新一代人工智能技术在平面设计中的应用.pdf
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1、包装工程226PACKAGING ENGINEERING【视觉传达设计】新一代人工智能技术在平面设计中的应用第45 卷第4期2024年2 月赵永涛1*,高经纬?(1.洛阳理工学院艺术设计学院,河南洛阳47 1 0 0 3;2.天津大学,天津3 0 0 3 5 4)摘要:目的探讨人工智能技术在平面设计领域中的应用现状和不足,并提出一种基于自然语言描述的图像生成方法,以更好地满足设计师的需求。方法采用GPT-3模型生成创作思路的文本描述,并使用稳定扰动(StableDiffusion)算法生成与描述相匹配的图像。通过测试和应用实例验证方法在平面设计中的效果,旨在探索平面设计领域中的新视角和工具,以
2、简化设计过程,提高设计质量和效率。结论研究采用实证分析方法,结合实验结果和定性分析,评估了该方法生成的图像与自然语言描述的匹配程度、图像质量,以及方法的灵活性和可控性。通过这些评估指标,可确定该方法的有效性,并更好地满足设计师的需求。未来的研究方向包括进一步增强算法的多样性、创意性,以及探索更智能化的平面设计工具,以提高设计师的工作效率和设计品质。关键词:人工智能技术;平面设计;自然语言理解算法;图像生成中图分类号:TB482;J5 1 1 文献标志码:AD0I:10.19554/ki.1001-3563.2024.04.024文章编号:1 0 0 1-3 5 6 3(2 0 2 4)0 4-
3、0 2 2 6-0 9Application of New Generation Artificial Intelligence Technology in Graphic DesignZHAO Yongtaol,GAO Jingwei?(1.School of Art and Design,Luoyang Institute of Science and Technology,Henan Luoyang 471003,China;2.Tianjin University,Tianjin 300354,China)ABSTRACT:The work aims to explore the cu
4、rrent status and limitations of artificial intelligence(AI)technology in thefield of graphic design and propose a natural language-based image generation method to meet the needs of designers.TheGPT-3 model was used to generate textual descriptions of creative ideas and the stable diffusion algorith
5、m was adopted togenerate images matching the descriptions.Through practical applications and testing,the effectiveness of the method ingraphic design was examined,aiming to discover new perspectives and tools that simplified the design process and en-hanced its quality and efficiency.The study adopt
6、s an empirical analysis approach,combining experimental results andqualitative analysis to evaluate the level of alignment between generated images and natural language descriptions,imagequality,flexibility,and controllability of the method.By utilizing these evaluation criteria,the researchers can
