盛京棋牌

扫一扫石家庄富鸿装修公司微信号
您当前所在位置:盛京棋牌 > 行业百科 >

行业百科

AI设计师Lu Ban核心技术公众:如何在一秒钟内设计8000张海报

发布时间:2018-05-02  所属栏目:行业百科

Ali姊妹指南:AI改变了围棋,现在正在改变海报设计。Ali有一个叫鹿类的人工智能设计师,平均能在1秒内完成8000张海报设计。它可以每天制作4000万件,而去年的双11只设计了4亿幅横幅海报。它背后的技术原理是什么让我们今天一起做一个详细的调查。

本文介绍了视觉生成的现状、智能设计的框架和过程、应用实例和未来的前景,通过本研究,可以

对鹿类和视觉生成技术有一个基本的了解,并了解当前的原产地。产业化和未来发展趋势。

介绍:星光瞳、阿里巴巴机器智能技术实验室高级算法专家,专注于视觉生成、智能医疗、图像搜索、信息提取等方面的技术研究与开发与着陆;阿里巴巴智能设计(鹿)类创始人和算法技术领导者,医学图像智能诊断方向负责人,图像搜索,拍摄早期创始成员。

视觉生成的定义:设计和生成可控制的视觉内容,专注于数字视觉内容制作,以满足用户和场景的需要,包括视觉内容的设计与制作,用于图像、视频和图形的增强、编辑、渲染、属运用技术手段对设计、广告、娱乐等行业进行授权和改革。

目的:控制视觉内容的设计与生成,使AI能够设计,使数字化内容制作质量高、效率高、通用性好、成本低。

视觉生成分为三个主要方向:第一,非结构化图像。第二,结构化图像。第三,用于序列化视频。

视觉生成较年轻,从一开始就主要是通过人工手段完成的,对毕业设计海报或设计封面的设计要求很小,与阿里巴巴对大众企业的推出和效果的需求量大有关。是巨大的,市场与广告和企业密切相关,市场容量非常大。

从技术上讲,近年来,大家庭经常提到供方改革。前者的供应方基本上是由人或工具形成图像和视频,但它有很大的局限性,包括:

在消费方面,对个性化、准确性和实时性的要求很高,因此,供需仍然存在差距。在人工智能产业中,存在着识别、理解、搜索等多方面的不足。系统着陆项目和市售产品不是。

可视化生成引擎的场景可以大致抽象为以下图表:对于显式输入,用户可以输入标签的样式、颜色、组成等,或者输入一个示例,或者进行一些交互式输入。除了显式输入之外,还可以使用隐式输入。由于总体信息、场景信息、上下文信息等,输入可以是不断变化的,但标准化后,会减少变化,从而可以控制生成过程,并控制输出质量。

对于可视化生成引擎,需要输入标准化,但在输入之前,可以添加各种交互模式,如自然语言处理、语音识别等,并可以转化为标准化输入,最终输出结构化信息或视觉映射。

其技术框架是在下图的左侧。首先,对视觉内容进行结构化的理解,如分类、量化和表征。其次,通过一系列的学习和决策,结构化的信息,即,数据到SAT。ISFY用户需求最终转化为可视图像或视频,该框架依赖于大量的现有数据,核心是设计内核,同时引入效用周期,并利用反馈系统对系统进行迭代和改进。

生产过程分为六个步骤,如下图右侧所示。首先,用户提出需求并将需求特征转化为系统能够理解的结构化信息。其次,信息被规划为草图。绘制草图,可以将其转换成相对更精确的地图,然后对细节进行调整,最后通过数据对最终的地图进行可视化。当然,还有很多技巧,每个部分都是优化的。

这里有一些关键算法,我们希望在左脚Nike鞋的基础上生成最正确的图片。首先通过规划者得到草图,然后通过强化学习获得相对详细的结果,然后通过对抗学习和渲染算法来实现。获取图片,然后通过评价者进行评价,最后形成业务闭环,将具有一些基本能力,包括更强的联合特征(非普通美国有线电视新闻网特征)和多维检索算法等。

基本上,该过程的第一步是对图像中的信息进行结构化,这也与现有的识别和理解技术密切相关,难点和重点在于如何识别图像中的多个目标,以及如何获得分割INF。咬合和相互夹杂的形成。下面的图表是一个简单的例子。

在结构化信息中,信息需要量化,可以量化为特征或量化图,量化过程包含主题风格、布局色彩匹配、元素类型、量化空间等大量信息,这些信息可以量化。对主题、类别、风格和视觉特征大小进行各种编码,并表达具有相对有限特征的无限图。

下一步是通过用户输入获得相对粗略的结果,或者草图。目前,主要使用深度序列学习。从图像的角度,首先选择像素的像素颜色并选择位置,然后迭代操作,最后形成图片。预测过程是一棵树,当然它可以分解成一条路径,为了简化,可以把它分为几个步骤,如空间序列和视觉序列。最后,形成一个定量的特征模型,主要是我们。将LSTM模型转化为递归过程和循环过程。

在绘制草图后,使用移动设备对草图进行细化。如果图中的每个元素都被视为代理,那么它将具有多个可选的动作空间。

假设一个图中有20个元素,每个元素在视觉中有各种可选的动作空间,由它构成的可选动作空间非常大。我们有很多技巧来解决这个问题,例如,在空间中,只有有限的范围被允许改变,O的方向是O。F的行为是有序的,即状态是有序的,而行动是有限的。

下一步是如何衡量结果。图像评价是相对主观的,主要从美学和有效性两个方面进行,美学角度可以包括对齐是否合理,颜色系统的搭配是否合理,判断下层L的标准。EVLE与否,是否更先进,比如风格是否一致,是否符合主题。从效果来看,点击率是否会在产品投入运行后得到改善。最后,由多个指标和多个DeepLR关节形成相应的权重。模型形成。

但是在测量结果之前,有必要在像素级上形成一个可见的图形。下面是构造函数的分类,包括复制、迁移、创建、搭配和生成。

本文介绍了如何通过用户的需求创建可视图像,后续需要进行反馈和优化,形成一个实用的外部循环,只有这样,系统的实用性才能不断提高,形成一个在线闭环。这也是智能设计相对于设计者的一大优势。

在这个系统中,增加了大量的人的信息和知识地图,设计者在设计中会有一些共同的东西,包括颜色、复杂性、风格和结构,它们类似于自然语言处理,但是自然语言处理的知识地图是非常的。结构,设计需要不断探索。

在影响力方面,鹿类作为业界第一个人工智能设计系统,已经成为第十一组AI协作的典型案例,并收到了大量的报告,其中,对抗学习是MIT2018中的十大突破性技术之一。

以上基本上是平面设计水平,但它是视频和图形中的另一片蓝海,如果制作图片的成本比较高,制作视频的成本要远远高于图片的成本。

下面是一个视频植入广告的例子,有必要检测哪个位置适合在视频中插入广告并优化位置。

在游戏领域,当前的游戏场景需要大量的艺术家、设计师等,如果期望的结果能够满足多样性,则需要花费大量的成本使其纯粹是人工的,并且因为游戏的生命周期通常是短的,所以大规模有效的场景制作是一个允诺。G应用。

通过视觉生成引擎,我们希望一切都可以根据用户的想法来生成。长远的目标是:你的想法,你看到的。

相关推荐:
555彩票 彩客网 555彩票 彩客网 盛京棋牌 青龙棋牌官网 555彩票 盛京棋牌 彩客网 555彩票网