Stable Diffusion又被发掘新用途了——免费设计LOGO,效果很惊艳

  萧箫发自凹非寺

  量子位公众号 QbitAI

  原标题:AI 免费设计 LOGO 效果惊艳,雷军 200 万花早了

  很快啊,Stable Diffusion 又被发掘新用途了——设计 LOGO 最关键的“形意结合”,被它拿捏得明明白白。看见 Cat 秒画猫猫头:

  瑜伽店 YOGA 几个字母用人体形态一转换,风格完全不出错:

  只设计其中一个字也没问题,例如将 Dog 的D画成一个狗子:

  属实简洁又传神了有木有!

  哪怕是面对中文字体,AI 也能很好地理解其中的意思,快速画出甲方想要传达的 LOGO 形象:

  要是开店用上这个,哪里还需要花几十上百块专门设计一个 LOGO 出来?(doge)虽然之前也有不少设计 LOGO 的 AI 了,不过从这次生成的效果来看,还真有点不太一样。

  保留一部分原有字体的味道

  事实上,在这次研究之前,已经有不少研究在考虑如何用 AI 设计 LOGO。

  从效果来看,主要可以分成三类:

  一是以字体为形状限制,将图片风格迁移上去(如图 AB);二是以图片风格为基底,将字体迁移到图片中去(图D);三是将不同图片的形状和字体关联起来,生成或彩色或黑白的“图像拼接”风格 LOGO 设计(图 CE)。

  然而,与下面人类手工设计的 LOGO 比起来,上面 AI 设计的效果不能说不好看,但似乎还差那么点意思:

  作者们经过一通探查,发现人类手工设计的 LOGO 并不“喧宾夺主”。

  人类设计师会在保留原本字体特色、让人们能一眼认出单词的基础上,再加入一点创新之处,例如将 Jazz 中的J改成乐器,但其他人一眼仍然能认出“JAZZ”字体的形状。

  整体来说,就是在保留一部分字体“味道”的同时,加入一定的设计感。

  例如这是 Stable Diffusion 生成的“FROG”设计,FRO 仍然是原本字体的形状,只有G变成一只跳出去的小青蛙:

  如果用 Stable Diffusion 2 进一步进行后期处理的话,还能进一步实现上色功能,显得更加生动:

  生成 LOGO 的风格也能随着原本设计字体的变化,而产生不一样的变化。

  例如这是 8 种字体下生成的不同瑜伽 LOGO,每种风格都不一样:

  相比之下,其他 AI 模型在生成字体的时候,倒是更喜欢保留自己的风格(手动狗头):

  那么,这种神奇的字体设计 AI 是怎么做出来的?

  用贝塞尔曲线调整字母形状

  为了一定程度上保留原本字体的风格、以及只改变单词中的某几个字母,作者们想出一种“微调”字母形状的方法——

  那就是让 AI 学会用贝塞尔曲线,对不同字体的字母进行小幅度变形。

  (用过 PS 中“钢笔”的小伙伴们应该对贝塞尔曲线不陌生,用它能控制鼠标画出一些神奇的曲线)

  具体控制点数量,则根据字母复杂度和字体风格进行迭代变换,直到设计出来的字母符合要求,其中橙色是初始点,蓝色是后续增加的控制点:

  控制点数量对生成效果影响有多大?

  例如这是不同数量的控制点生成字母的效果,如果数量太少,会看不清设计的图像形状;但数量过多又容易扭曲字体原本的形状:

  基于这种核心设计思路,作者们结合 Stable Diffusion 和 CLIP,设计出了一整个字体设计 AI 模型:

  其中,ACAP(as conformal as possible)损失函数基于德劳内三角形剖分算法,对字母形状进一步进行了约束。

  例如这是 PANTS(裤子)在变形前和变形之后的形态,可以看见 ACAP 在保留裤子形态的同时,也保留了字体的效果:

  与此同时,为了进一步保留字体形态,作者们采用了一个低通滤波器,保证调整后的字母不与原始字母偏离太多。例如这是 Bear(熊)中的B调整后的形态:

  应用这套模型,生成每个字母的速度也还不错。

  在一块 RTX 2080GPU 上,生成单个字母的 LOGO 设计大约需要 5 分钟。

  作者介绍

  虽然作者们放到项目主页上的论文是匿名的:

  不过在 arXiv 上,作者们的名字倒是已经公开了,他们分别来自以色列特拉维夫大学、Reichman University(莱希曼大学),以及伦敦大学金史密斯学院:

  共同一作 Shir Iluz,特拉维夫大学电子与电气工程理学硕士,目前的研究方向是生成 AI,感兴趣的方向是深度学习与计算机视觉。

  共同一作 Yael Vinker,特拉维夫大学计算机视觉博士生,曾经在以色列希伯来大学获得计算机科学本科与硕士学位,目前研究方向同样是深度学习与计算机视觉。

  这么看来,雷军当年设计小米 LOGO 的 200 万元花早了啊(手动狗头)

  论文地址:

  https://arxiv.org/abs/2303.01818

  项目地址:

  https://wordasimage.github.io/Word-As-Image-Page/