7、determinethe methods effectiveness and better fulfill the requirements of designers.Future research directions include enhancingalgorithm diversity and creativity,as well as exploring more intelligent graphic design tools to improve the efficiency andqualityofdesignerswork.KEY WORDS:artificial intel
8、ligence technology;graphic design;natural language description;image generation平面设计是将文本、图像与色彩等视觉元素组合起来,传递信息和情感的一种艺术形式!。它广泛应用于印刷品 2 、包装 3 、标识 4、广告 5 等领域,并在互联网和移动应用程序的设计中得到了越来越多的关注。平面设计的本质在于通过设计构建出令人印象深刻、直观易懂的视觉元素,从而达到信息传递和情感沟通的目的。平面设计中包含了许多视觉元素 6 ,包括图形、图像、色彩和空间等 7-8 ,设计师需要根据其设计目的,灵活地选择和搭配这些元素,从而构建出一个
9、完收稿日期:2 0 2 3-0 9-2 5基金项目:河南兴文化工程文化研究专项项目(2 0 2 3 XWH250)*通信作者第45 卷第4期整、清晰和吸引人的设计作品。平面设计需要符合观众视觉认知的特点,以便观众能够快速地获取信息并理解设计的意图9 。在设计的过程中,设计师需要注意设计细节和整体效果,如线条与色彩的选择、比例和平衡等,这些细节可以直接影响到设计作品的效果和品质1 0 。平面设计的历史可以追溯到古代的书籍装帧和印刷品制作,但直到1 9 世纪末和2 0 世纪初,平面设计才逐渐形成为一门独立的学科。2 0 世纪上半叶,平面设计发展迅速,主要受到包豪斯学派、现代主义和构成主义的影响。这
10、些流派主张以简洁、清晰、功能性为设计的核心,强调设计要符合生产力和现代社会的需求。随着人工智能技术的快速发展,它的应用范围也在不断拓展。其中,人工智能在平面设计中的应用越来越受到关注1 2 。在传统平面设计中,设计师通常需要通过手工绘图、数字化绘图软件等手段来完成设计作品。这种方式不仅需要花费大量时间和精力,而且设计师需要具备较高的艺术修养和设计能力。在这种情况下,人工智能技术的应用可以大大提高平面设计的效率和质量1 3-1 4。人工智能技术在平面设计中的应用主要包括两个方面:图像处理;自动化设计1 5 。在图像处理方面,人工智能可以应用于图片修复、图像增强、图像识别等方面。徐国彬等1 6 采
11、用一种改进算法改善了数字类国画缺陷修复问题,具有一定的实际应用价值。董囊达等1 7 针对现存传统蒙古家具纹路样式模糊等问题,提出一种机器学习方法,增强了纹样特征,其对文物修复和保护具有参考价值。许鑫等1 8 以剪纸为载体,通过研究剪纸图像自动分类识别技术来探讨人工智能技术在艺术领域中的应用,取得了良好的分类效果。在自动化设计方面,人工智能可以帮助设计师完成排版、颜色搭配1 9 、字体设计2 0 等工作。本研究主要关注人工智能在平面设计中,针对自动化设计的应用。高峰等2 1 1 首先进行人工智能案例的分析,然后基于人工智能的辅助设计座椅形态,经过多次调整,取得了较好的效果。李雄等2 2 借助对抗
12、神经网络来进行概念草图的设计,有助于设计师突破思路,提高设计效率。虽然目前风格迁移、对抗生成网络(GANs)和其他机器学习算法在平面设计领域中越来越受到关注,且这些算法提供了一种自动化、高效的方式来创建平面设计,但它们通常需要大量的数据来训练模型,因为很难收集到足够的数据,这对某些类型的设计来说可能是不可行的。此外,这些算法往往需要强大的计算能力,对一些小型设计团队或设计师来说可能是一种挑战。不仅如此,算法生成的图像品质和多样性也是一个问题。通常传统算法生成的图像比较平淡且缺乏个性。这些算法还往往受到训练数据的限制,很难超越数据中的内容和风格,因此难以实现真赵永涛,等:新一代人工智能技术在平面
13、设计中的应用正的创造性和独特性。针对以上问题,本研究提出了一种基于自然语言描述的图像生成方法,利用GPT-3(G e n e r a t iv ePre-trainingTransformer-3)2 3 模型生成创作思路的文本描述,并使用稳定扰动(StableDiffusion)2 4 方法生成与自然语言描述相匹配的图像。本研究团队在设计者提供的自然语言描述上进行了测试,并列举了包装、书籍封面和广告设计的应用实例。实验结果表明,该方法能够有效生成与自然语言描述相匹配的高质量图像。通过人工智能技术的自动化和高效性,设计生成过程迅速,节省了设计时间。该方法具备灵活性和可控性,能生成具备多样性、高
