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基于AIGC协同工业设计流程的气道廓清辅具设计研究与实践
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作者 尹虎 殷莹熙彤 +3 位作者 陈殿生 巨仲一 杨薪睿 沙昭希 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第16期51-65,共15页
目的设计领域引入蓬勃发展的AIGC技术以期提高效率,在此基础上结合大数据技术和双钻模型,以提高AIGC应用于复杂产品工业设计的质量。方法提出了一种AIGC协同的“1+2”钻工业设计流程模型,通过三次发散、三次收敛来提高AIGC协同工业设计... 目的设计领域引入蓬勃发展的AIGC技术以期提高效率,在此基础上结合大数据技术和双钻模型,以提高AIGC应用于复杂产品工业设计的质量。方法提出了一种AIGC协同的“1+2”钻工业设计流程模型,通过三次发散、三次收敛来提高AIGC协同工业设计的流程效率与方案质量。首先,在ChatGPT和Python大数据爬取辅助下发散需求问题,在Python高频词分析、竞品分析、专家评审下收敛设计目标;其次,运用Midjourney的Stop参数模糊生图进行创意发散,通过对项目人员问卷调查收敛设计方向;最后,联合使用DALL·E、StableDiffusion和Midjourney发散设计细节,通过焦点小组收敛以确定最终方案并建模渲染。结果实现全面、专业、准确的长期卧床老人气道廓清的需求分析,且辅具设计方案的在用户友好程度、造型美观度、技术可行性和功能可用性方面获得了设计与工程双方专业人员的认可。结论AIGC、大数据与传统工业设计方法相结合的“1+2”钻设计流程,能够通过人工控制AIGC的参考内容、处理AIGC的生成内容,以及阶段性专家评估有效地提升AIGC协同的工业设计方案质量,为规范化的AIGC协同工业设计流程提供思路。 展开更多
关键词 生成式人工智能(AIGC) 气道廓清辅具 工业设计流程 数据分析
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