Color Recommendation for Vector Graphic Documents based on Multi-Palette Representation

要約

ベクター グラフィック ドキュメントには、画像、図形、テキストなど、複数の視覚要素が表示されます。
複数の視覚要素に適切な色を選択することは、アマチュアとプロのデザイナーの両方にとって困難ですが、重要な作業です。
すべての要素に対して 1 つのカラー パレットを作成する代わりに、グラフィック ドキュメント内の各ビジュアル要素から複数のカラー パレットを抽出し、それらを組み合わせてカラー シーケンスを作成します。
カラーシーケンス補完のためのマスクカラーモデルを提案し、マルチパレットのカラーコンテキストに基づいて指定された色を高い確率で推奨します。
モデルをトレーニングし、ベクター グラフィック ドキュメントの大規模なデータセットで色推奨システムを構築します。
提案された色推奨方法は、色予測の定量的評価と定性的評価の両方で他の最先端の方法よりも優れており、私たちの色推奨システムはインタビュー調査でプロのデザイナーから肯定的なフィードバックを受けました。

要約(オリジナル)

Vector graphic documents present multiple visual elements, such as images, shapes, and texts. Choosing appropriate colors for multiple visual elements is a difficult but crucial task for both amateurs and professional designers. Instead of creating a single color palette for all elements, we extract multiple color palettes from each visual element in a graphic document, and then combine them into a color sequence. We propose a masked color model for color sequence completion and recommend the specified colors based on color context in multi-palette with high probability. We train the model and build a color recommendation system on a large-scale dataset of vector graphic documents. The proposed color recommendation method outperformed other state-of-the-art methods by both quantitative and qualitative evaluations on color prediction and our color recommendation system received positive feedback from professional designers in an interview study.

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