Intelligente Design-Systeme ermöglichen Profis und Laien ein professionelles Layouten in wenigen Schritten

Von Tobias Köngeter | Verfasst am 2. 7. 2020 | Aktualisiert am 2. 7. 2020

Heutzutage gibt es andere Anforderungen an Design als noch vor 10 Jahren – oder alle anderen Jahre davor. Als Design nur mithilfe von Blei (nämlich im Bleisatz) entstehen konnte, war das Gestalten den Menschen in einer Druckerei (beziehungsweise in der Setzerei, um genau zu sein) vorenthalten. Das Blei war zu schwer um weitere Strecken transportiert zu werden, und deshalb war es in den Druckereien. »Satz«, wie man das früher nannte, war vor Ort. Heute kann Design ortsunabhängig entstehen und gleichzeitig entstand auch die Anforderung, dass es von jedermann ausgeführt werden kann.

Trotz der Anforderung, dass auch Laien Gestaltung vornehmen können müssen – über die man sich im Übrigen streiten kann –, muss Gestaltung professionell aussehen. Es gilt, den Laien an die Hand zu nehmen und Design-Systeme zu schaffen, die die Gradwanderung zwischen Gestaltungsfreiheit und Einschränkung zur Bewahrung eines professionellen Designs meistern. Aber auch für Professionelle braucht es Design-Systeme, die schnell vom »weißen Blatt« zum fertigen Layout führen, denn Design muss inzwischen viel schneller entstehen, als das früher einmal der Fall war.

Algorithmusgesteuertes Design (Algorithm-Driven Design)

Mit ManyPrint Solutions entwickeln wir neben Automatisierungen und Personalisierungen auch solche intelligente Design-Systeme. Dabei geht es darum, bereits die erste Eingabe oder Auswahl eines Anwenders zu interpretieren und mit klugen Ergänzungsvorschlägen zu einem stimmigen Layout zu verhelfen. Das Layout wird durch Algorithmen gesteuert, daher stammt auch der Name. Verschiedene Interpretationen sind dabei möglich:

Beispiel für das Ergänzen von Farbe basierend auf einem Wort.
Beispiel für das Ergänzen von Farbe basierend auf einem Wort.
  • Bilderkennung: Ein Bild wird nach Sinnhaftigkeit interpretiert. Möglich sind auch das Auslesen der EXIF-Informationen, oder das Extrahieren der Farben. Daraus abgeleitet können zum Beispiel weitere Bilder, Worte und Farben vorgeschlagen werden.
  • Worterkennung: Die Texteingabe wird interpretiert und mit Vorschlägen zu passenden Bildern oder Farben versehen. Basierend auf der Eingabe »Wald« schlägt das Design-System dann entsprechende Bilder vor, die das Layout vervollständigen können, oder auch diverse Grün- und Brauntöne.
  • Schrifterkennung: Basierend auf dem Charakter einer Schrift, oder auch ihrem Entstehungszeitraum, können Rückschlüsse auf das gewünschte Design gezogen werden. Auch der umgekehrte Weg ist möglich, nämlich dass Worte und Bilder mit Vorschlägen zur Verwendung einer Schrift versehen werden.

Diese Interpretationen und solch ein Design-System an sich klingen zunächst nach Raketenwissenschaft. Tatsächlich sind dies alles aber Vorgehen, die jeder Designer und jeder Grafiker tagtäglich anwendet. Die Kunst ist hier, diese Regeln zu Erkennen, zu formulieren und dann zu programmieren.

Braucht es dafür Künstliche Intelligenz? Nein. Eine KI ist dann notwendig, wenn Regeln zu komplex sind um ausformuliert zu werden, oder wenn die zu verarbeitende Informationsmenge zu groß ist, um darin Muster und Regeln zu finden. Bei der visuellen Gestaltung handelt es sich aber um das Anwenden klar definierter Regeln. Es gibt bei der Gestaltung keine Zufälle – anderenfalls wäre es keine Gestaltung, und vor allem keine gute. Dennoch lässt sich Künstliche Intelligenz zur Verbesserung solch eines Systems verwenden, genauer gesagt eine Form von KI, nämlich das Machine Learning.

Maschine Learning hilft, die Unterstützung beständig zu verbessern

Das Design-System kann Vorschläge nach eigener Interpretation präsentieren, es kann aber nicht herausfinden, welche Vorschläge besser oder weniger passen. Hier kann Machine Learning verwendet werden, um basierend auf den Entscheidungen eines menschlichen Anwenders eine Art Lernverhalten anzuwenden. So kann das System je mehr es angewendet wird immer genauere Vorschläge präsentieren. Um auf das Beispiel des Waldes zurückzukommen: Wenn die Anwender sich immer nur für bestimmte Grüntöne, nie aber für Brauntöne entscheiden, passt das Design-System seine Vorschläge an und sortiert sie anders. Dies lässt sich natürlich auch auf Bilder, Worte und Schriften übertragen.

Reduzieren von Pixeln und Farben vor der Extrahierung.
Reduzieren von Pixeln und Farben vor der Extrahierung.
Farben des Waldes
Farben des Waldes, extrahiert und kombiniert aus mehreren Dutzend Waldbildern, sortiert nach Priorität.

Das Lernen kann auch im größeren Rahmen angewendet werden. Wenn Anwender beispielsweise ihre Layouts überwiegend mit asymmetrischer Gestaltung realisieren, kann das System auch die Gestaltungsvorschläge selbst und nicht nur die einzelnen Bestandteile anpassen.

Datensätze sind bereits vorhanden

Damit Sie solch ein System nach der Inbetriebnahme nicht erst aufwendig mit Daten befüllen müssen, um es »mitdenken« zu lassen, haben wir bereits vorab für einen Grundstock an Daten gesorgt. So liegen uns beispielsweise ca. 75.000 deutsche Worte und Lexeme mit all ihren grammatikalischen Regeln vor. Ebenso bieten wir einen Datensatz mit passenden Farben zu ebendiesen Worten, es handelt sich um ca. 3 Millionen Farbwerte.

Schnittstellen von Drittanbietern lassen sich integrieren

Eine Integration fremder Informationen ist möglich, beispielweise zu Bilddatenbanken, Reimefindern, Ortsangaben, Geoinformationen und vielem mehr.

An welcher Stelle kann ein Design-System eingesetzt werden?

Der Einsatz eines solchen Systems lohnt sich überall dort, wo auch Laien Layouts erstellen können sollen. Gutes Beispiel hierfür sind Online-Druckereien, die ihren Anwendern das Layouten von Etiketten, Briefbogen, Flyern und Ähnliches in einem Online-Editor anbieten wollen.