用这4步完成一个有理有据的LOGO 设计

本文分享了一套LOGO设计流程,包括提取关键词、脑爆LOGO形式、确认配色及打磨细节四个步骤,帮助设计师有理有据地完成设计。
@苏大牙牙牙:大家都知道,LOGO对于一个产品来说,至关重要。成功的LOGO可以让用户在短时间内判断你是谁,做什么的,而且区别于竞品的同时,传递自己的品牌理念,让用户达成共识,并进行广泛传播。那么设计师接到一个APP的LOGO设计需求时,如何避免蒙逼,有理有据的完成设计呢?
下面分享下这周我对LOGO设计流程的思考。一共可以分为四个步骤:
1. 提取关键词
2. 脑爆LOGO形式
3. 确认配色
4. 打磨细节


1. 提取关键词
在接到LOGO设计需求时,首先要跟需求方沟通并确认,能够达成共识的设计关键词。关键词可以从产品属性,核心理念,应用场景,用户群体,情感传递等方面提取。明白品牌到底想传达什么,这一步很关键。在完成关键词提取之前,一定要控制住自己的双手,不要打开PS就开撸,那样会导致方向不合理还盲目的陷入细节,最终沦落成天天被改改改的美工。关键词直接影响并支撑着后续LOGO设计的形式,配色,以及细节处理。因此,尽量避免含糊。
比如,你做的是一款运动类的产品LOGO,那么关键词可以是阳光运动等等,从这些关键词中 ,去除重叠的,提取出3-4个最能体现产品定位的,同各角色达成一致后,接下来的设计就围绕着它们进行。


2. 脑爆LOGO形式
大家常看到的LOGO形式有很多,但通过整体梳理后发现,总的来说就这么几个套路:
a. 产品名字的首字母/一个字
b. 产品全称
c. 体现产品核心功能的图形/符号
d. 产品名称的形象
(对了,这个阶段最好使用纸和笔,不然很容易被线条粗细呀,颜色呀等分散注意力)
a.产品名字的首字母/一个字
一个文字或者一个首字母作为LOGO主元素的优点是:能够准确地表达APP的应用属性及其核心业务,更简单实用,易于推广。打开你的手机,不出意外的话,至少会有几款APP的LOGO是产品名称的首字母或者产品名字中核心的一个文字。以一个文字作为LOGO的:支付宝,豆瓣,淘宝,知乎,字里行间,虾米,等等。如,以首字母作为LOGO的APP有:Medium,KRFT,Airbnb,等等。它们的logo都是采用自己产品名称首字母作为主要元素,进行变形以达到符合自己产品定位的效果。像Airbnb的LOGO,看起来很简单,但吉比亚表示,它背后有四层含义。首先,这是一个字母A,代表了Airbnb;第二,这像是一个人张开双手,代表了人;第三,这像是一个标记地理位置的符号,代表地点;第四,这是一个倒过来的爱心,代表了爱。因此,以首字母为出发点,融入产品想要传达的理念进行加工,才是这个设计方式的精髓,而不是不过脑子的甩上去一个字母就ok了。
b.产品全称
LOGO也可以是产品名字的全称。这样做的优点是:简单粗暴,加深用户对产品名称的记忆,不需要对抽象符号二次加工。比如:得到,简书,小红书,一言,有道,美团,等等。
c.体现产品核心功能的图形/符号
以体现产品核心功能的图形为LOGO主要元素,优点是:用户第一次使用时,通过图形能够预判这个产品是干嘛的。比如:VSCO,摩拜单车,百度地图,微信,Foodie,蜗牛阅读,等等。像摩拜单车,光看LOGO你就知道跟骑行有关;百度地图,一看就知道跟地理位置有关;微信,采用两个气泡,很明显的社交属性。相对来说比较有趣的有Foodie,它是一款美食拍照的APP,总的来看是一个相机的镜头,又像一个盘子,上面摆放着勺子和叉子,简单有趣,一语双关。蜗牛阅读,LOGO采用蜗牛和书的元素结合起来,凸显功能的同时,还传达了自己的产品特色。
d.产品名称的形象
比如:猫眼电影,logo是一只瞪着眼睛猫;企鹅FM,是一只带着耳机的企鹅;印象笔记,是一头大象。最初我比较好奇,印象笔记为什么叫印“象”笔记,为什么用“大象”作为主要元素。后来我去Quora上查了一下,是因为美国有句谚语是:“大象永远不会忘记”。非常符合印象笔记的产品定位。瞬间感觉好巧妙。所以可以看出,每一个LOGO的背后都有自己的故事和原因,而不是拍脑袋得出的方案。以上4种方式,是我们常见的几种LOGO设计手法。当然你也可以将不同的处理手法,结合起来进行设计(比如:首字母+功能,产品形象+功能)。但最重要的,选择能够更好的阐述产品定位的表现形式。


