Как научить нейросеть анализировать логотипы и рисовать?

Question

[Виктор Помокаев]

Как с помощью машинного обучения научить нейросеть обрабатывать логотипы/образы и рисовать что-то похожее?
Какие библиотеки использовать или где можно почитать про взаимодействие нейросетей с графическими элементами, а не только с математическими.

Answer 1

[Сергей Соколов]

Почитайте про GAN — generative adversarial network.
В общих чертах там две нейросети. Одна генерит картинки, другая оценивает, насколько у первой хорошо получается. Например, урок про GAN на TensorFlow (на англ.)

Можно попробовать попробовать обучить сеть на большой коллекции логотипов. Например с Brands of the World. И посмотреть, что у получится у этой парочки в плане создания новых, вдохновлённых.

взаимодействие нейросетей с графическими элементами, а не только с математическими

Нейросети работают только с «математическими элементами», с числами. Чтобы скормить картинку в сеть, её переводят в массив чисел: каждый пиксель в 1 (серое) или 3 (red, green, blue) значения от 0 до 255.

Возможно, более интересный подход был бы без нейронных сетей. Слышали про «генеративное искусство»? Когда пишут программы, создающие что-то красивое. Можно было бы объединить опыт живых дизайнеров с большим портфолио, формализовать их подход к созданию логотипов, и случайно (?) выбирать один из путей. Такое, широкое дерево решений: начать с графического примитива (окружность | прямая | кривая N-го порядка), затем добавить к ней точки, из точек построить (?) и так далее, далеко ) Оценку созданного уже доверить субъективному взгляду человека.

Comments

[Виктор Помокаев]

если не сложно, можете посоветовать где почитать про «генеративное искусство»?
мой план и заключается в том, чтобы взять портфолио логотипов дизайн студии и скормить программе
Спасибо за предоставленную информацию и развёрнутый ответ!

[Сергей Соколов]

Посмотрите, например, на Processing, vvvv, Cycling'74 MAX.

Два подхода принципиально разные. Нейросеть воспринимает конечный результат и пытается имитировать похожее. Генеративные алгоритмы воспроизводят создание, варьируя детали.
На выходе нейросети получится растровая картинка, которую можно использовать как «вдохновение» для дальнейшей работы и отрисовки в векторе. Алгоритм отрисует вектор (хотя, как напишете).

Answer 2

[Dimonchik]