OpenAIの元デザイナーが語る、ランダムグラデーション生成の3つの手法

Methods for Random Gradients

OpenAIの元デザイナーが語る、ランダムグラデーション生成の3つの手法

OpenAIの初期のビジュアルアイデンティティを支えたグラデーション生成の手法を、元デザイナーのJustin Jay Wang氏が解説。2018年から試行錯誤してきた3つの方法を紹介する。1つ目は、Perlinノイズによるハイトマップにランダムなカラースケールを適用する方法。2つ目は、SVGのradialGradient要素を重ねることで、動的にランダム化でき、わずか6KBで軽量なグラデーションを実現する方法。3つ目は、OpenAIのDALL·E 2を使ったAI生成で、プロンプト次第で夢想的、花柄、空など多彩なテクスチャを生み出せる。各手法の作例画像も豊富に掲載。

AI画像生成モデルは、Benと私が最初にグラデーションを試していた頃には存在せず、今では多くの可能性を切り開いている。
  1. oe

    最初に賢いハックでグラデーションを作り、その後AIプロンプトで作るのを見て、少し悲しくなりました。最終結果は美しいですが、何かが失われた気がします。

  2. Ringz

    AI生成の背景は最初の2つと同じくらい軽量ですか?そうでなければ、生成されたものより軽いバージョンの方が好みです。

  3. pixelpoet

    難しいのは、あの美しいカラーパレットを作ることです。

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2026-09-07