产品造型的类比推理式对抗生成设计方法研究

Analogical reasoning is the core of conceptual design. How to use an artificial intelligence algorithm to analyze and simulate the design mechanism of analogical reasoning to guide the product form design process has become a new challenge for international design research. At first, an experimental study will be carried out to clarify the conversion mechanism of 2D form analogical design through multi-source visual inspiration, the revised generative adversarial networks based on the design mechanism of analogical reasoning will be proposed, and an analogical generation model of product design sketch with prior information of design experience will be established. Then, the dynamic mapping relationship between 2D sketch and 3D shape manifold will be explored, and a hybrid intelligent generative model of 3D modeling driven by sketch will be established. Furthermore, the 3D shape manifold evolution model will be established in the probabilistic hidden space. The hidden space mapping network will be constructed to provide the designers with the human-computer interface of rapid 3D modeling via analogical reasoning. Finally, a prototype system for intelligent design will be developed, taking the form design of motor homes as an example. The research results of the project will improve the efficiency of the product form design, stimulate the creativity of designers, further expand the theory and application innovation of computer-aided form design and intelligent design, and provide the new driving force for the development of innovative design in China.

类比推理被视为概念设计活动的核心，如何借助人工智能算法来解析、模拟类推设计机制、并指引产品造型设计过程已成为当前国际上设计学研究面临的新挑战。本项目首先开展类推设计过程的实验研究，阐明多源视觉启发下的产品二维造型的类推设计转换机制，提出模拟类推机制的对抗生成算法，建立融合先验设计信息的产品设计草图的类推生成模型。然后，探究产品设计草图与三维造型流形之间的动态映射关系，建立草图驱动的产品三维造型的混合智能生成模型。进而，在概率隐空间建立产品三维造型流形的演化模型，并通过构建隐空间映射网，为设计师提供类推设计的人机接口，实现产品三维造型的类推式快速建模。最后开发智能设计原型系统，以房车的造型设计为例予以应用验证。本项目的研究成果将提升产品造型设计的效率，激发设计师的创造力，有助于进一步拓展计算机辅助造型设计和智能设计等领域的理论与应用创新，为我国创新设计的发展提供新动能。

产品造型的类比推理式对抗生成设计方法研究面向造型概念设计阶段，在不同维度探究产品造型的类推生成机制，构建产品造型类推生成模型并开发智能生成系统。（1）在产品二维造型对抗生成研究方面，对产品造型外观层的形态和色彩要素展开研究。首先，提出了面向造型概念设计阶段的产品二维形态轮廓生成方法，基于循环一致性对抗网络（CycleGAN）实现汽车前脸形态轮廓类比推理设计的智能化生成。其次，面向产品二维造型的智能色彩渲染问题，提出了基于多模态无监督式图像到图像翻译模型MUNIT的汽车侧面线稿渲染方法，实现汽车侧面色彩渲染方案的智能生成。（2）在产品三维造型对抗生成研究方面，结合隐式场解码器（IM-NET）嵌入到IM-GAN，实现产品造型的快速建模。在此基础上，通过隐空间插值，获取中间插值样式，探求产品三维造型的类推设计创新方案。此外，从设计师的角度出发，将目前主流的三维表征方式进行分析比较，探讨不同的几何表征方式在进行产品造型智能设计时的优缺点。（3）在产品造型智能生成设计扩展研究与应用方面，对结合计算机视觉的自然人机交互方式展开研究。首先，改进LeNet-5算法模型，实现在较小模型体量基础上训练高准确率模型，并提出了一种两阶段的实时识别姿态的方法，减少识别运算量，提升实时识别帧率，以自然身体语言驱动智能助餐机器人，实现流畅自然的助餐交互过程。其次，课题组对汽车轮毂参数化生成设计展开研究。将风格语义的抽象词汇转换为具象的汽车轮毂形态要素，并通过Grasshopper构建参数化轮毂的形态要素，生成不同风格语义的汽车轮毂模型。（4）在系统设计与开发方面，进行汽车造型智能生成系统的原型设计与程序开发。理论上，上述研究成果为教育部产学合作项目、科技创新软科学项目奠定理论基础。实践上，对探索前沿的计算机技术服务于设计活动的合理方式，找寻人工智能技术的边界与设计目标的平衡点，推动科艺融合模式的创新与发展具有重要意义。