34年前，WordNet 教会了机器看懂文字背后的语义
10年前，ImageNet 教会了机器看懂图片背后的内容
今天，DesignNet 将慢慢教会机器看懂设计背后的故事、情感和意义。
人类赋予机器无限运算力，机器回馈人类无限想象力。
“ 让年青人用最年青人的方式表达对世界的担当、对未来的承诺。”

如果ImageNet数据集的建立，教会了机器理解图像；那么我们希望通过建立DesignNet数据集，教会机器理解设计。DesignNet建立了创意元素和对应属性库，做为设计行业面向数据运算的基础数据集，具体包括：

• 超过 20 万张平面设计作品图文件
• 设计图文件包含 100 万个设计元素标签数据（包括风格标签、情感标签等）
• 1000套针对行业的结构化平面设计框架和排版数据
• 10万条设计作品评价数据

DesignNet建立了创意元素和对应属性库，作为设计行业面向数据运算的基础数据集，帮助机器理解设计。

• 教机器理解设计风格&情感（设计归属于什么风格？传达了什么情感？）
• 教机器理解设计评价（设计的数据会有哪些评价维度？如何给设计的数据评分？）
• 教机器理解设计框架（如何将设计的排版布局数据化？不同的场景设计排版特征是什么？）