基于生成对抗网络的图标化模型Iconify

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2023-07-06 03:32:34

基于生成对抗网络的图标化模型Iconify

广泛应用于各种类型的平面媒体中,图标的简单抽象形象和简明扼要的信息表达受到了很多人的青睐。但一个好看、生动的优秀icon需要设计师基于多年的设计经验,对目标进行充分的抽象、变形,重新设计成更光滑圆润、形象生动的图标化结果。如果对于没有设计经验的人来说,从一张照片得到一个好看的图标并不容易。

为解决设计师的这一痛点,来自于日本九州大学和电气通信大学的研究人员提出了基于生成对抗网络的Iconify模型,可以将输入的图像转换为较为形象简洁的图标,为图标生成和构建提出了新的可行方向。具体而言,该模型将图像主体进行抽象和简化,生成图标化结果。图形设计师的专业能力就在于省略、抽象和简化复杂的细节而保留原始目标中具有辨识力的典型特征。

为了实现从图像到图标的迁移任务,研究人员利用了基于CycleGAN和UNIT等方法来构建模型,学习出从图像到图标的图标化能力。在实验中,研究人员分别对人体图像、通用目标和基于logo训练的图标化模型进行了实验,结果表明该模型可以有效地对目标图像进行抽象处理,为设计师提供了创意参考、也为没有设计基础的小伙伴们提供了快速生成高质量图标的好办法。

如果想要了解论文细节,请参看论文:https://arxiv.org/pdf/2004.03179.pdf

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图标 生成对抗网络 图像处理

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