効率性の束縛を打ち破るUAI-Trainにより、ARKieは設計ニーズをより深く理解できるようになります

過去2年間で、人工知能（AI）は研究・概念レベルから応用レベルへと徐々に移行し、ますます多くの企業がこの「トレンド」を捉えています。これは、スマートハードウェア、自動車、家具などの業界だけでなく、電子商取引、金融、医療、さらには芸術の分野にも反映されており、人工知能と絶えず衝突して「火花」を生み出しています。

インテリジェントデザインアシスタント ARKie は、アートと人工知能技術を組み合わせたモデルです。その背後には、国内有数のニュートラルクラウドコンピューティングサービスプロバイダーであるUCloudがあり、ARKieに超コスト効率の高いGPUコンピューティングパワーを提供し、ディープラーニングのコンピューティング要件を満たし、設計効率の飛躍的向上を実現しています。

ARKie: 「ツール」ではなく「サービス」

現在、市場に出回っているデザイン関連の補助ソフトウェアはほとんどがツールであり、その最も代表的なものが Photoshop です。ほとんどのデザイナーにとって、最初のステップはこれらのツールの使い方を学ぶことです。しかし、ARKie を使用すると、ユーザーはデザイン方法について悩む必要がなくなり、アイデアを実現するために必要なのは数行のテキストだけです。

今年 4 月に、ARKie 1.0 がパブリック ベータ版として正式にリリースされました。その主な機能は、デザインを学習する能力を備えたインテリジェントなアシスタントになることです。ユーザーはデザインに関する専門知識を必要としません。要件を入力するだけで、ARKie が要件を解釈し、適切なデザイン素材を自動的に選択します。テンプレートに依存せず、人工知能アルゴリズムによって新しいデザインを継続的に生成し、デザイン作業の0から完了までの時間を10秒に短縮します。

したがって、ARKie の最大の利点はそのシンプルさとスピードであり、ユーザーは複雑なプロセスを省略して、希望する結果を直接得ることができます。これらのテンプレート ツールと比較すると、ARKie はよりサービスに近いものを提供します。 ARKie の CEO である Wang Xinlei 氏は、ARKie を「ツールというよりも人間に近い」と位置付けています。デザイン業界の知識の蓄積は人々に依存しており、継承される必要があります。そうでなければ、アーティストの死とともに消えてしまいます。そのため、王欣磊氏は、ARKie が設計知識を保存、集約、沈殿させることができる人間のような存在になることを望んでいます。

最初の目標: 10秒でポスターを作成する

ARKie は自然言語処理技術を使用してユーザーのニーズを迅速に分析し、膨大な素材ライブラリからユーザーのニーズを満たすデザイン素材 (画像、装飾要素など) を検索します。人工知能は、デザイン素材の色、スタイル、主題、レイアウトなどの情報を分析し、ユーザーのニーズに合ったレイアウト、組版、配色を選択し、パラメトリックデザインを通じてユーザーのニーズに合ったデザインを生成します。

たとえば、食べ物に関するテーマを入力すると、ARKie は食べ物を題材にした、または食べ物を連想させるデザイン素材を選択し、適切なレイアウト、タイプセッティング、配色を選択して、食べ物をテーマにした一連のポスターをデザインします。

現在、ARKie は 10 秒以内にポスターを生成するという最初の目標、つまり「デザイン効率の問題を解決する」という目標を達成しました。ユーザーが出力に満足し、ダウンロードする準備が整った場合は、30 元の設計料が必要になる場合があります。この点について、王欣雷氏は、有料の素材は品質が高い場合が多く、拡張料金はかかるかもしれないが、デザイナーを雇うよりもコストは低いと考えています。

UAI-Trainは設計効率の束縛を打ち破る

ARKieの場合、コスト構造には材料だけでなく、ディープラーニングに基づいたサーバーを提供するシステムも含まれます。より高速で優れたサービスを顧客に提供するには、GPU リソースが不可欠です。 GPU リソースを通じてトレーニング モデルを継続的に最適化することによってのみ、ユーザーの「心」を真に理解し、望ましいポスターを作成することができます。

ARKie には多数のデザイナーと優秀なアルゴリズムチームがいますが、構築の初期段階では、ディープラーニングフレームワークやオンラインサービスの維持よりも、機械学習のコアアルゴリズムに重点を置きたいと考えています。トレーニング用に GPU を直接購入すると、GPU を十分に活用できないことが多く、オンライン サービスではユーザーの使用ピークを適切に予測できないため、アイドル時間中にリソースが無駄になり、ピーク時間中にパフォーマンスとネットワークが不十分になります。

UCloud の AI ソリューションは、まさにこの一連の問題を解決します。 UAI-Train トレーニング プラットフォームは、さまざまなディープラーニング フレームワークに適応可能で、基盤となる P40 GPU リソースは従量課金制で使用されるため、お客様はプロフェッショナル グレードの GPU のパフォーマンスを利用できるだけでなく、従量課金制の低価格も享受できます。

ARKie はもともとトレーニングに CPU を使用していましたが、プロジェクトの初期段階でもトレーニングには MAC ラップトップのみが使用されていました。モデルのトレーニング全体に多くの時間がかかりました。その後、UCloud の UAI-Train サービスを採用することに決め、トレーニング時間が当初の 5% ～ 10% に短縮され、製品開発サイクル全体が大幅に短縮されました。