学习其中的类比关系,那可以无限地设计类似的海报。
这里的核心都是“类比”的思维。类比是找到一种映射,可以使原始信息按照一定的规则映射到目标信息。本论文研究的图像类比就是把原始图像映射到目标图像的过程,如下图:
从左到右依次为A、B、C、D图
这是一个四元组(4-tuple) A : B :: C : D,
表示 A类比于B,正如C类比于D的关系。
“A is to B as C is to D”.
一 解决的问题
我们思考3个问题:
1 A ? B :: C ? D
A和B、C和D的共同点是什么?
--都是拿着弓箭。
2 A : B ? C : D
A和B的关系,C和D的关系,都是什么?
--都是拉弓射箭动作的起始关系。
3 A : B :: C : ?
如果把A和B的关系,应用于C,D的图像将是什么样的?
--把A和B的关系,类比至C和D,生成D图。
第1、2个问题,属于分类问题。第3个,是类比的问题。
该论文解决的就是第3个问题。
二 解决问题的方法
看代码:
https://github.com/carpedm20/visual-analogy-tensorflow
看图:
如果想更深入的探讨,我们可以在微信群里或者知识星球聊聊。
三 拓展应用
1 图形的颜色、旋转、缩放、位置
学习下图里图形元素的变换关系:
应用到新的图形里,生成新的一张图片:
2 雪碧图
也是本论文重点举的一个例子。可以拓展到生成动画上:
3 3D模型
工业设计或者插画/图标设计,只需要设计一张图,就可以生成任意角度的设计图了。
以上为全文内容。