14、质量的图像。应用人工智能技术使得设计作品适应不同风格和要求,不仅可满足设计师的个性化需求,并提供更多创意和选择,还能加强设计师与客户之间的沟通与理解,通过生成与客户需求相匹配的图像,帮助设计师更好地理解客户需求,改善设计师与客户之间的合作,产生更好的设计结果。1方法1.1自自然语言理解模型本研究采用了预训练的语言模型GPT-3来解析设计师提供的自然语言需求描述。GPT-3是一个基于transformer结构的语言模型,通过预测下一个单词的方式进行自监督学习,其具有很强的语言理解能力。传统迁移学习模型和生成式预训练迁移学习模型的对比图,见图1。传统迁移学习模型中包含编码器和解码器两部分,而生成式
15、预训练迁移学习仅使用了一个多层的解码器,因此生成式预训练迁移学习模型相较于传统模型有了明显的改进。本研究使用的GPT-3模型使用来自人类反馈的强化学习方案,通过对大语言模型进行微调,从而可在较少参数的情况下,生成优于往期的模型。鉴于传统自然语言技术存在的多种局限,基于大语言模型的GPT-3充分利用大量无标注文本进行预训练,从而使得模型在小样本和无样本场景下有较强的理解与生成能力。基于人类反馈的强化学习方案基本流程如图2 所示。如图2 所示,首先为保证模型有充足的知识储备量,需要收集大量的说明解释数据来训练监督策略。随后,标记者记录模型希望输出的结果并利用这个标记数据结合监督学习对模型进行微调。
16、其次,研究人员对这个训练的数据集和若干模型结果进行抽样,把输出结果从最优到最差进行排序,并以此数据训练反馈模型。然后,把新的问题从样本中抽样,借助模型生成输出结果,并计算这个反馈结果的准确率。最后,将这个反馈结果用以优化策略模型,从而使模型输出最正确可靠的结论。227228添加和归一化前惯神经网络添加和归一化添加和归一化多重头部掩码多重头部注意力机制注意力机制位置位置编码器编码器嵌入输入嵌入输出输入输出Fig.1 Comparison of traditional transfer learning model and generative pre-training transfer lear
17、ning model步骤1:收集解释数据,进行监督策略训练包装工程传统迁移学习架构生成式预训练迁移学习架构输出可能性归一化指数函数线性层添加和归一化前馈神经网络添加和归一化注意力机制多重头部2024年2 月生成式预训练迁移学习用于对不用任务微调的输入转换示意图文本预测任务分类个层归一化前馈神经网络层归一化掩码多重头部注意力机制文本语义输入图1 传统迁移学习模型和生成式预训练迁移学习模型对比图步骤2:收集并比较数据,训练一个奖励模型分类开始文本提取预测开始假设分割验证提取开始文本1分割文本2提取相关性开始文本2分割文本1提取开始语境分割答案1提取多重选择开始语境分割答案2提取开始语境分割答案3提
18、取步骤3:收集解释数据并使用强化学习优化模型迁移学习输出迁移学习迁移学习迁移学习迁移学习迁移学习迁移学习输出输出输出输出输出对这个训练的数据集收集解释数据,训练监督策略标记者记录希望的输出结果利用这个数据结合监督学习对模型进行微调1.2自然语言描述到低维向量表示的转换为了将自然语言描述转换为稳定扰动算法中需要的低维向量表示,采用了GPT-3对自然语言描述进行编码,其能够将自然语言描述转换为高质量的低维向量表示,然后使用稳定扰动方法来生成与自然语言描述相匹配的图像。稳定扰动图像生成算法结构如图3所示。稳定扰动算法首先使用预训练模型对需要训练的图像生成相应的描述词语,然后使用变分自动编码器训练模型
19、,接下来将经过压缩后的数据输入扩散过程模型,进行正向采样操作。在数据输人过程中会产生噪音,持续记录每步产生噪音的数据。进一步地,利用交叉注意力机制将潜在空间中的新的问题从和若干模型结果进行解释艺术设计流程解释艺术设计流程抽样艺术设计流程分标记者从最优到最为如下几个步骤差将输出结果进行排序基础模型一将此数据训练反馈模型图2 基于人类反馈的强化学习方法基本流程图Fig.2 Basic flowchart of reinforcement learning method based on human feedbackAttention(O,K,V)=softmax式中:Q=Wg(z);K=wt();
