Geliştirici cilt tonları için 'yeterince iyi' bir renk uzayı kurdu

GitHub'da ToneyAlexander adıyla bilinen bir geliştirici, geniş bir cilt tonu yelpazesini temsil etmeyi amaçlayan bir renk uzayı yayımladı. What Colors Are We? başlıklı sayfada anlatılan proje, karakter oluşturucular ve dijital sanat gibi bağlamlarda kapsayıcı renk araçları geliştirmeyi kolaylaştırmayı hedefliyor; JavaScript ile yazılmış bir renk seçici ve prosedürel üretim için Python örnek kodu içeriyor.

Sabit paletler neden yetmiyor

Yazarın çıkış noktası, birkaç hazır rengin gerçek çeşitliliği asla karşılayamaması. Sayfanın ifadesiyle emojiler beş ton (ya da çizgi film sarısı) sunuyor, bir makyaj markası elli ton verebiliyor, karakter oluşturucular ise kullanıcıyı doğrudan 16.777.216 renkli RGB uzayına yönlendiriyor. Çalışma birkaç ile birkaç milyon arasında bir yer bulmaya çalışıyor: makul ve basitleştirilmiş cilt tonlarına karşılık gelen RGB bölgesini tanımlayan derli toplu bir denklem seti.

Uzay nasıl kuruldu

Yöntem bilinçli olarak pragmatik ve yazarın deyimiyle bilimsel değil. İlk adım yorucu bir el işiydi: renklerin küçük bir web aracıyla, çizilmiş bir yüz üzerinde makul olup olmadığına göre etiketlenmesi. Etiketlenen veriler RGB uzayında muz biçimli bir bulut oluşturdu. Üç bileşenli temel bileşen analizi (PCA) bu bulutu döndürüp ölçekleyerek kullanışlı bir şekle soktu; ardından yazar, Desmos 3D'de yeni TUV uzayındaki bir küreyi verilere eşleyen denklemleri elle uyarladı — regresyon değil, deneme yanılma. İlişkilerin ters çevrilmesi RGB'ye dönüşü sağlıyor.

Üç eksen ne anlama geliyor

Ortaya çıkan seçici üç bağımsız değer sunuyor. T ekseni koyu ile açık arasında, U ekseni kızıl ile oker arasında, V ekseni ise soğuk ile sıcak arasında hareket ediyor. Yazarı şaşırtan şey bu anlamların analizin kendisinden doğması: yönler önceden seçilmedi ve hangi kontrolün neyi ayarladığını seçiciyi yaptıktan sonra öğrendi — PCA'nın veriyi her ekseni olabildiğince anlamlı kılacak şekilde döndürdüğünün iyi bir göstergesi. Ona göre uzay ilk bakışta HSL veya HSV'ye benziyor, ancak eksenler parlaklık, ton ve doygunlukla birebir örtüşmüyor.

Sınırlar ve sonraki adımlar

Yazar sonucun yetkili bir kaynak değil, işe yarar bir başlangıç noktası olduğunu açıkça belirtiyor. Cilt hiçbir zaman tek bir renk değil: kan akışı, melanin yoğunluğu, ışığın saçılması, çiller, vitiligo, hiperpigmentasyon ve yara izleri tonu değiştiriyor; argiriya ya da yüksek bilirubin gibi durumlar insanları makul aralığın çok dışına taşıyor. Renkler ayrıca farklı ekranlarda ve ışık koşullarında farklı görünüyor ve etiketleme bir araştırma ekibi değil, tek ve öznel bir kişi tarafından yapıldı. Planlanan iyileştirmeler arasında daha fazla kişinin, tercihen uzmanların etiketleme yapması, cilt durumlarının temel tonların değişiklikleri olarak modellenmesi ve göz kararı denklemlerin daha iyi verilerle eğitilmiş sembolik regresyonla değiştirilmesi var. Kod GitHub'da yayımlandı; yazar geri bildirimi deponun issues sayfası üzerinden istiyor.