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Graphic Design, Artificial Intelligence & Machine Learning

Conference workshop

  • NIPS Workshop: Machine Learning for Creativity and Design 2020 2019 2018 2017
  • KDD Workshop on AI for Fashion 2020, 2019, 2018, 2017, 2016
  • ICCV/ECCV Workshop on Computer Vision for Fashion, Art and Design 2020, 2019 2018, 2017
  • SIGGRAPH ARTS & DESIGN 2019
  • IEEE MIPR Workshop on Artificial Intelligence for Art Creation2020

    Referenced report frame

  1. Design methodologies for Deep Learning
  2. Humans in the Loop: The Design of Interactive AI Systems
  3. https://xd.adobe.com/ideas/principles/emerging-technology/ai-education-in-design/
  4. 特赞2018 设计和人工智能报告
  5. 2017设计与人工智能报告
  6. 2018 design & ai report

Book

https://machinelearning.design/ 中介绍的,主要集中在ui ux等网页设计领域

Background

Design field frame

视觉传达：

视觉传达设计（Visual Communication Design）是为传播特定事物通过可视形式的主动行为。大部分或者部分依赖视觉，并且以标识、排版、绘画、平面设计、插画、色彩及电子设备等二度空间的影像表现。视觉传达设计的过程中发现了一个现象：传播、教育、说服观众的影像伴随以文字会具有更大的影响。所具有的含义是：以某种目的为先导的，通过可视的艺术形式传达一些特定的信息到被传达对象，并且对被传达对象产生影响的过程。所谓“视觉符号”，顾名思义就是指人类的视觉器官――眼睛所能看到的能表现事物一定性质的符号，如摄影、电视、电影、造型艺术、建筑物、各类设计产品、城市建筑以及各种科学、文字，也包括舞台设计、音乐、纹章学、古钱币等都是用眼睛能看到的，它们都属于视觉符号。 所谓“传达”，是指信息发送者利用符号向接受者传递信息的过程，它可以是个体内的传达，也可能是个体之间的传达，如所有的生物之间、人与自然、人与环境以及人体内的信息传达等。　
它包括谁、把什么、向谁传达、效果、影响如何这四个程序。
　　视觉传达更偏向交互设计，即 communication design，注重的是交互体验和交互感受，侧重点是功能性。但也具备平面设计图形和颜色间的搭配，具备视觉美学。
从专业来分析：主要包括标志设计、广告设计、包装设计、店内外环境设计、企业形象设计等方面，由于这些设计都是通过视觉形象传达给消费者的，因此称为”视觉传达设计”，它起着沟通企业—商品—消费者桥梁的作用。

环境设计：

　　环境设计（Environmental Design），属艺术学学科门类的设计学类。是指对于某一或一些主体的客观环境，以设计的手法进行整合创造的实用艺术。是一种新兴的设计门类，包含的学科相当广泛，包括建筑学、城市规划学、人类工程学、环境心理学、设计美学、社会学、文学、史学、考古学、宗教学、环境生态学、环境行为学等学科。主要由：建筑设计，室内设计、公共艺术设计、景观设计等内容组成。
环境设计通过一定的组织、围合手段、对空间界面进行艺术处理（形态、色彩等），运用自然光、人工照明、家具、饰物的布置、造型等设计语言，以及植物花卉、水体、小品、雕塑等的配置，使建筑物的室内外空间环境体现出特定的氛围和一定的风格，来满足人们的功能使用及视觉审美上的需要。


室内设计：

　　室内设计是根据建筑物的使用性质、所处环境和相应标准，运用物质技术手段和建筑设计原理，创造功能合理、满足人们物质和精神生活需要的室内环境。这一空间环境既具有使用价值，满足相应的功能要求，同时也反映了历史文脉、建筑风格、环境气氛等精神因素。明确地把“创造满足人们物质和精神生活需要的室内环境”作为室内设计的目的。

产品设计：

　　产品设计是从制订出新产品设计任务书起到设计出产品样品为止的一系列技术工作。其工作内容是制订产品设计任务书及实施设计任务书中的项目要求(包括产品的性能、结构、规格、型式、材质、内在和外观质量、寿命、可靠性、使用条件、应达到的技术经济指标等)。产品设计应该做到： (1) 设计的产品应是先进的、高质量的，能满足用户使用需求。(2) 使产品的制造者和使用者都能取得较好的经济效益。(3) 从实际出发，充分注意资源条件及生产、生活水平，作最适宜的设计。(4) 注意提高产品的系列化、通用化、标准化水平。其主要种类有：新产品自行设计；外来样品实物测绘仿制；外来图纸设计；老产品的改进设计。

