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.
