卢兆麟,北京理工大学设计与艺术学院,北京100081
摘要
当前人工智能生成内容技术（AIGC）已步入全方位商业化阶段，AIGC 正在成为智能设计的核心支持手段。为提高设计效率和设计质量，顺应人工智能时代不断变化的复杂设计需求，对 AIGC 支持下的智能设计方法进行综述。
通过文献研究，对 AIGC 技术的基本原理和主要特点进行深入分析，归纳出基于数据挖掘与分析、知识推理与学习、算法演化与模拟的智能设计方法，并得出数据预处理、语境感知调谐、跨模态交互设计、模型构建与评估、动态化学习与反馈优化等 AIGC 支持下智能设计的关键步骤。
AIGC 在工业设计流程迭代、传媒创作人机深度融合和娱乐交互方式研发等领域对智能设计方法的变革具有重大意义。
对 AIGC 技术支持下的智能设计方法进行展望，得出虚实结合下的智能化数字孪生设计、全球协同下的智能设计社会变革、隐私安全需求下的交互反馈模式设计 3 个方面的趋势。
关键词：智能设计方法;人工智能生成内容;应用领域;未来展望;综述
这篇论文提出了基于AIGC技术的智能设计方法，用于解决智能设计中的效率和质量问题。具体来说，
通过数据采集和处理、数据挖掘和分析、数据可视化和应用等步骤，从大量数据中发现有用信息，帮助设计者更好地理解和分析数据，从而完成设计任务。
利用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过知识表示和处理、知识推理和决策、知识学习和更新等步骤，有效地推理复杂问题，快速获取最优解，并根据学习经验，模拟复杂系统的运行情况。
利用启发式算法和模拟复杂过程，通过遗传算法、群体智能和粒子群优化等方法，模拟和解决复杂问题，帮助设计者更加快速地获得最优设计路径。
数据收集：收集与设计任务相关的原始数据，包括文本、图像和音频数据。
数据预处理：对数据进行清洗、标记化和分词，图像和音频数据进行尺寸统一化或数据增强，向量化处理，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
模型构建与评估：选择适当的深度学习架构和相关技术构建AIGC模型，设置超参数，选择合适的损失函数和评估指标，进行模型训练和验证，并对模型进行优化。
动态化学习与反馈优化：通过与用户交互，提供针对生成结果的评价和反馈，进行动态学习和优化，迭代优化模型性能，生成更加符合实际应用需求的创意内容。
工业设计流程迭代：AIGC技术通过输入产品需求、功能要求和设计限制等信息，引导模型生成多种可能的设计方案，帮助设计者快速获取丰富的设计创意，优化产品设计，提高产品性能和质量。
传媒创作人机深度融合：AIGC模型提供多样化视角，自动化生成不同视角内容关键词，实现高效萃取传播内容热点，突破缺乏逻辑的限制，高效地实现数据的规约与萃取，为创作者提供更有价值的信息。
娱乐交互方式研发：AIGC技术智能化分析虚拟场景、交互要素和用户需求，设计更多虚拟场景下的内容和交互方式，结合玩家游戏操作与文本、语音输入，分析玩家的情感和情绪，调节游戏体验，生成多样化剧本分支和互动方式。
本文通过对AIGC趋势下的智能设计方法进行综述，揭示了AIGC在提高设计效率和设计质量等方面的潜力，以及对各个领域的重大意义。AIGC在工业设计流程迭代、传媒创作人机深度融合和娱乐交互方式研发等方面，对智能设计方法产生了重要的变革。
浙江理工大学
2022级研究生
视觉传达与时尚数媒
注：
本篇文献摘要研读，仅供学习交流所用，对文章的学习心得仅代表个人观点，全文的文献知识产权归作者和刊物所有。
版权声明:【除原创作品外，本平台所使用的文章、图片、视频及音乐属于原权利人所有，因客观原因或会存在不当使用的情况，如，部分文章或文章部分引用内容未能及时与原作者取得联系，或作者名称及原始出处标注错误等情况，非恶意侵犯原权利人相关权益，敬请相关权利人谅解并与我们联系。