3. 确认配色
颜色对于一个LOGO来说也相当重要,它承载着针对用户群体的情感传递,以及品牌认知。设计师在LOGO配色环节围绕着前期确认的设计关键词进行,会使自己的设计更有说服力。而不是根据个人喜好去定义LOGO的颜色。产品属性偏向社交或娱乐类、用户群体倾向年轻、品牌定位是欢乐有趣、聚集有共同兴趣爱好的人群的APP,那么LOGO颜色一般为橙色,黄色等等,这种比较有活力的色彩搭配。如果产品属性是工具或者涉及安全类的,品牌定位也是倾向于体现安全、信任、商业,那么LOGO的配色较多为蓝色。像比较文艺类的,视频或图片编辑器、酷炫的阅读或书写有装逼文字的轻量APP,比较钟爱黑白色。当然,颜色的运用也并非绝对,大家可以多看下色彩心理学相关的书籍,再加上对产品的理解,以及考虑大众对颜色的普遍认知,从而找到最合适的配色方案。


4. 打磨细节
确定了LOGO的形式和配色后,接下来就应该“陷入细节”了。LOGO巧妙的细节处理,会让人对他们的产品提升好感度。在LOGO设计中,常用的协助精确图形轮廓和细节的工具,是黄金比例。从公元前的古希腊,黄金比例就开始被广泛应用,无论雕像和建筑,而记载资料中最早应用这个比例的人是古希腊学者建筑家维特鲁威。现在这种方式更多的运用到LOGO设计,版式设计或者工业产品设计上。黄金比例和几何在设计中的应用,先不说带有争议的美学部分,但就说逻辑性,是衡量一个LOGO是否严谨的重要指标,越简单的图形越是如此。


总结
以上是我对LOGO设计流程的思考,总的来说就是:1.先了解产品背景,提取出关键词;2.尽可能的脑爆不同形式的LOGO,筛选最巧妙的符合产品定位的方案;3.根据产品属性及用户群体,定义配色;4.打磨LOGO细节。采用这种流程设计LOGO,能够使你从比较广的维度去思考,慢慢聚焦到细节去设计,从而产出一款比较有说服力的设计方案。希望这篇文章,能够在你做LOGO设计时,提供一些方向和思路。


本文来自公众号:大牙的设计笔记

当然,我是一名专业的Agent工程师和NLP算法工程师,具备构建智能代理系统(Intelligent Agents)、对话系统(Dialogue Systems)、自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)以及大模型应用开发的全面能力。我可以为你提供从理论到工程落地的完整解决方案,涵盖: - 智能Agent架构设计(如ReAct、Plan-and-Execute、Hierarchical Agents) - 多轮对话管理(Dialogue State Tracking, Policy Learning) - 任务型对话系统(Task-Oriented Dialogue) - 基于LLM的Agent记忆机制(Memory Modules) - 工具调用(Tool Use / Function Calling) - 提示工程(Prompt Engineering)与思维链(Chain-of-Thought) - RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统构建 - Agent评估指标(如 success rate, task completion, coherence) 例如,以下是一个基于LangChain框架实现的简单“天气查询Agent”的Python代码示例,它能根据用户提问决定是否调用工具获取实时天气信息: ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper import os # 设置API密钥(请替换为你的实际密钥) os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key" os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "your-serpapi-key" # 初始化搜索引擎工具用于查询天气 search = SerpAPIWrapper() tools = [ Tool( name="WeatherSearch", func=search.run, description="用于查询当前城市天气情况的工具" ) ] # 初始化大语言模型 llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo") # 创建零样本Agent(Zero-shot Agent) agent = initialize_agent( tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True, handle_parsing_errors=True ) # 运行Agent执行任务 response = agent.invoke("北京今天天气怎么样?") print(response) ``` **代码解释:** - `SerpAPIWrapper` 是一个封装了Google搜索接口的工具,可用于获取实时天气信息(因为大多数LLM本身无法访问实时数据)。 - `Tool` 类定义了一个可被Agent调用的功能模块,包含名称、功能函数和描述。 - `ChatOpenAI` 是LangChain对OpenAI聊天模型的封装,支持gpt-3.5-turbo或gpt-4。 - `initialize_agent` 创建一个使用ReAct(Reasoning + Acting)范式的Agent,能够根据输入问题推理是否需要使用工具,并生成相应动作。 - `agent.invoke()` 触发Agent处理用户请求,输出包含中间思考骤和最终答案。 该Agent的工作流程如下: 1. 接收用户输入:“北京今天天气怎么样?” 2. LLM判断此问题需要外部信息 → 决定调用 `WeatherSearch` 工具 3. 执行搜索并获取结果 4. 将结果整合成自然语言返回给用户 这种架构是现代Agent系统的核心思想:**将大模型作为“大脑”,结合工具、记忆与规划能力完成复杂任务**。 --- 此外,在NLP层面,我们还需关注: - **意图识别(Intent Detection)**:分类用户目标(如“查天气”、“订机票”) - **槽位填充(Slot Filling)**:提取关键参数(如城市=北京,时间=今天) - **指代消解与上下文理解**:处理“它”、“那里”等代词 - **安全与可控性**:防止Agent调用危险工具或生成有害内容 高级Agent还可以集成: - **向量数据库**(如Chroma、Pinecone)实现长期记忆 - **Plan-and-Execute Agent** 自动拆解多任务 - **Self-Ask / Reflexion** 实现自我反思与迭代优化 ---
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