- 13,858
- 20
- 8 Ноя 2022
Зачем платить дизайнерам, если есть ИИ?
Успех продукта на рынке зависит не только от его качества, но и от его соответствия стилю бренда. Дизайнерам сложно создавать продукты, которые выделяются среди конкурентов, но при этом сохраняют узнаваемость бренда.
Ученые из Университет Карнеги – Меллона Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся новую технологию, которая может облегчить работу дизайнеров. Специалисты разработали полностью автоматизированную нейронную сеть, которая может определять визуальные особенности, связанные с брендом. Модель называется BIGNet (Brand Identification Graph Neural Network), и обучается на векторных изображениях продуктов.
BIGNet анализирует тысячи кривых на изображении продукта и выделяет те, которые характеризуют стиль бренда. Ученые отмечают, что до BIGNet не существовало метода, который бы автоматически извлекал стилевые особенности с помощью машинного обучения. Дизайнеры создавали правила в своей голове, но они были трудно сформулированы и сложно передавались между продуктами.
Команда проверила BIGNet на разных продуктах, например, на популярных смартфонах Apple и Samsung . Модель с 100% точностью различала два бренда, определяя специфические особенности, такие как зазоры экрана и расположение камеры.
Чтобы продемонстрировать адаптивность и обобщающую способность BIGNet на разных продуктах и масштабах дизайна, команда оценила BIGNet на 10 автомобильных брендах. Модель наиболее точно определяла Audi, BMW и Mercedes-Benz , подтверждая, что эти производители имеют более высокую степень согласованности стиля, чем бюджетный сегмент автомобилей.
BIGNet отличает особенности дизайна брендов автомобилей
Технология может сэкономить значительное время дизайнерам. Компаниям больше не придется полагаться на людей, которые работали с ними более 20 лет, чтобы понять стиль бренда.
В настоящее время BIGNet работает с двумерными изображениями, снятыми прямо. Исследователи хотят расширить свои тесты на трехмерные изображениях и надеются развить модель, чтобы определять не только идентичность бренда, но и другие характеристики продукта. Например, что делает автомобиль маслкаром или спорткаром.
Разработка BIGNet демонстрирует, как искусственный интеллект может обеспечить точность и согласованность в дизайне, автоматически идентифицируя ключевые элементы, которые делают бренд узнаваемым и привлекательным. Технология предлагает значительное улучшение по сравнению с традиционными методами, основанными на субъективных оценках и опыте дизайнеров, обещая новую эру в дизайне, где машины и человеческий талант работают вместе для создания инновационной и эффективной продукции.
Успех продукта на рынке зависит не только от его качества, но и от его соответствия стилю бренда. Дизайнерам сложно создавать продукты, которые выделяются среди конкурентов, но при этом сохраняют узнаваемость бренда.
Ученые из Университет Карнеги – Меллона Для просмотра ссылки Войди
BIGNet анализирует тысячи кривых на изображении продукта и выделяет те, которые характеризуют стиль бренда. Ученые отмечают, что до BIGNet не существовало метода, который бы автоматически извлекал стилевые особенности с помощью машинного обучения. Дизайнеры создавали правила в своей голове, но они были трудно сформулированы и сложно передавались между продуктами.
Команда проверила BIGNet на разных продуктах, например, на популярных смартфонах Apple и Samsung . Модель с 100% точностью различала два бренда, определяя специфические особенности, такие как зазоры экрана и расположение камеры.
Чтобы продемонстрировать адаптивность и обобщающую способность BIGNet на разных продуктах и масштабах дизайна, команда оценила BIGNet на 10 автомобильных брендах. Модель наиболее точно определяла Audi, BMW и Mercedes-Benz , подтверждая, что эти производители имеют более высокую степень согласованности стиля, чем бюджетный сегмент автомобилей.
BIGNet отличает особенности дизайна брендов автомобилей
Технология может сэкономить значительное время дизайнерам. Компаниям больше не придется полагаться на людей, которые работали с ними более 20 лет, чтобы понять стиль бренда.
В настоящее время BIGNet работает с двумерными изображениями, снятыми прямо. Исследователи хотят расширить свои тесты на трехмерные изображениях и надеются развить модель, чтобы определять не только идентичность бренда, но и другие характеристики продукта. Например, что делает автомобиль маслкаром или спорткаром.
Разработка BIGNet демонстрирует, как искусственный интеллект может обеспечить точность и согласованность в дизайне, автоматически идентифицируя ключевые элементы, которые делают бренд узнаваемым и привлекательным. Технология предлагает значительное улучшение по сравнению с традиционными методами, основанными на субъективных оценках и опыте дизайнеров, обещая новую эру в дизайне, где машины и человеческий талант работают вместе для создания инновационной и эффективной продукции.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
