还在手动给图片添加标签?是时候让人工智能上场了!

还在手动给图片添加标签?是时候让人工智能上场了!

References.Design -- 一站式收集、管理以及重新发现你的设计灵感

知乎上有很着多关于如何收集整理设计素材的问答。在上千条回答中,很多资深用户分享了他们的心得 -- 有的介绍了涵盖丰富内容来源的网站资源,有的分享了文件/文件夹的管理经验,也有的专门介绍了各种素材管理工具的使用方法。

然而,无论使用何种方式方法,绕不开的一件事情就是:你需要周期性地花费相当多的时间精力来收集,整理和归类你的在线或者本地素材库。否则到了一定程度,很多早前收藏过的内容都已经没有印象,也很难再被找回了。

那么,有没有一种更高效的方式来一站式地收集和整理设计素材,同时最大限度地减少对手动管理的依赖呢?

我们将References.Design进行了三个阶段的迭代,来慢慢趋近这个目标,

一. 获取资源

我们从来不缺少优秀的设计网站和资源,随着近年来互联网行业的爆发,越来越多的优秀设计社区积极涌现,很多时候我们不是找不到资源网站,反而是在太多的信息面前失去了焦点。不知从何下手。

于是,第一阶段我们汇总了来自各大主流设计网站的最新资源,在一个窗口内即可遍历最新的设计趋势和新闻。省去了在各个网站内切换搜索的时间成本。发现优秀内容后便可以一键下载、收藏到本地。

额外奖励:无需特殊配置也可预览来自dribbble, behance等海外网站的内容

二. 随机管理,展示本地素材

在之前的文章中我们已经提及了关于随机展示本地素材的一些幕后考量。我们一直认为,发现灵感的过程应该是感性大于理性的。你可以非常严谨地将设计素材库归档到各个文件夹/子文件夹,并加上各种标签以便将来便捷地回溯访问。但是,如果每次查看文件时也必须一一对应地去查找,那么这中间的乐趣便少了许多。

一个最简单的例子 -- 在你听音乐的时候,你有多少时间是按着播放列表的顺序听下去,又有多少时间是将播放器设置在了随机档?

我们的第二阶段便是将本地的素材资源用各种随机方式呈现出来。你可以简单地启用随机排序来打乱当前素材库内的文件,也可以使用更加有意思的“给我灵感”功能,来让系统自动推荐具有一定相关性的内容。

三. 智能标签和人工干预

对于素材管理而言,无论是行业先驱Inboard,pixave,还是后来居上者Eagle,一个常见的解决方案都是去给素材库中的每张图片打上各种标签,然后便可以方便地去归类、查找和检索了。

当你将所有的素材都加上了合适的标签后,这确实会是一个相当高效的管理和查找方式。只不过,这一切的前提基础都是:你需要手动将图库内所有的内容都加上合适的标签。

这在少量内容时并不是什么问题,但是当你的图库达到上千甚至更多的数量级时,手动添加标签显然变成了一个无法完成的任务。

有没有更好的方式来完成这个任务呢?

在设计References.Design之初,我们就建立了一个专为设计类资源优化的智能识别引擎。为了将其发挥到真正具有可被感知到的实用价值,我们对其进行了大量的针对性训练及优化。

我们已经花费了大量的时间和精力来训练和提升这个引擎及其模型库。现在,是时候将其中一些成果展现出来了。

人工智能自动识别内容及设计风格https://www.zhihu.com/video/1092795503594582016

如视频中所展现的,当选中一张图片时,关于该图片的特征信息会被实时检测分析,在下方信息栏中会显示出推荐的标签信息。用户只需通过简单的点击确认操作,即可将标签信息赋给对应的图片。

“可是,点来点去还是很麻烦啊!“

是的,偷懒是科学技术第一生产力

事实上,你不必对每一张图片都去点击确认标签,我们目前的算法已经涵盖了30多种设计细分领域、以及数千种常见物体的识别。当你尝试去搜索标签时,除了默认搜索手动确认(或手动输入)的标签之外,你也可以扩大搜索范围,将更多自动识别的标签也纳入搜索范围。

虽然我们还无法保证每一个标签识别的准确率,但是,当你修正过一定数量的标签推荐后,系统会从你的手动干预中学习和优化结果,并且应用到更多新增的图片之上。

而且,所有这一切都是在本地完成,我们不会收集或上传任何个人数据。

识别率有多高?

如前所述,我们已经覆盖了30多种设计细分领域、以及数千种常见物体的识别。虽然这离完美还很远。但是,我们希望这是迈向目标的第一步,随着用户干预的广度及深度的慢慢增加,以及我们对于智能引擎的持续优化训练,希望在不远的将来可以进一步减少对手动干预的依赖性。

如何体验?

目前我们还在对这个智能推荐引擎进行最后阶段的调试工作,很快便可以完成最后的测试并更新到最新的客户端中。

关注我们的专栏,我们很快就会有更多详情细节与你分享!

更新:2.1版现已发布,点此查看新功能详情

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编辑于 2019-04-12

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