Інтелектуальна технологія макетування якісних афіш

Abstract

Макетування — це процес взаємної компоновки елементів макета з урахуванням балансу, форми, масштабу, пропорційності, кольору та інших факторів, що визначають сприйняття, для досягнення мети видання. В цьому процесі існує одночасно творча складова та технічна сторона. В роботі автори розглядають окремо задачу макетування афіш, тобто видань, що містять основну графічно-текстову інформацію про подію або захід. Досліджено характеристики макетів афіш з наукових матеріалів, документації до графічних пакетів, а також систематизовано практичний досвід працівників цієї галузі. Визначені ті характеристики, на основі яких пропонується будувати інтелектуальну технологію макетування якісних афіш. Використовуючи професійні дизайнерські інтернет-ресурси Behance, DeviantArt та Dribbble, які агрегують найкращі рішення у сфері макетування постерів, зокрема й афіш, створено датасет за допомогою сучасного онлайн-сервісу Google Sheets. За цільову характеристику прийнято відношення кількості лайків до кількості переглядів афіші. Запропоновано нову інтелектуальну технологію макетування якісних афіш, яка на етапі налаштування будує модель на основі дерева рішень з оптимізацією гіперпараметрів на прикладі датасету якісних і неякісних афіш. На основі цього дерева рішень визначаються класи та умови параметрів, які їм відповідають. Користувач задає низку параметрів, які не можна змінювати, далі технологія відфільтровує усі класи, які точно не мають таких параметрів, а серед тих, що залишились — вибирає найкращий клас макета афіші, який одночасно задовольнить ці обмеження та буде максимізувати відгук професійної спільноти у вигляді відношення кількості лайків до кількості переглядів афіші. На основі вибраного класу формується список рекомендацій для дизайнерів. Рекомендації формуються за допомогою умовних вузлів, що ведуть від кореневого вузла до необхідної для задачі кількості листя. На основі цих рекомендацій синтезується розмітка афіші та одразу повідомляється користувачеві передбачуване відношення кількості лайків до кількості переглядів. Запропонована технологія успішно випробувана на низці афіш українською та англійською мовами. Вона дозволить одночасно підвищити якість макетів афіш та скоротити час їх проектування.

Poster design is the process of reciprocally assembling layout elements, taking into account the balance, shape, scale, proportionality, color, and other factors that determine perception, to achieve the purpose of the publication. In this process, there are both creative side and a technical side. In this work, we will separately consider the task of poster layout, that is, publications that contain the basic graphical and textual information about an event or event. The characteristics of the layouts of posters from scientific materials, documentation for graphic packages are studied, and the practical experience of workers in this area is systematized. The characteristics on the basis of which it is proposed to build an intelligent technology for the layout of quality posters are determined. Using professional design Internet resources Behance, DeviantArt and Dribbble, which aggregate the best solutions in the field of poster layout, including posters, a dataset was created using the modern online service Google Sheets. According to the target characteristic, the ratio of the number of likes to the number of views of the poster is accepted. A new intelligent design technology of quality posters is proposed, which at the setup stage builds a model based on decision tree with hyperparameters optimization using the dataset of high-quality and lowquality posters as an example; classes and conditions of parameters that correspond to them are determined from this decision tree. The user sets a number of parameters that cannot be changed (restriction), then the technology filters out all classes that definitely do not have such parameters, and among those that remain, they select the best class for the poster layout that will simultaneously satisfy these restrictions and will maximize the feedback of the professional community in as the ratio of the number of likes to the number of views of the poster. Based on the selected class, a list of recommendations for designers is formed. Recommendations are formed using conditional nodes leading from the root node to the leaves necessary for the task. Based on these recommendations, the layout of the poster is synthesized and the estimated ratio of the number of likes to the number of views is immediately reported to the user. The proposed technology has been successfully tested on a number of posters in Ukrainian and English. It will simultaneously improve the quality of poster layouts and the time for their design.

Макетирование — это процесс взаимной компоновки элементов макета с учетом баланса, формы, масштаба, пропорциональности, цвета и других факторов, определяющих восприятие, для достижения цели издание. В этом процессе существует одновременно творческая составляющая и техническая сторона. В работе рассмотрена задача макетирования афиш, то есть изданий, содержащих основную графически-текстовую информацию о со- бытии или мероприятии. Исследованы характеристики макетов афиш с научных материалов, документации к графических пакетов, а также систематизированы практический опыт работников в этой области. Определены те характеристики, на основе которых предлагается строить интеллектуальную технологию макетирования качественных афиш. Используя профессиональные дизайнерские интернет-ресурсы Behance, DeviantArt и Dribbble, которые агрегируют лучшие решения в сфере макетирования постеров, в т.ч. афиш, создан датасет с помощью современного онлайн-сервиса Google Sheets. За целевую характеристику принято отношение количества лайков к количеству просмотров афиши. Предложена новая интеллектуальная технология макетирования качественных афиш, которая на этапе настройки строит модель на основе дерева решений с оптимизацией гиперпараметров на примере датасета качественных и некачественных афиш. Используя это дерево решений, определяются клас- сы и условия параметров, которые им соответствуют. Пользователь задает ряд параметров, которые нельзя менять, далее технология отфильтровывает все классы, которые точно не имеют таких параметров, а среди тех, что остались — выбирает лучший класс макета афиши, который одновременно удовлетворит эти ограни- чения и будет максимизировать отзыв профессионального сообщества в виде отношения количества лайков к количеству просмотров афиши. На основе выбранного класса формируется список рекомендаций для дизайнеров. Рекомендации формируются с помощью условных узлов, ведущих от корневого узла до необходимого для задачи количества листьев. На основе этих рекомендаций синтезируется разметка афиши и сразу сообщается пользо- вателю предполагаемое отношение количества лайков к количеству просмотров. Предложенная технология ус- пешно опробована на афишах на украинском и английском языках. Она позволит одновременно повысить качество макетов афиш и сократит время на их проектирование.