本文来源：公众号量子位
StableDiffusion又被发掘新用途了——
设计LOGO最关键的“形意结合”，被它拿捏得明明白白。看见Cat秒画猫猫头：
瑜伽店YOGA几个字母用人体形态一转换，风格完全不出错：
只设计其中一个字也没问题，例如将Dog的D画成一个狗子：
属实简洁又传神了有木有！
哪怕是面对中文字体，AI也能很好地理解其中的意思，快速画出甲方想要传达的LOGO形象：
要是开店用上这个，哪里还需要花几十上百块专门设计一个LOGO出来？
虽然之前也有不少设计LOGO的AI了，不过从这次生成的效果来看，还真有点不太一样。
前Komainu总裁担任迪拜加密货币监管机构CEO:金色财经报道，Henson Orser担任迪拜虚拟资产监管机构的首席执行官。Orser曾在日本银行的加密货币项目Komainu担任过两年的总裁。迪拜虚拟资产监管局（VARA）成立于2022年3月，负责向加密货币运营商发放许可证，并对迪拜酋长国的该行业进行监管。Orser在1月3日上任后成为该组织的首位首席执行官，将迪拜建立为加密货币和元宇宙运营商的中心。[2023/1/11 11:06:44]
01保留一部分原有字体的味道
事实上，在这次研究之前，已经有不少研究在考虑如何用AI设计LOGO。
从效果来看，主要可以分成三类：
一是以字体为形状限制，将图片风格迁移上去；二是以图片风格为基底，将字体迁移到图片中去；三是将不同图片的形状和字体关联起来，生成或彩色或黑白的“图像拼接”风格LOGO设计。
零清算借贷算稳协议Chao&Orders宣布跨链BNBChain:8月24日消息，Avalanche 生态零清算借贷算稳协议 Chao&Orders 近期宣布跨链 BNBChain，此前该协议上月底于 Avalanche 上的募资计划公售轮于三分钟内售罄。[2022/8/24 12:45:25]
然而，与下面人类手工设计的LOGO比起来，上面AI设计的效果不能说不好看，但似乎还差那么点意思：
作者们经过一通探查，发现人类手工设计的LOGO并不“喧宾夺主”。
人类设计师会在保留原本字体特色、让人们能一眼认出单词的基础上，再加入一点创新之处，例如将Jazz中的J改成乐器，但其他人一眼仍然能认出“JAZZ”字体的形状。
动态 | VeChain基金会回购钱包遭遇黑客攻击，损失11亿枚VET:金色财经报道，VeChain基金会的钱包遭遇黑客攻击，目标是专门用于该基金会回购计划的资金。根据VeChain基金会12月13日发布的消息，一名不知名的黑客将11亿枚VET代币，从VeChain基金会的回购钱包转到了一个个人钱包地址。[2019/12/14]
整体来说，就是在保留一部分字体“味道”的同时，加入一定的设计感。
例如这是StableDiffusion生成的“FROG”设计，FRO仍然是原本字体的形状，只有G变成一只跳出去的小青蛙：
如果用StableDiffusion2进一步进行后期处理的话，还能进一步实现上色功能，显得更加生动：
InsurChain公链方案即将发布 大涨50%:InsurChain（INSUR）项目定位是提供保险行业商业级的区块链基础设施服务。一方面打造企业级区块链基础平台，另一方面在其上构建高扩展性的应用业务支撑系统。目前，INSUR项目方已经推出一款测试版钱包客户端，通过内置运营活动，在短短的两个多月时间内获取了几十万的活跃用户。建立了项目后期运营良好的用户基础。项目方也计划结合保险行业特点开发支持高并发有独特特性 的公有区块链平台，原路线图计划于2018年底发布，据悉，项目方正在加速启动公链计划，技术白皮书和详细路线图会于近期提前发布。受这一消息影响，今日，INSUR在OKEx等几大交易平台上大涨50%。[2018/4/23]
生成LOGO的风格也能随着原本设计字体的变化，而产生不一样的变化。
例如这是8种字体下生成的不同瑜伽LOGO，每种风格都不一样：
相比之下，其他AI模型在生成字体的时候，倒是更喜欢保留自己的风格：
那么，这种神奇的字体设计AI是怎么做出来的？
02用贝塞尔曲线调整字母形状
为了一定程度上保留原本字体的风格、以及只改变单词中的某几个字母，作者们想出一种“微调”字母形状的方法——
那就是让AI学会用贝塞尔曲线，对不同字体的字母进行小幅度变形。
具体控制点数量，则根据字母复杂度和字体风格进行迭代变换，直到设计出来的字母符合要求，其中橙色是初始点，蓝色是后续增加的控制点：
控制点数量对生成效果影响有多大？
例如这是不同数量的控制点生成字母的效果，如果数量太少，会看不清设计的图像形状；但数量过多又容易扭曲字体原本的形状：
基于这种核心设计思路，作者们结合StableDiffusion和CLIP，设计出了一整个字体设计AI模型：
其中，ACAP损失函数基于德劳内三角形剖分算法，对字母形状进一步进行了约束。
例如这是PANTS在变形前和变形之后的形态，可以看见ACAP在保留裤子形态的同时，也保留了字体的效果：
与此同时，为了进一步保留字体形态，作者们采用了一个低通滤波器，保证调整后的字母不与原始字母偏离太多。例如这是Bear中的B调整后的形态：
应用这套模型，生成每个字母的速度也还不错。
在一块RTX2080GPU上，生成单个字母的LOGO设计大约需要5分钟。
03作者介绍
虽然作者们放到项目主页上的论文是匿名的：
不过在arXiv上，作者们的名字倒是已经公开了，他们分别来自以色列特拉维夫大学、ReichmanUniversity，以及伦敦大学金史密斯学院：
共同一作ShirIluz，特拉维夫大学电子与电气工程理学硕士，目前的研究方向是生成AI，感兴趣的方向是深度学习与计算机视觉。
共同一作YaelVinker，特拉维夫大学计算机视觉博士生，曾经在以色列希伯来大学获得计算机科学本科与硕士学位，目前研究方向同样是深度学习与计算机视觉。
这么看来，雷军当年设计小米LOGO的200万元花早了啊？
论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.01818
项目地址：https://wordasimage.github.io/Word-As-Image-Page/
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