Die erste KI-generierte Visual Identity

Das polnische Bekleidungsunternehmen Cleant wurde von drei Brüdern gegründet und legt besonderen Wert auf seine Community. Die Nähe zu ihren Kunden war von Anfang an in der DNA der Marke festgeschrieben. Um allen Fans eine Stimme zu geben, beschloss Cleant, seine Marke noch ein Stück weiter zu entwickeln und seine Identität so zu definieren, dass alle Fans wissen, dass sie mitreden können. 

Die Idee war, dass die gesamte Community das neue Logo der Marke kreiert und damit ein fester Bestandteil der Marke wird. Erreicht wurde dies mit Hilfe neuester Technologien, genauer gesagt mit künstlicher Intelligenz, natürlich auf Basis von NeuroSYS. Jeder, der wollte, konnte die mobile Cleant-App herunterladen, sein Design gestalten und es dann hochladen. Anschließend analysierte ein speziell für diesen Zweck entwickeltes KI-System alle eingesandten Logos, erkannte Muster und generierte das endgültige Symbol, das die kollektive Vorstellung davon verkörpert, wie ein Cleant-Logo aussehen soll. 

Dies war die erste Visual Identity, die live von der Markencommunity mithilfe von KI erstellt wurde. Die Unberechenbarkeit des Prozesses erregte enorme Aufmerksamkeit. Zwischenzeitlich lag die Cleant-App im AppStore in der Kategorie Unterhaltung auf Platz 4, gleich hinter Tik Tok oder Netflix.

Cleant definiert seine Visual Identity auf innovative Art und Weise neu und nutzt dabei die Möglichkeiten moderner Technologie. Das neue Firmenlogo wurde mithilfe von Künstlicher Intelligenz erzeugt, genauer gesagt mit einem Generative Adversarial Network (GAN). Wir haben verschiedene Arten von GANs auf ihre Einsatzmöglichkeiten hin getestet, bevor wir uns für die endgültige Lösung entschieden haben.

Das Rebranding-Projekt wurde von Redkroft Studio durchgeführt, und wir waren für den technologischen Teil verantwortlich – dem Sammeln der Bilder der Fans und die Generierung des endgültigen Logos mittels KI-Mechanismen. Zu diesem Zweck haben wir ein KI-System entwickelt, nämlich ein Generative Adversarial Network (GAN) – ein tiefes neuronales Netzwerk. Wir haben überprüft, ob es möglich ist, verschiedene Arten von GANs zu verwenden, um ein neues Logo auf Basis einer kleinen Datenmenge zu generieren (klein im Vergleich zu anderen Projekten, wie z. B. der Objekterkennung in der Mikrobiologie). Die Algorithmen mussten lernen, Muster in unserem Datensatz zu finden, um schließlich aus Tausenden von Symbolen, die von Cleant-Fans gezeichnet wurden, ein Logo zu kreieren. 

Ohne die von unserem Forschungs- und Entwicklungsteam entwickelten Technologien wäre dies nicht möglich gewesen. Wir haben GANs verwendet, eine nicht-überwachte Lerntechnik, die aus zwei Netzwerken besteht: einem Generator, der lernt, neue Logos zu generieren, und einem Diskriminator, dem beigebracht wurde, echte Symbole von den generierten zu unterscheiden, um den Logogenerierungsprozess zu verbessern. Um das Training des Netzwerks bei begrenzten Datenmengen zu stabilisieren, haben wir außerdem einen ADA-Mechanismus (adaptive discriminator augmentation) eingesetzt. Als Technologien haben wir Python und die PyTorch-Library gewählt.