Цвет играет ключевую роль в создании впечатления о бренде в течение 3 секунд, поэтому большинство веб-дизайнеров тратят немало времени, чтобы выбрать лучшую цветовую палитру для проекта.

Для некоторых это относительно сложный шаг, потому что хорошее сочетание цветов связано с тем, как вы ощущаете, когда цвета соединяются вместе на веб-сайте.

ДНК XTOPIA всегда заключалась в том, чтобы расширять возможности своих пользователей, поэтому отличные цветовые палитры не должны ограничиваться областью дизайнера. Имея это в виду, наша команда решила взять на себя задачу использовать ИИ, чтобы сначала проанализировать логотип бренда, а затем порекомендовать цветовую палитру, которая лучше всего представляет бренд.

Определение цветов вашего логотипа

Какими бы наивными мы ни были в отношении метода ИИ, мы думали, что способ определить цвета в логотипе — это просто подобрать ключевые значения RGB.

Здравствуйте, не могу.

Мы обнаружили, что есть много (мы имеем в виду МНОГО) пикселей, которые не являются сплошными цветами, которые видят наши глаза, и это составляет большую часть всего изображения логотипа.

Перепробовав различные способы очистки вывода, мы, наконец, решили использовать k-Means. кластеризация k-средних — метод, который группирует точки данных в выбранное k групп в зависимости от того, насколько они близки друг к другу, и да, мы, наконец, получили очень многообещающие результаты от этого метода. Ура!

От двух цветов до двадцати пяти?

Благодаря Colormind, который нашел способ создавать красивые цветовые палитры с помощью обучения GAN, мы решили использовать аналогичный подход и для нашего решения. GAN, также известная как генеративно-состязательная сеть, представляет собой форму контролируемого обучения, в которой у вас есть набор обучающих данных, пары входных данных (A) и выходных данных (B), алгоритм машинного обучения изучит функцию отображения от A до Б.

Мы вручную подобрали ряд цветов, а также красивые цветовые палитры для обучения XTOPIA, и самый большой вывод из этого упражнения заключается в том, что качество нашего набора данных определяет качество вывода. Мусор в мусоре. Конечно, это звучит как простая концепция, но было проделано много тяжелой работы, чтобы качество наших тренировочных данных соответствовало нашим ожиданиям.

Почему 25 цветов? Конструктор веб-сайтов XTOPIA позволяет пользователю выбрать до 25 цветов (включая оттенки) для разработки веб-сайта, поэтому для соответствия системе необходим осмысленный набор цветов.

Вся теория говорит, что мы хотели бы пригласить вас посетить AI XTOPIA, опробовать систему и сообщить нам, нравится ли вам то, что XTOPIA AI рекомендует вам. Есть вопросы? Свяжитесь с нами напрямую по адресу [email protected].