LOGO:AI免費設計LOGO效果驚艷，雷軍200萬花早了？_web3域名注冊官網

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。

Polygon和Immutable合作擴展 Web3 游戲生態系統:金色財經報道，Web3游戲公司Immutable和Polygon合作希望加速新興加密游戲領域的創新和采用。該聯盟將致力于為大型游戲工作室和獨立開發者提供更快、更簡單、更低風險的web3游戲。Polygon網絡還擁有一些大型web3游戲項目和發行商，如育碧、雅達利、Animoca Brands、Decentraland和Sandbox等等。Immutable最近幾個月在其平臺上推出了web3游戲和計劃，包括GameStop、DC漫畫、TikTok和漫威等品牌，以及迪士尼和星球大戰的IP。該平臺還在6月份啟動了一個5億美元的基金，以促進web3游戲的采用。[2023/3/21 13:15:57]

01保留一部分原有字體的味道

Ankr遭黑客攻擊后，一地址借助漏洞用10BNB換得超1500萬BUSD:12月2日消息，Web3基礎設施提供商Ankr被黑客攻擊后，10萬億枚aBNBc代幣被增發，一用戶（0xaab2……dfc3）抵押用10BNB 換得超過18萬枚 aBNBc，并在借貸平臺helio抵押aBNBc借出超過1600萬枚穩定幣Hay，再將Hay換成超過1500萬Busd，Hay 流動性池被掏空，目前處于暫停狀態。[2022/12/2 21:17:56]

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。

數據：2022年加密錢包下載量已超過1億個:11月22日消息，在2022年1月至2022年10月期間，估計有 1.0206 億個加密錢包被下載到 Android 和 iOS 設備上（共統計21個啟用數字貨幣存儲的選定應用程序）。該值比 2021 年的 1.7785 億次下載量下降了 42.37%。值得注意的是，去年的數字代表了有史以來最高的年度加密錢包下載量，比 2020 年的 3295 萬增長了 453.12%。

在其他方面，2022 年 1 月的下載量最高，為 1611 萬次，而最近一個月的 10 月數據為 870 萬次。7 月份的下載量最少，為 729 萬次。值得注意的是，錢包下載量并不一定代表新用戶的進入。有時，個人投資者可以在同一臺設備下擁有多個錢包。（Finbold）[2022/11/23 7:58:05]

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：

OKX CMO：未來兩周將推出多個重要功能的更新:11月21日，OKX CMO Haider 發推稱，將在未來兩周迎來多個重要功能的更新，包括針對全球用戶的POR資金證明功能和針對機構用戶的相關功能。內部人士透露，這此舉將極大提升用戶的資產透明度。 詳情可留意OKX官方公告動態。[2022/11/21 7:52:36]

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。

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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