色彩體系的推導(dǎo)其實(shí)有很多文章有詳細(xì)的介紹了,這一篇主要粗淺的梳理了整體流程經(jīng)驗(yàn),補(bǔ)充一下技術(shù)方法與色彩模型的差異。

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前言:

本文粗淺闡述色板生成、檢驗(yàn)與應(yīng)用的流程方法,包括主流的基準(zhǔn)色選取、演算方法、補(bǔ)充色彩空間底層差異、以及 Tokens 結(jié)構(gòu)。好了,那就開始吧~

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一、取色

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1. 主色:從產(chǎn)品或品牌主色開始

注:以個(gè)人項(xiàng)目主色為案例,前期產(chǎn)品色是基于 HSB 色彩模型選取的主色

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配色:品牌/產(chǎn)品所要傳遞的調(diào)性

以拾取 24 色為例:H 360/24=15°遞進(jìn),Brand Blue H218°。

配色原則方法:1、基于品牌傳遞調(diào)性;2、基于鄰近色、對(duì)比色、互補(bǔ)色。

配色種類:自定義(6、8、12、16...)

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2. 檢驗(yàn):主色保持視覺感官一致

保持視覺感官一致,適宜長時(shí)間瀏覽閱讀。矯正飽和度 S 與亮度 B,HSB(brightness)的亮度一致不能保證視覺感知一致,需引入 Photoshop 圖像灰度模式或者 Lab 色彩空間下的亮度 L(Lightness)來檢驗(yàn)。在保證主色色彩主觀感受舒適下,以品牌色亮度為基準(zhǔn),亮度過渡盡量平緩,矯正過于跳躍的色彩主色,才能衍生出接近視覺感官一致的全色系色板。

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二、延展

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演算 1.0:透明疊色

操作性快捷,色彩過渡平均。假設(shè)不以純白純黑作為起點(diǎn)與終點(diǎn),就需要確定最小起點(diǎn)值 95%(自定義),確定 11 色(自定義),白色步幅為 n=5(自定義),黑色步幅為 n=5(自定義),得出 95%/n=19%。

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演算 2.0:等序差值

操作性容易,有規(guī)律推算 S 值與 B 值。同樣假設(shè)不以純白純黑作為起點(diǎn)與終點(diǎn),就需要確定最小起點(diǎn) Smin=5%(自定義);Smax=100%(自定義);Bmax=100%(自定義);Bmin=20%(自定義),淺色步幅為 n=5(自定義),深色步幅為 n=5(自定義)。如果把調(diào)色板看成是一個(gè)二維坐標(biāo)軸,我們有主色坐標(biāo)、深色坐標(biāo)與淺色坐標(biāo),三個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)之間進(jìn)行均值計(jì)算,一次衍生步幅坐標(biāo)點(diǎn)。

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通過此規(guī)律,那么就可以利用 Numbers 表格搭建簡單演算工具,依靠公式修改基準(zhǔn)色 S 值與 B 值,演算延展出完整的深淺色板。

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演算 3.0:曲線擬合

依賴曲線函數(shù),多種過渡變化。色彩過渡緩和在直線的基礎(chǔ)之上,引入線段曲率與點(diǎn)速度,也可以使用常用的曲線函數(shù):EaseIn;EaseOut;EaseInOut 等。曲線色彩梯度自行推導(dǎo)難度相對(duì)較大,需要依賴工具生成。

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三、檢驗(yàn)

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1. 檢驗(yàn)色板:視覺感官的一致性亮度

當(dāng)然除了亮度檢驗(yàn),還需要做 WCAG 2.1 標(biāo)準(zhǔn)下的對(duì)比度檢驗(yàn)。

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相比于直線生成的色板,曲線函數(shù)的優(yōu)勢(shì)能生成亮度一致性更接近的色板,但是仍然無法完全解決這個(gè)問題,那么是不是問題出在色彩模型下呢?

2. 兩類色彩模型的底層差異

追求亮度一致的視覺感知體驗(yàn),目前在軟件層面涉及到色彩部分,幾乎都是以 RGB 或者 RGB 的色彩模型衍生出來的色彩空間。RGB 的原理發(fā)光元件通過三色光疊加,是一種基于計(jì)算機(jī)顯示技術(shù)發(fā)展而來的色彩模型。

其實(shí)對(duì)發(fā)光元件而言的亮度與人眼感知的亮度是存在非常大的差異。那么基于人眼測定的色彩模型就有像 Lab、HCL 以及最新的谷歌 HCT,常用的 Photoshop 圖像灰度模式與 Lab 中的 L 都是基于人眼測定的亮度 Lightness 通道。

下圖可以直觀感受基于兩種色彩模型差異,雖然都是相同的亮度 Lightness,但是視覺感官體驗(yàn)上的舒適性差異明顯。

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在這里補(bǔ)充色彩模型差異,主要原因是軟件產(chǎn)品服務(wù)對(duì)象是人本身,所選用色彩模型應(yīng)盡量貼近人眼感知層面的色彩模型。基于 HSL、HSB 生成的色彩,同樣可以通過換算關(guān)系,轉(zhuǎn)換成 Lab、HCL,但是由于色域范圍不一致,色彩會(huì)存在不兼容的情況。

換算關(guān)系:sRGB(HSL/HSB) → linearRGB → CIEXyz → CIELab → CIELch, 在 W3C(15. Sample code for color conversions)文檔中有給出具體轉(zhuǎn)換公式代碼。

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四、應(yīng)用

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工具資源

  1. 對(duì)比度檢測 Color.review WCAG2.1: https://color.review/
  2. 透明度疊加工具 Tint and Shade Generator: https://maketintsandshades.com/
  3. 直線等分亮度工具 chroma.js palette helper: https://gka.github.io/palettes
  4. 色彩曲線工具 ColorBox by Lyft Design(搭梯子使用): https://lyft-colorbox.herokuapp.com/

色板生成工具

基于 HSL/HSB

  1. Eva Design System: Deep learning color generator: https://colors.eva.design/
  2. ColorBox: https://colorbox.io/

基于 HCL

  1. Atmos - Create UI color palettes with ease: https://app.atmos.style/
  2. Colorpicker for data: http://tristen.ca/hcl-picker

基于 HCT

  1. Material Theme Builder: https://material-foundation.github.io
  2. Figma 插件(Color Space: First plugin with HCT): https://www.figma.com

來源參考:

  1. 使用 Chroma.js 掌握多色調(diào)色階:?https://www.vis4.net/blog
  2. Re-approaching Color:?https://design.lyft.com/re-approaching-color
  3. Designing Systematic Colors:?https://uxplanet.org/designing-systematic-colors
  4. 關(guān)于 HCL 顏色的一些筆記:?https://segmentfault.com/a/1190000023056925
  5. 產(chǎn)品配色 2.0:使用 HCL 色彩空間替代 HSL 生成配色:?https://jessieji.com/2020/hcl-instead-of-hsl
  6. The Science of Color & Design:?https://material.io/blog/science-of-color-design
  7. Design tokens:?https://m3.material.io/foundations/design-tokens/overview
  8. W3C:?https://www.w3.org/TR/css-color-4/#color-conversion-code

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