如何在平面设计中有效的表现透明度

本文介绍如何运用透明度提升设计作品的层次感、视觉吸引力和功能性。通过简化背景、增强文字清晰度、创建清爽外观、引导视线、展示内部、创造深度、展现纹理、添加渐变色彩、激发创意及强化品牌形象,透明度成为设计师手中的利器。

本文由:“学设计上兔课网”原创,图片素材来自网络,仅供学习分享

1.简化杂乱的背景

有插图或有图案的背景添加到你的设计中会特别个性。但他也会使整个设计显得特别乱,让文本显示地不清楚。解决方案是什么呢?在图片上方加上一个半透明的背景。

这里这张海报使用了铺满花瓣的图片,如果没有了透明白色层,文字可能会和背景融合在一块,显示不清,让观众很难阅读。

再举一个例子,用半透明圆形覆盖住复杂背景的简单排版方式,使用多彩的颜色、黑白滤镜的背景,也会很好看。

 

2.让文字更明显

在印刷品或是网络上将摄影作品作为背景是很常见的事情,但根据照片的颜色、亮度等原因,可能文字不适合放在照片上面。

这个海报使用了透明层不断叠加的方式,实现了图中这种像阶梯一样有意思的效果。

3.创建一个简洁、轻快的外观

从设计的角度看,使用透明度会让整个布局更简洁、更宽敞。

下面这个系列的产品目录封面使用了基本的图片背景和透明颜色层,只用几个简单的文字打破了颜色层的整体性。

4.引导观众的视线

透明的背景不一定要全部覆盖你的画布。用透明度去创意是一件很简单的事情-可以实用有趣的方式选择部分使用。

像下图这样,切除字母形状的透明颜色背景是这张海报的亮点,帮助观众看清两张海报上的主角。制作的话可以使用一张照片背景,上方覆盖一层透明矩形,在最上方放置一个字母的吸附框吸入与背景相同的图片,调整位置就可以了。

5.显示里面有什么

对于涉及包装、容器、盖子或其他种类外壳的任何设计项目,透明度可以揭示里面有什么,对于销售产品本身就是一种很好的方式。

下面的杂志封面设计将其标题的文字直接放在单独的一个塑料封面上,在灯光下又增加了额外的光泽,感觉整体的质量都提高了。

用在食物的包装上更加有效,让顾客能直接的看到她将要的食用的食物的样子。

6.创造层次感

对于透明背景的好处是,你可以堆叠多个透明颜色层或是图片等设计元素

下面是将两张不在一个视线中的两种事物结合在一起,并修改成同种颜色,而且增加了一些透明的形状和文字,颜色和设计的分层,整体高对比度的效果,让整个布局产生了深度。

7.让一些纹理显露出来

透明颜色图层可以掩盖分散注意力的细节,在你的设计中可以使用有趣的纹理增加一些视觉趣味。

下面的服装销售商的海报将衣服的格子纹路设为背景,在边缘以及文字处让背景变得清晰可见,给整个设计一种有凝聚力的样子。

8.添加一些色彩柔和的渐变

透明度在色彩方面也有很多创意性的用法,相比于普通的背景,透明的背景看起来更加柔和,更微妙。可以让单调变得更有色彩。

这种设计的特点,目的是让图片感觉上变得更加柔软,这样背景就是一个梯度的变化。透明度和渐变在一起使用特别的容易。

9.发挥创意

许多设计方案使用混合模式,让颜色图层和图片层融合的时候能够有不同的视觉效果。

10.加强品牌形象

背景也可以作为一种提升公司品牌形象的方式,通过品牌颜色和其他可识别的视觉效果体现公司的风格。

下面这是谷歌的年度报告中的设计,使用了透明的颜色图层和丰富颜色的背景图片,和谷歌品牌的标志性鲜艳的色彩相呼应。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值