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题名关于新能源汽车前脸设计同质化的思考
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作者
潘子林
崔淼
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机构
比亚迪汽车工业有限公司汽车工程研究院
广州美术学院工业设计学院
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出处
《汽车周刊》
2023年第11期70-72,共3页
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文摘
本文通过对新能源汽车外观设计呈现同质化的现象进行概述,对其中前脸设计重点进行剖析,从市场、技术、法规等各个层面的因素找出设计同质化的原因,并基于消费者审美偏好特点、周期性以及市场竞争因素提出如何避免同质化,提升汽车产品个性化的思路和方法。
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关键词
新能源汽车
前脸设计
同质化
情感化
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分类号
U
[交通运输工程]
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题名汽车前脸设计的性格化处理
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作者
陈萌
郭雨薇
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机构
鲁迅美术学院
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出处
《工业设计》
2018年第3期36-37,共2页
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文摘
本文主要研究内容是,国内外汽车前脸设计中的家族脸谱的形成以及它给人带来的视觉感受,总结形成家族元素的若干种设计手段和规律,并根据笔者的设计实践成果,讨论汽车设计中前脸造型语言所传达出的性格特征、气质以及情绪,并如何体现汽车设计中的品牌文化和造型表现力,在设计中注重对汽车前脸进行性格化处理。目的是研究汽车前脸的造型语言,着重研究汽车前脸造型所体现出的情绪化和性格化表情特征,体会汽车前脸造型表达出来的设计师的文化内涵和汽车的内在精神。在汽车设计中,通过运用相应的性格化处理方法,使汽车的前脸设计更具有生命力、感染力。
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关键词
汽车前脸设计
表情特征
性格化处理
生命力
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Keywords
The Front Face Design
Expression Characteristics
Characterization Process
Vitality
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分类号
TB472
[一般工业技术—工业设计]
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题名基于扩散模型的SUV汽车前脸风格意象研究
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作者
李依璟
吴银奎
滕伟杭
熊艳
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机构
四川大学机械工程学院
绵阳职业技术学院智能制造学院
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出处
《机械》
2024年第3期74-80,共7页
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文摘
人工智能的最新进展正在带来一种变革性的AI驱动的产品设计方法,对许多行业产生重大影响。本文提出了一种基于运动型多用途车前脸风格意象的情感设计方法,利用扩散模型辅助生成新的造型方案,通过眼动追踪技术对生成的样本进行评估,旨在帮助设计师了解AI驱动模式下,代表不同风格意象的SUV汽车融合后,消费者对融合前后样本前脸特征关注的重点。实验结果表明:(1)有无格栅的设计会影响被试者对“时尚的”的意象感知;(2)格栅样式会影响“沉稳的”和“科技的”感知,有边框的格栅促进“沉稳的”感知,无边框格栅更易感知到“科技的”意象;(3)上扬的特征线和细长上扬的前车灯促进“时尚的”意象感知。研究结果为基于AI驱动设计不同风格产品提供了一个新的思路,增加对人工智能应用于产品设计的理解。
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关键词
人工智能
扩散模型
SUV前脸设计
风格意象
造型特征
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Keywords
artificial intelligence
diffusion model
SUV front face design
style image
styling features
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名未来纯电轻卡前脸造型设计发展趋势
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作者
王见伟
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机构
潍柴动力上海研发中心
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出处
《汽车实用技术》
2022年第19期204-208,共5页
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文摘
随着用户群体的年轻化,纯电轻卡的前脸造型已成为消费者购买与否的关键因素之一,所以研究其前脸造型设计的未来发展趋势具有一定的意义。文章通过回顾国内轻卡的发展历史,并归纳分析近四年国内外发布的量产或概念纯电轻卡的前脸造型设计特点,并与纯电轻卡前脸现状造型相比,得出其与传统燃油汽车的造型差异,总结出未来纯电轻卡前脸造型简洁化、未来化、科技化、一体化的趋势,最后展望了中国纯电轻卡前脸造型设计的发展方向。
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关键词
纯电轻卡
前脸造型设计
未来趋势
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Keywords
Pure electric light trucks
Front face styling design
Future trend
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分类号
U462
[机械工程—车辆工程]
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题名基于循环一致性对抗网络的类推式汽车前脸生成设计
被引量:1
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作者
季媛玮
陈育苗
潘岳
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机构
华东理工大学艺术设计与传媒学院
中国科学技术大学软件学院
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出处
《机械设计与研究》
CSCD
北大核心
2022年第6期148-154,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51905175)
上海市浦江人才计划(2019PJC021)
+2 种基金
教育部产学合作协同育人计划(202101042012)项目
上海市2021年度“科技创新行动计划”软科学重点项目(21692196800)
上海市教委-高校紧缺艺术人才创新工作室(20212679)。
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文摘
类比推理是设计师在产品外形设计阶段最常用的设计方法之一,然而设计结果严重依赖设计师经验,具有不确定性与随机性。为了辅助设计师进行创意生成,优化设计流程,提出一种基于类比推理的设计生成方法,结合循环一致性对抗网络(CycleGAN)以及相关图像处理技术,实现产品外形类比推理过程的智能化。首先,通过爬虫框架、主体目标检测与计算机视觉库(OpenCV)等处理汽车前脸轮廓,构建设计对象数据集。其次,收集图像构建启发源数据集。然后,使用CycleGAN对启发源数据集和设计对象数据集中的图像进行训练。最后,进行设计评价并整合训练数据,设计并实现原型系统推理者(Analogist),实现类比推理方案的智能生成。本项研究以猫的正面轮廓图像作为汽车前脸轮廓图像的类比推理对象,通过Analogist可以生成新的具有显著类比推理特征的汽车前脸轮廓图像。结果表明,该方法可以有效便捷地辅助设计师进行产品外形的类比推理设计,在一定程度上提升了设计效率,并为智能设计领域的发展提供了理论依据和实践基础。
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关键词
类比推理
生成式对抗网络
汽车前脸设计
智能设计
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Keywords
analogical reasoning
generative adversarial networks
car front face design
intelligent design
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分类号
TB472
[一般工业技术—工业设计]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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