交互设计：

　　交互设计（英文Interaction Design, 缩写IXD)，是定义、设计人造系统的行为的设计领域，它定义了两个或多个互动的个体之间交流的内容和结构，使之互相配合，共同达成某种目的。交互设计努力去创造和建立的是人与产品及服务之间有意义的关系，以“在充满社会复杂性的物质世界中嵌入信息技术”为中心。交互系统设计的目标可以从“可用性”和”用户体验“两个层面上进行分析，关注以人为本的用户需求。

影像艺术：

影像艺术包含的范畴有流动影像、图片、新媒体艺术等。运用摄像机使景物经过光学镜头聚集成像在CCD（摄像器件）上，经过CCD的光电转换作用把运动的或静止的被摄对象变成视频信号，这个信号经过监视器的电-光转换，变成可视的图像( 直播)，或用录像机把视频信号记录下来（录像），这一行为过程就叫做摄像。
简而言之，摄像就是把被摄对象的光学像变成可以传输的电视信号。通常习惯把录像也称作摄像。从事摄像的人员可以是普通人员也可以是专业人员。专业人员的高级职称称为摄像师。摄像是一个很广泛的概念，其职能也是多方面的，它已经广泛深入到经济、文化、政治、军事以及人民生活的各个方面。正像电视不等于电视艺术一样，摄像不等于摄像艺术。摄像艺术指以剧作为依据，利用摄像技术和艺术手段，塑造可视艺术形象的创作过程。和其它艺术一样，摄像作品必然是摄像者的主观意识的体现，它包含了一切利用摄影、录像、电话、动画等多媒体数码科技时代的“复制”手段进行的创作，即以“复制图像”作为自己的创作起点，而不是直接面对对象。

公共艺术：

　　公共艺术（Public Art）又被称为公众的艺术或社会艺术，它不隶属某一类艺术流派或艺术风格，也不单指某一类艺术形式，它存在于公共空间并为公众服务，体现了公共空间中文化开放、共享、交流的一种精神与价值。
　　公共艺术专业在学科综合专业基础和公共艺术专业方向基础课学习内容的基础上，分别对各种公共艺术理论知识、实践知识进行研究和学习，涵盖公共艺术本体形态、艺术形式、创作形式、创作观念、方法、技巧及审美意识等综合内容。

动漫设计：

　　动漫设计属于CG（ComputerGraphics简写）行业部分，主要通过漫画、动画结合故事情节形式，以平面二维、三维动画、动画特效等相关表现手法，形成特有的视觉艺术创作模式。

多媒体设计：

　　多媒体设计，也叫多媒体艺术设计，就是利用多媒体，以计算机为中心的多种媒体作为工具来设计作品，这些媒体包括文本、图形、动画、静态视频、动态视频和声音等，并且人们在接受这些媒体信息时具有一定的主动性、交互性。

展示设计：

展示设计是一门综合艺术设计，它的主体为商品。展示空间是伴随着人类社会政治、经济的阶段性发展逐渐形成的。在既定的时间和空间范围内，运用艺术设计语言，通过对空间与平面的精心创造，使其产生独特的空间范围，不仅含有解释展品宣传主题的意图，并使观众能参与其中，达到完美沟通的目的，这样的空间形式，我们一般称之为展示空间。对展示空间的创作过程，我们称之为展示设计。

Art field frame

Tech field frame

机器学习
人机交互
可视化

Cross field

数字人文Digital humanities(DH)
计算美学

Education

评估方法论:
1.根据技术端和设计端的学校学科排名作为筛选然后搜索
排名QS rank in 2020 Computer Science and Information System / Art&Design
2.根据顶会中交叉分析的workshop来进行筛选

Institute&Lab&Center

这块要搞清楚技术端和设计端各自做出融合尝试的实验室和学者.
过滤依据:没有可以查出的成果

技术端

QS rank in 2020 on Computer Science and Information System
image.png
CMU
Stanford
Adobe Research
NVLab
Autodesk Research
Google
Alibaba设计
cmu AiPEX Lab

设计端:

