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深度学习驱动的板式家具CMF设计研究

深度学习驱动的板式家具CMF设计研究

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作者：贵昭祯中南林业科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着产品CMF(Color,Material,Finishing)设计理论在各领域的深化应用,家具产品CMF设计也成了重要的创新手段之一。然而,设计师在CMF设计过程中常面临灵感不足和主观决策的问题。深度学习技术的发展,特别是GAN网络等模型,为设计... 详细信息

近年来,随着产品CMF(Color,Material,Finishing)设计理论在各领域的深化应用,家具产品CMF设计也成了重要的创新手段之一。然而,设计师在CMF设计过程中常面临灵感不足和主观决策的问题。深度学习技术的发展,特别是GAN网络等模型,为设计流程的优化提供了新路径。本文以板式衣柜产品CMF设计为例,探索深度学习在板式家具CMF设计中的应用,旨在辅助设计师完成创意工作及设计决策。首先,本文深入分析了 CMF理论和深度学习技术。梳理了家具CMF设计流程与设计要素、以及GAN模型的发展脉络和前沿知识,为选择模型架构提供了依据。接着,运用文本挖掘技术获取板式家具产品的评论数据,提取意象词,进而进行感性意向评价,构建BP神经网络意象映射模型,以洞察消费者对板式家具CMF的感性认知。其次,利用条件生成对抗网络模型搭建板式家具纹理图案生成器。对收集的纹理图案进行分类和标签设置。通过训练模型,得到纹理生成器,生成带有特定标签的图案,为板式家具CMF设计提供创新纹理支持。最后,进行了板式家具CMF生成设计实践。以板式衣柜为例,通过确定感性意向词与产品造型的白模,运用正交设计法获取代表性方案。根据方案对白模进行渲染,运用纹理生成器进行方案的纹理创新,通过板式家具CMF意向映射模型输出设计方案的评价预测值,对不同方案的评价值进行比较,最终获得特定感性意象词下板式衣柜CMF的最优设计方案。本论文运用产品CMF设计理论、BP神经网络和条件生成对抗网络,研究了板式家具CMF设计的方案生成与决策方法。该方法通过建立板式家具纹理图案生成器,生成具有特定标签的纹理图案,为设计师提供更多的灵感刺激;同时,通过客观的量化评价,可有效削减设计师在进行产品设计过程中的主观性,为其提供板式家具CMF设计参考方案和决策依据,优化了 CMF设计流程、提升了设计效率。

关键词：深度学习条件生成对抗饰面纸纹理 CMF 板式家具

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