中国风格服装素材采集和智能效果生成

2021-05-13 上传，收录于 2021届本科毕业设计作品

在服装设计过程中，对服装风格的定义、设计元素的把握及创意搭配十分重要，需要设计师进行大量的搭配组合后形成设计图，其工作量之大会消耗设计师大量的精力，影响设计效率及设计效果。本课题面向智能辅助服装设计场景，基于风格迁移等人工智能技术，开发服装素材采集和智能效果生成功能，支撑中国风格服装创意效果智能生成。用户交互方面，实现面向智能风格设计和效果生成的交互界面。整体上，达到前端交互展示和后台算法支撑的系统效果。 目的： （1）通过课题研发，了解智能辅助设计工具的发展趋势，训练良好的工程能力，培养科学技术与人文社会的学科交叉思维。 （2）掌握软硬件协同设计和开发流程。 （3）熟悉风格迁移相关的智能算法。 要求： （1）完成基于风格迁移的服装智能设计效果生成及交互实现。 （2）探索从云端互联网采集服装风格素材，云端建立分类素材库，本地智能生成并保存中国风格服装效果。总结 1 . 本设计探索了设计师在智能辅助算法的支撑下新颖的工作形式 ，如考量生成图的样式风格感与形态形式感时，设计师主要的工作是确定底稿的黑白选定的迁移分布，对基础输入素材进行设计处理 。 2 . 本设计探索了设计师基于复杂底层算法原型的产品包装方法，开发了使用体验基本良好的产品原型，为设计师提供了面对复杂功能算法此类设计对象时，一种可行的功能包装方法。 3 . 不足之处在于，在图片处理实验阶段没有对实验对象进行定量处理 ，只有设计师经验感官的定性分类 。这种不严谨的分类会给拥有精密底层算法的功能原型带来功能逻辑隐患 。 4 . 本设计主要工作在于稳定设计功能的开发与产品包装，应用场景还待扩展开发。 5 . 对于底层功能还是持有质疑态度，功能原型的实际应用价值，对于设计师的实际辅助作用还有待验证并进行进一步改善。