QS rank in 2020 on Art&Design
image.png

同济大学设计人工智能实验室同济x特赞设计
cmuhttps://studioforcreativeinquiry.org/
https://tjdi.tongji.edu.cn/about.do?ID=145&lang=_en
UAL:
Creative Computing Institute
https://www.arts.ac.uk/research/ual-staff-researchers/rebecca-fiebrink
https://www.turing.ac.uk/research/interest-groups/ai-arts
香港科技大学 AiDLab
https://aiartists.org/
UCL计算设计lab
https://design.cmu.edu/tags/design-center
浙江大学
http://ideal.umd.edu/

course

UAL:

online course

  1. Software – Pau Waelder
    1. We live in a society of software
    2. An intellectual history of software
    3. Software as culture
    4. Software takes command
  2. Creating with code – Pau Waelder
    1. What is creative coding?
    2. Creative coding tools: Processing, openFrameworks, MaxMSP/Pure Data, vvvv, Cinder, Javascript environments
    3. Why use open source software?
  3. Coding and design – Pau Waelder
    1. Parametric design
    2. Generative design
    3. Design and Artificial Intelligence
    4. Should designers know how to code?
  4. Computational and interactive art – Paloma G. Díaz
    1. The bases of computational art in the twentieth century
    2. Net art
    3. Cycle change: creation in the era of Big Data
    4. Interactive art
    5. The interactor: new relationships with the digital

      education program

      mit media arts and sciences |course_list

GANlism

https://towardsdatascience.com/gangogh-creating-art-with-gans-8d087d8f74a1 GANGogh: Creating Art with GANs
https://www.gwern.net/Faces stylegan for anime

Logical Frame

current course argue: mainly tech-oriented and focus on art. the traditional design area seem to be ignored.
the reason for it may be follows:

  1. the variety of design area: design is an application-guided science, which means tech routine various from greatly different application scene. For example, 影像艺术 公告艺术 动漫设计 多媒体艺术,may be suitable to combine CV deep learning tech task like image generation and layout generation, while 环境设计 室内设计 may be far from solving by purely vision tech solution.
  2. 技术端对多模态的设计目标的数据结构本身的应用本身处于探索阶段.比如三维产品造型的设计至今没有一个通用的只能解决方案,事实上就是在技术端的图形学 cad领域本身,这仍然处于和数据驱动的机器学习方法磨合的阶段,比如2020年在三维重建,可微渲染的突破,揭示了这种技术还有更多探索的地方.
  3. 技术端对人类语义场景的探索结果,距离设计人遇到的要求还有很大的距离,比如美学评估,创意价值度量. 可能靠给数据打label然后嵌入到隐空间做度量等技术手段并不是一个可行的方式.

顶层逻辑设计:

  • 设计师在学习过程中的教育增强,提高学生认识 比如知识检索分析 #keyword:education
  • 对艺术成果进行可视化,挖掘规律提取新的认识 比如艺术作品嵌入可视化技术#keyword:info visualization knowledge exploration
  • 设计思维 激发创意思维 融合
    • 来自自然科学的新颖创作素材,融入创作对象中,题材: 图形学 数学原理可视化结果 以及神经网络特征图deepdream #keyword:creativity
    • 技术方式的变革: 从传统的原型设计更新到
      • 规则生成式驱动的方式:通过设定规则来生成设计对象,规则通常来自融合数学物理原理的计算机程序 #keyword:creativity programming UI&UX
      • 数据驱动的方式:构建数据库,通过智能算法的生成空间中探索加改进,比如阿里的海报设计,GANism #keywork:data-driven #ps:其实深度学习方法就是尝试从样例中,把上面的规则给学到,也就是说基于数据驱动来逼近一个映射,与其说是智能不如说是新一代科学研究范式(之前是 抽象简化构建机理模型,f=ma 计算模拟 频率派的统计 现在到了机器(统计)学习的方法,从特征工程到自己学习表示)
  • 设计师工作流中的赋能 #keyword:The Human in the Loop
    • 功能性赋能:让设计目标能用,在从想法到实现能用过程中的加速赋能 比如草图变模型 #keyword:functional constraint
    • 美学赋能:让设计目标被对应用户群体喜欢,甚至具有创意灵感 自动图像增强 #keyword:intelligent tool
  • 作品完成后的形式,展示方式 #keyword:human computer interaction multi-media
  • 文创作品的社区传播赋能 比如开源社区,分布式数据库交易平台区块链

keyword:community [autonomous artificial artist](https://www.youtube.com/watch?v=5z_o2ND8I5k&ab_channel=GeneKogan)