20、V=Wt。(y);wg、w!、w 分别代表Q、K、V的可学习的投影矩阵;Z,为潜在空间中经过编码后的数据;(z)eRxd,为实现网络的中间表示,RNxd.则表示RGB空间;9,(z)相应的目标函数LLDM见式(2)。(2)式中:z,t,t。(y)表示一个权重相同的去噪自编码器序列;E为去噪自编码器的等加权序列。分析视觉艺术方法样本中抽样ABD对结果进行排序反馈模型特征和另一模态特征融合。交叉注意力公式见式(1)。(1)V/d专家模型借助模型生成输出艺术设计方法主要有反馈模型为输出计算一个反馈结果反馈结果用来优化策略QKT反馈模型反馈结果图片第45 卷第4期像素空间原始二维图像结构重建解码器图像
21、接下来将Attention(Q,K,V)和潜在空间另一模态序列的特征融合,并添加到扩散模型的逆向过程中。利用去噪网络逆向预测每一步需要减少的噪音,并通过生成噪音和预测噪音的损失函数来计算梯度。在向前过程中根据多元高斯分布来生成一张纯噪音图像,利用变分自动编码器将纯噪音图像压缩到算法潜在空间中。进一步地执行去噪网络,利用交叉注意力机制融合多模态信息,并预测每一步需要检测的噪音,最后利用变分自动编码器将生成图片还原到目标图片大小。当生成完图像后,还可以通过微调来修改自已生成的模型。通过这种方法,可将自然语言描述转换为图像,并且保留输人句子的语义信息,从而让生成的图像更加符合设计需求。2实验设计在当
22、代平面设计中,艺术家和设计师们需要创造出高质量的图像来满足客户和观众的需求。随着人工智能技术的快速发展,使用机器生成图像逐渐成为了一个重要的趋势,这不仅可以减少设计师的工作量,还可以为设计师提供更多的创作灵感。本研究使用了来自设计师的一组自然语言描述,作为输人进行实验。针对每个自然语言描述,笔者将GPT-3模型用于解析设计师的思路,然后从GPT-3辅助生成的描述中序号设计师构思采用粗扩的笔触和对比强烈的色彩,强调形状和线条,营造出独特的艺术氛围;黑白版画马头可以通过不同的姿态、表情和线条来表现出它的力量、优雅和神秘;工马头肖像采用素描风格来营造出清晰的轮廓和阴影,强化造型的感觉;通过运用不同的
23、线条、阴影和笔触来表现出马的肌肉纹理、毛发细节等;突出主题,让观众一眼便能看出它的重要性赵永涛,等:新一代人工智能技术在平面设计中的应用输入数据输入数据Fig.3 Structure diagram of stable perturbation image generation algorithm229潜在空间调节部分语义分析扩散过程表达方法输入数据文本去噪网络(7 时刻)输入数据交叉注意力去噪(T-1时刻)图3 稳定扰动图像生成算法结构提取关键词,并使用稳定扰动(StableDiffusion)生成与关键词描述相匹配的图像。接下来,通过将本研究算法应用于平面设计中常用的黑白版画、水彩与厚涂油
24、画、建筑与风景设计、数字插画设计、3 D染效果设计等表现形式中,来探讨本研究算法的合理性与适用性。黑白版画作为一种古老的印刷技术,一直以来都是平面设计中的重要元素。如表1 的序号1 3 所示,经本研究算法生成的黑白版画可被用来表现一种古典、优雅的气质。如表1 的序号4所示,创造出一种神秘、幽暗的氛围。同时,生成黑白版画的高对比度和纹理感也能够给设计作品带来更多的层次、更强的立体感。经本研究算法生成黑白版画的应用不仅能够强调设计作品的主题和情感,还可以起到吸引目光和增加视觉冲击力的作用。水彩和厚涂油画作为两种艺术绘画形式,不仅在绘画领域被广泛应用,同时在平面设计中也有着重要作用。表2 中序号1
25、2 展示了本研究算法生成的水彩作品,以其柔和流畅的特点适合描绘人物,增加作品的个性和情感共鸣。而表2 中序号3 4的厚涂油画则显示出丰富的质感和强烈的立体感,适合表现强烈、厚重的视觉效果。在平面设计中,经本研究算法生成的厚涂油画的质感可以带来更强的视觉冲击力,同时也更易于传达作品所希望表达的情感和主题。表1 黑白版画效果Tab.1 Effects of black and white prints自然语言理解算法辅助生成描述机制转换编码器生成结果230序号设计师构思描绘一只鹿,具有雄壮和优雅的气质,它的角应该是最醒目的特征;黑白版画使用细节丰富的线条勾勒出鹿的轮廓,并确保头部的比例正确;2鹿头
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- 新一代 人工智能 技术 平面设计 中的 应用
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