Exploring Interactive Color Palettes for Abstraction-Driven Exploratory Image Colorization

色彩设计在产品、平面和时尚设计等领域至关重要。然而，像Photoshop这样的当前工具在早期构思阶段经常会遇到困难，因为它们的具体驱动的颜色处理方法更倾向于精细的最终结果，而不是最初的探索。我们引入了Mondrian作为一个测试平台，采用交互式调色板进行图像着色的抽象驱动方法。通过与六位设计专家的形成性研究，我们选择了三个设计选项，用于色彩设计中的视觉抽象，并开发了Mondrian，其中人类与抽象物一起工作，而人工智能则管理具体的方面。我们进行了用户研究，以了解每种抽象格式的优点和挑战，并将Mondrian与Photoshop进行比较。一项涉及100名参与者的调查进一步研究了每种抽象格式对颜色组合感知的影响。研究结果表明，交互式视觉抽象鼓励非线性的探索工作流程和开放的思维模式，从而提供更好的创意效益。

如何在色彩设计中引入抽象化的交互式调色板，以提高创意可行性和非线性探索流程？

通过交互式的视觉抽象化，让人类专注于抽象层面的色彩设计，而将具体实现交给人工智能处理，从而提高创意可行性和非线性探索流程。

论文通过形式化研究和用户研究，选择了三种视觉抽象化的设计选项，并开发了Mondrian工具，与Photoshop进行比较。结果表明，交互式视觉抽象化有助于非线性探索流程和开放的思维方式，提供更好的创意可行性。

近期的相关研究包括：《Colorgorical: Creating discriminable and preferable color palettes for information visualization》、《Chromatones: A Set of Color Palettes with Color Distances Based on the Chromatic Value》等。