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基于形态匹配的产品仿生设计融合
被引量：
21
1
作者
罗仕鉴
边泽
+2 位作者
张宇飞
陆佳炜
卢世主
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期2633-2641,共9页
为解决产品形态仿生设计中目标域与源域匹配与融合的问题,从工业设计和计算机图形学出发,探索性地提出基于形态匹配的产品仿生设计融合方法。将能表现生物特点的正面、侧面、背面和其他图片进行轮廓化处理,构建生物轮廓数据集;对给定的...
为解决产品形态仿生设计中目标域与源域匹配与融合的问题,从工业设计和计算机图形学出发,探索性地提出基于形态匹配的产品仿生设计融合方法。将能表现生物特点的正面、侧面、背面和其他图片进行轮廓化处理,构建生物轮廓数据集;对给定的目标域产品轮廓,使用形状上下文匹配法计算其与生物轮廓数据集中所有生物轮廓之间的形状距离,找到和目标域产品相匹配的源域生物;对匹配好的目标域产品和源域生物进行特征点一一对应标注,使用图像变形技术产生仿生程度不同的仿生产品,实现目标域与源域的仿生融合。该方法能够有效地进行产品与生物的仿生匹配和仿生融合,为设计师提供设计参考和快速生成工具。
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关键词
仿生设计
形态匹配
仿生融合
形状上下文匹配
图像变形技术
产品设计
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职称材料
基于StyleGAN的草图生成产品设计效果图方法研究
被引量：
10
2
作者
邓正根
吕健
+2 位作者
刘翔
侯宇康
王帅
《包装工程》
CAS
北大核心
2023年第6期188-195,共8页
目的解决当前产品设计表达中存在对设计师要求高、设计思维具有局限性、设计周期长等问题。方法提出基于StyleGAN的草图快速生成产品效果图像的方法,该方法利用图像变形技术,将不同程度的产品草图生成真实产品效果图像。结果该方法可有...
目的解决当前产品设计表达中存在对设计师要求高、设计思维具有局限性、设计周期长等问题。方法提出基于StyleGAN的草图快速生成产品效果图像的方法,该方法利用图像变形技术,将不同程度的产品草图生成真实产品效果图像。结果该方法可有效地满足设计师创作需求,也能为没有绘画基础的用户生成高质量的产品设计方案。结论将基于深度学习的StyleGAN模型应用于草图生成真实产品效果图像中,能快速、高效地完成产品设计表达过程,为产品设计表达提供了一个基于深度学习技术的参考框架,也是传统产品设计在人工智能时代的一次创新性探索。
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关键词
产品设计
手绘草图
图像变形技术
汽车造型
StyleGAN
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职称材料
题名
基于形态匹配的产品仿生设计融合
被引量：
21
1
作者
罗仕鉴
边泽
张宇飞
陆佳炜
卢世主
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
浙大宁波理工学院设计学院
武汉理工大学艺术与设计学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期2633-2641,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675476)
国家社科基金艺术学重大资助项目(20ZD09,17AH007)。
文摘
为解决产品形态仿生设计中目标域与源域匹配与融合的问题,从工业设计和计算机图形学出发,探索性地提出基于形态匹配的产品仿生设计融合方法。将能表现生物特点的正面、侧面、背面和其他图片进行轮廓化处理,构建生物轮廓数据集;对给定的目标域产品轮廓,使用形状上下文匹配法计算其与生物轮廓数据集中所有生物轮廓之间的形状距离,找到和目标域产品相匹配的源域生物;对匹配好的目标域产品和源域生物进行特征点一一对应标注,使用图像变形技术产生仿生程度不同的仿生产品,实现目标域与源域的仿生融合。该方法能够有效地进行产品与生物的仿生匹配和仿生融合,为设计师提供设计参考和快速生成工具。
关键词
仿生设计
形态匹配
仿生融合
形状上下文匹配
图像变形技术
产品设计
Keywords
bionics design
shape matching
bionics fusion
shape context
image morphing
product design
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于StyleGAN的草图生成产品设计效果图方法研究
被引量：
10
2
作者
邓正根
吕健
刘翔
侯宇康
王帅
机构
贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
长安大学工程机械学院
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2023年第6期188-195,共8页
基金
国家自然科学基金(52065010)
贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般341、黔科合支撑[2021]一般397)
贵阳市科技局成果转化项目(筑科合同[2021]7-3)。
文摘
目的解决当前产品设计表达中存在对设计师要求高、设计思维具有局限性、设计周期长等问题。方法提出基于StyleGAN的草图快速生成产品效果图像的方法,该方法利用图像变形技术,将不同程度的产品草图生成真实产品效果图像。结果该方法可有效地满足设计师创作需求,也能为没有绘画基础的用户生成高质量的产品设计方案。结论将基于深度学习的StyleGAN模型应用于草图生成真实产品效果图像中,能快速、高效地完成产品设计表达过程,为产品设计表达提供了一个基于深度学习技术的参考框架,也是传统产品设计在人工智能时代的一次创新性探索。
关键词
产品设计
手绘草图
图像变形技术
汽车造型
StyleGAN
Keywords
product design
hand sketching
image morphing technology
automotive styling
StyleGAN
分类号
TB472 [一般工业技术—工业设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于形态匹配的产品仿生设计融合
罗仕鉴
边泽
张宇飞
陆佳炜
卢世主
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2020
21
在线阅读
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职称材料
2
基于StyleGAN的草图生成产品设计效果图方法研究
邓正根
吕健
刘翔
侯宇康
王帅
《包装工程》
CAS
北大核心
2023
10
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职称材料
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