清华系“仓颉”来了!大模型造字7天交付超40套,客户成本大降80%
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习科技周边相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《清华系“仓颉”来了!大模型造字7天交付超40套,客户成本大降80%》,介绍一下,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
大模型如何落地?怎么落地?成为今年科技领域的头号主题。在一个不为大多数人所知道的造字赛道中,这家清华创业公司——「图形起源」悄然实现商业变现:帮助字体公司降低80%成本,提速10倍以上。Canva可画上最受欢迎的前100套中文字体,大部分都是用他们的算法生成的。这个赛道足够小也确实刚需,设计公司、字体公司苦版权费用久矣。而他们凭借原本积累的图形学与AI的技术优势,实现了人工所不能及的效率和精度。来看看他们是如何发现以及靠AI造字来赚钱的。靠AI造字赚钱,提速10倍以上首先来了解一下什么是字体生产?传统的字体生产流程,往往需要设计师用手写的方式来完成整套字体的制作,(一套字体最多近3万字)并且在初稿完成后,还需要人工团队进行逐字校对。因为纯人工操作,这样一套流程下来不仅周期长,往往需要一个季度。对于字体公司来说,这是一笔不小的成本支出。与此同时,也正因为人工,单个字体字形质量风格等细节上不好把控。对于设计公司来说,制作过程中的高成本,也导致了商用版权字体采买费用的高昂。正是在同客户交流时,图形起源团队发现了这一行业痛点,耗时数月打造了一套字体生产线。这不是简单应用一个大模型就能直接生成的。字体设计最大的区别在于它是矢量图,可以无限放大而不失真。而目前AI生成的图通常是位图,有像素限制。如何让AI生成矢量图,理解字体的锚点和矢量曲线的含义,成为核心的技术难点。创始人史海天分享了他们的解决思路,整个流程分为四个阶段:首先,用一个传统的Diffusion模型会生成位图;其次,用第二个超分辨率模型,把字体位图的分辨率提到最高;然后,用一种独特的算法,让AI能够理解什么是“好的矢量设计”,设计第三个模型,以这种“好“的审美作为优化目标,用训练后的模型把位图转化成矢量图;最后,训练一个专门检查错别字和字形结构的模型。除此之外,他们还计划开发笔画拆分模型。基于这样的模型,他们能实现人类所不能达到高效和高质量。比如基于AI超分技术和AI矢量化,像各种笔画、偏旁部首的边缘细节处理,能禁得起任意放大维度,设计师能在海报等场景中使用。

- 在准确率上,简单字形(笔画
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