从少量示例中学习个人风格

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设计工作中的关键任务是把握客户的隐含品味。设计师通常根据客户提供的一组示例来完成这项工作。然而，识别颜色、纹理和布局等多重交织变量中的共同模式，并将它们合成为复合偏好是一项挑战。在本文中，我们利用计算模型的模式识别能力来帮助完成这一任务。我们提供了一套从计算上学习个人风格的原则。这些原则体现在PseudoClient中，这是一个深度学习框架，可以从少数几个示例中学习个人图形设计风格的计算模型。在几个实验中，我们发现PseudoClient仅用五个正面和负面示例就达到了79.40%的准确率，优于几种替代方法。最后，我们讨论了PseudoClient如何作为构建块来支持未来设计应用的开发。