基于人工智能生成内容的产品造型设计与评价方法

作     者：路鹏 吴凡 唐建 

作者机构：大连理工大学建筑与艺术学院 大连工业大学艺术设计学院 

出 版 物：《图学学报》 (Journal of Graphics)

年 卷 期：2024年

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 12[管理学] 13[艺术学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(52405252) 

主　　题：造型设计 生成式人工智能 设计评价 灰色关联分析法 层次分析法 

摘      要：生成式人工智能(GAI)已然成为产品设计的新质生产力，显著提高了设计效率。然而，目前尚缺乏系统的应用方法以及多类型GAI协同应用的案例。为彰显GAI对产品设计的革新作用，提出基于人工智能生成内容(AIGC)的造型设计和评价方法。首先，应用ChatGPT分析用户的感性需求，将其归纳为造型设计的目标意象。同时，将ChatGPT作为Midjourney的提示词生成器，以生成产品必要的提示词短语。其次，依据目标意象与必要提示词短语，利用Midjourney构建造型参考资料库，并通过感性问卷从中筛选出备选方案。然后，结合灰关联分析(GRA)和层次分析(AHP)评价备选方案，以筛选出最佳造型，并使用Rhino优化人机关系。最后，使用Stable Diffusion生成最佳造型的渲染效果。以摩托车和吸尘器为案例，对所提方法进行了论证。研究发现，多类型生成式人工智能协作模式在用户意象需求分析、造型意象转化和造型细节优化方面表现突出，能够革新造型设计流程和提高设计效率。所提方法为产品造型设计师提供了基于AIGC的设计方法，并建立了AIGC的量化评价方法。