幫你設計 Logo 的「不是人」!俄開發 AI 平面設計師,早已秘密上線工作一年多

他們發現,AI 平面設計師會不斷嘗試各種新風格,有些甚至看起來太醜或太誇張,可說「超越人類的想像」,但這種毫無設限的創意也是 AI 的優勢。
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▲Photo Credit: Shutterstock/ 達志影像
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Nikolay Ironov 是新科設計師,他加入知名的俄羅斯設計公司巨頭 Art. Lebedev Studio 已經長達一年多。這段期間,他總共參與超過 20 個商業合作項目,經手過的設計包括啤酒罐的包裝標籤、新創公司的品牌 Logo 等,品牌客戶也都對他的成品很滿意。

然而,這個「他」可能不是我們認知中的人類。直到上個月, Art. Lebedev Studio 才向客戶揭露真相:其實,你們滿意的那位 Nikolay Ironov 不是人類設計師,而是 AI 設計師。

自動化系統,將品牌的文案、簡介轉成企業識別設計

根據 TNW 報導, Art. Lebedev Studio 總監 Sergey Kulinkovich 表示,這個 AI 專案是為了向大家證明,就算是由機器所生產的平面設計,不僅能被合作客戶接受,也能受到品牌終端消費者歡迎。

這是 Nikolay Ironov 在官網上的作品集介紹,看起來就很有一回事:

▲Photo Credit: 擷取自官網

他作品集中的一些成品:

▲Photo Credit: 擷取自官網

那麼,這位 AI 平面設計師 Nikolay Ironov 是怎麼產製設計成品的?

Art. Lebedev Studio 讓 AI 平面設計師在涵蓋不同主題的可縮放向量圖形(Scalable Vector Graphics;SVG)的手繪資料集上進行訓練。接著,系統會先分析品牌客戶公司的資料,包括:品牌名稱、公司服務說明等,再挑選特定的詞彙並將之轉化成圖像。

之後,系統再透過演算法來縮放、簡化設計,並輸出一系列不同配色、不同字體的成品,讓客戶可以從中盡量挑選。

換言之,這位 AI 平面設計師 Nikolay Ironov 的大腦整合了設計流程裡的各個不同階段,並透過自動化系統,將客戶的文案簡介在幾秒鐘內,轉換成具有企業識別(corporate identity)的平面設計成品。

未來協作模式:AI 產出設計,人類扮演藝術總監

舉例來說,只要把「品牌名稱」貼到該系統某個頁面裡,再將品牌寫好的「關於我」貼到另一個頁面,將 Nikolay Ironov 設定為工作(work)狀態後,這個一天 24 小時都可以工作、一年 365 天都不會生病的 AI 設計師,就會迅速在幾秒鐘內產出一系列 Logo 成品,客戶還可以選擇要不要也同步印製成名片、招牌等。

未來, Art. Lebedev Studio 也會將 AI 平面設計師 Nikolay Ironov 應用在各個專案的設計流程裡,或可能會開發出基於該系統的 SaaS 服務版本。

不過 Sergey Kulinkovich 也坦承,因為他們沒有設下什麼限制,因此 AI 平面設計師會不斷嘗試各種新風格,有些風格甚至看起來太醜或太誇張,可說是「超越人類的想像」。然而,這正是 Art. Lebedev Studio 想嘗試的事情,因為他們發現人類設計師就算再傑出,腦中總會有一些自我設限的框架,導致他們綁手綁腳不敢創作某些大膽作品。

儘管如此,Art. Lebedev Studio 不認為人類設計師可以被輕易取代。相反地,他們希望未來兩者協作模式是:人類設計師擔任藝術總監(art director),而 AI 平面設計師繼續快速、大量產出設計產品,再由人類設計師從中挑選最合適成品。

相關影片如下:

核稿編輯:Mia

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Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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