人工智能配色系列（一）方案与规则
随着人工智能的迅猛发展，科技与艺术的碰撞在设计领域展现得淋漓尽致。以某宝的人工智能产品设计的Banner为例，通过机器智能设计，不仅显著降低了人力资源的投入，还实现了个性化，达到千人千面的效果。尤其在人工智能生成Banner的过程中，智能配色是极具挑战性的关键环节之一。配色对设计品的辨识度和表现力至关重要，同时也直接影响设计的审美标准。人工配色不仅耗费时间和精力，而且其艺术性和经验积累的特性使得机器智能设计在这一领域面临巨大挑战。本系列文章将深入探讨Banner智能配色的解决方案，着重介绍方案框架以及配色规则的设计过程。
在构建智能配色方案时，我们关注的焦点是分层处理，这是设计中的重要概念，有助于清晰地定位和解决问题。以某商品的Banner为例，对其进行分层处理后，我们可以将其层次分为背景层、背景纹理层和背景修饰层。这样的层次划分有助于我们基于商品或IP图，为各层进行精准配色。
在方案构建时，我们有两种选择：使用调色盘或使用配色规则。调色盘是一种直观且简洁的解决方案，但其问题在于机器学习的暴力计算可能导致复杂性增加，且海量样本的训练成本过高。相比之下，配色规则提供了一条更为稳健的道路。例如，Google在Android Material Design中的Palette类库，它可以从图像中提取一组颜色，用于界面元素，以营造出沉浸式的视觉体验。通过这样的规则，我们不仅能够避免调色盘带来的问题，还能实现更高的复用性和多样性。
在建立配色规则时，我们关注的是颜色模型的选择。十六进制色值（Hex）虽然常用，但在设计配色时，学术范的RGB模型可能更难操作。相比之下，HSL（色相、饱和度、亮度）模型更易于描述颜色，符合人类的感知规律，使得根据感知调配颜色成为可能。通过HSL模型，我们可以构建一系列配色规则，例如基于色相的规律，设计领域常见的配色方法，如旋转色相环角度以找到合适的颜色。这种规则不仅易于复用，还能为不同层提供稳定的色彩方案。
然而，在实际应用过程中，我们也遇到了色值溢出的问题，即在不同颜色上应用同一规则时，H、S、L的数值范围限制可能导致色值超出合理范围。针对这一问题，我们调整了配色规则，使得在应用不同颜色时，能够通过计算H值并直接调整S、L值，从而避免色值溢出，实现了更为健全的配色规则。
在解决智能配色方案的挑战时，我们引入了L*C*h模型，这是由国际照明委员会（CIE）提出的，与人类如何感知色彩具有更好的相关性。L*C*h模型在饱和度为100%，亮度为60%的情况下，展现出与HSL模型相融合的特性，且与L*a*b模型具有相似的表达模式。这使得L*C*h模型在配色规则的建立上具有更高的广泛适用性。
在实施过程中，我们需要进行色值转化，确保不同颜色模型之间的兼容性。Chroma.js等工具能够提供高效的支持，帮助我们实现HEX、RGB、HSL、L*C*h之间的转换。通过构建和存储少量规则于规则库中，即可实现对Banner配色的支持，同时，丰富规则库将大大提升配色结果的多样性和个性化。
智能配色是生成Banner的关键一环，通过上述方案和规则的构建，我们不仅能够提高设计效率，还能在保持设计美感的同时，实现个性化和多样性。在不断探索和优化的过程中，我们期待智能配色技术为设计领域带来更多的创新与突破。
多重随机标签