디자인 의미론 및 브랜드 인텔리전스

Slide Creator에서는 디자인이 언어라고 믿습니다. 이를 자동화하려면 AI는 상자를 어디에 놓을지 그 이상을 이해해야 합니다. 그 상자가 거기에 있어야 하는 *이유*를 이해해야 합니다. 우리의 연구디자인 의미론AI에게 색상, 타이포그래피, 공간 배열과 같은 시각적 요소 뒤에 있는 "의미"를 가르치는 데 중점을 둡니다.

1. 헥스 코드를 넘어서: 의미 있는 색상

브랜드 색상은 단순한 16진수 코드(예: `#fc9354`) 그 이상입니다. 이는 "기본 작업", "배경 표면", "오류 상태" 또는 "성공 표시기"와 같은 의미론적 역할을 갖습니다. 우리의 연구의미적 색상 매핑AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

데이터의 *감정*을 기반으로 차트 막대에 적합한 색상을 자동으로 선택합니다(예: 성장은 녹색, 하락은 빨간색).

동적 배경에 대해 실시간으로 명암비를 계산하여 텍스트를 항상 읽을 수 있도록 보장합니다.

2. 음성으로서의 타이포그래피

타이포그래피는 기업의 "목소리"를 전달합니다. 우리는 연구 중입니다인쇄상의 상황화, 이를 통해 엔진은 다음을 수행할 수 있습니다.

권위 있는 헤드라인에 굵은 세리프체를 사용해야 하는 경우와 기술적인 각주에 깔끔한 산세리프체를 사용해야 하는 경우를 이해하세요.

정보의 밀도에 따라 커닝 및 줄 높이를 자동으로 조정하여 데이터가 많은 슬라이드에서도 "프리미엄" 느낌을 유지합니다.

3. 공간기호학

공백은 "빈" 공간이 아닙니다. 그것은 구조적 요소이다. 우리의공간기호학연구는 사용자가 객체의 근접성과 정렬을 기반으로 "중요성"을 인식하는 방식을 추적합니다. 우리는 모델을 다음과 같이 교육합니다.

"Gutter Intelligence"를 사용하여 요소를 12열 그리드에 맞춰 정렬하세요.

근접성과 유사성의 게슈탈트 원칙을 사용하여 관련 데이터 포인트를 그룹화합니다.

4. 브랜드 인텔리전스 프로토콜™

이 연구는 우리의 독점적인브랜드 인텔리전스 프로토콜™. 이는 생성 모델과 최종 출력 사이에 있는 AI 레이어로, 모든 슬라이드가 회사 시각적 아이덴티티의 미묘하고 종종 기록되지 않은 규칙을 준수하도록 보장하는 "자동 아트 디렉터" 역할을 합니다.

5. 진행 중인 연구: 문화 디자인 뉘앙스

우리는 현재 문화에 따라 디자인 의미가 어떻게 다른지 연구하고 있습니다. 예를 들어 특정 색상의 의미나 슬라이드의 "올바른" 밀도는 실리콘 밸리 스타트업과 일본 금융 기관 간에 크게 달라질 수 있습니다. 우리는 건물을 짓고 있다지역 인식 설계 모델이러한 글로벌 뉘앙스를 존중합니다.

인간과 이러한 설계 엔진 간의 상호 작용에 대한 자세한 내용을 보려면 당사를 방문하십시오.인간-AI ​​상호작용 page.