一种基于人工智能的包装设计系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于人工智能的包装设计系统，属于包装设计技术领域。本发明专利技术技术方案主要包括：需求分析模块，基于包装语言模型与用户进行多轮问询交互，根据用户输入分析获得设计需求；方案生成模块，包括包装模型获取单元、设计图像生成单元和设计模板获取单元；所述包装模型获取单元根据所述包装类型从盒型库中调用相应的包装模型；所述设计图像生成单元基于图像生成模型，根据所述被包装产品类型和所述设计风格生成包装设计图案；所述设计模板获取单元根据所述设计风格从模板库中调用相应的设计模板；所述方案生成模块根据所述包装模型、所述包装设计图案和所述设计模板生成设计方案；编辑模块，用于对所述设计方案中的设计元素进行编辑。设计元素进行编辑。设计元素进行编辑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的包装设计系统


[0001]本专利技术属于包装设计
，具体而言涉及一种基于人工智能的包装设计系统。

技术介绍

[0002]随着市场竞争的加剧，各种产品的包装设计越来越受到企业和消费者的重视。
[0003]传统的包装设计方法耗时、耗费人力物力，且设计师与客户沟通存在误解，导致设计效果与客户需求存在一定的差距。因此，能够提高设计效率并满足客户需求，具有重要的现实意义。
[0004]本专利技术的目的在于降低现有的包装设计作业中由于需要设计师与客户沟通带来的一系列设计成本。

技术实现思路

[0005]鉴于上述的分析，本专利技术实施例旨在提供一种基于人工智能的包装设计系统，包括：需求分析模块，基于包装语言模型与用户进行多轮问询交互，根据用户输入分析获得设计需求，所述设计需求包括包装类型、被包装产品类型或者设计风格；方案生成模块，与所述需求分析模块通讯连接，包括包装模型获取单元、设计图像生成单元和设计模板获取单元；所述包装模型获取单元根据所述包装类型从盒型库中调用相应的包装模型；所述设计图像生成单元基于图像生成模型，根据所述被包装产品类型和所述设计风格生成包装设计图案；所述设计模板获取单元根据所述设计风格从模板库中调用相应的设计模板；所述方案生成模块根据所述包装模型、所述包装设计图案和所述设计模板生成设计方案；编辑模块，与所述方案生成模块通讯连接，用于对所述设计方案中的设计元素进行编辑。
[0006]在一些实施例中，所述包装语言模型的训练方法包括：获取包装设计用语数据和预训练语言模型；对所述包装设计用语数据进行第一预处理，所述第一预处理包括去除HTML标签和特殊字符、进行数据清洗以及去除停用词；对预处理后的所述包装设计用语数据进行分词处理，以提取所述包装设计用语数据中的关键词、短语或者行业术语；将所述关键词、短语和行业术语进行去重之后加入所述预训练语言模型的词汇表中；获取自定义包装设计数据集，包括对包装设计行业数据进行第二预处理以使得所
述包装设计行业数据满足所述预训练语言模型的输入格式，进而形成所述自定义包装设计数据集；根据选定损失函数和优化器，基于所述自定义包装设计数据集对所述预训练语言模型进行微调，以更新所述预训练语言模型的网络权重和所述词汇表中词汇对应的词向量，获得所述包装语言模型。
[0007]在一些实施例中，所述分词处理包括采用文本处理工具对所述包装设计用语数据进行分词处理以获得分词结果，所述文本处理工具包括jieba分词或者THULAC；所述关键词的提取方法包括基于BERT的TextRank或者BERT关键词抽取库从所述分词结果中提取所述关键词，所述BERT关键词抽取库包括Bert
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extractive
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keywords；所述短语和所述行业术语的提取包括，通过词性标注工具对所述分词结果进行词性分析，通过组合不同词性的词汇提取包含实际意义的短语和行业术语，所述词性标注工具包括jieba词性标注或者LTP。
[0008]在一些实施例中，还包括注册模块，与所述需求分析模块和所述方案生成模块通讯连接，用于获取用户的注册信息并为用户分配账户。
[0009]在一些实施例中，所述需求分析模块，基于包装语言模型与用户进行多轮问询交互，根据用户输入分析获得设计需求，包括：根据所述用户输入分析获得第一设计需求；通过所述方案生成模块根据所述第一设计需求生成若干备选方案；根据被选择的所述备选方案和对所述备选方案的修改获取第二设计需求；所述用户输入包括所述注册信息、用户对于问询引导标签的选择、用户对于所述备选方案的选择或者用户需求描述。
[0010]在一些实施例中，所述盒型库包括多种包装类型的包装模型，所述包装模型包括标准刀模和标签，所述标签包括尺寸、材料、适用范围描述或者制作工艺，所述包装类型包括盒、袋、瓶、箱或者罐；所述盒型库还包括对所述包装模型的三维建模和对所述标准刀模的二维平面图。
[0011]在一些实施例中，所述模板库包括预先收集的若干设计模板，所述设计模板包括文字排版、整体布局、颜色或者字体中的一种或多种的组合；还包括通过图像聚类和样式迁移算法对所述若干设计模板进行风格类别的归类。
[0012]在一些实施例中，还包括三维渲染模块，与所述方案生成模块、所述需求分析模块和所述编辑模块均通讯连接，所述三维渲染模块依据所述包装模型和所述设计方案生成对应的三维渲染图，以使得用户能够通过所述需求分析模块和所述编辑模块查看所述三维渲染图。
[0013]在一些实施例中，所述图像生成模型的训练方法包括：获取包装设计图像数据并且通过数据增强方法进行数据扩充以获得图像数据集；对所述图像数据集中的图像数据进行第三预处理以使得所述图像数据满足神经网络的输入要求；对第三预处理之后的所述图像数据进行分类，并通过卷积神经网络提取各类别的特征；根据分类后的所述图像数据训练若干嵌入式模型，以使得各所述嵌入式模型分别
学习不同设计风格的特点，所述嵌入式模型包括StyleGAN；根据所述图像数据训练生成式模型，以使得所述生成式模型生成图像时可以进行优化调整，所述生成式模型包括Hypernetwork、Lora或者VAE；融合将分别具有不同风格的所述若干嵌入式模型和所述生成式模型，以训练生成所述图像生成模型，所述图像生成模型用于根据用户描述生成设计元素图像。
[0014]在一些实施例中，所述编辑模块包括设计方案显示单元，所述设计方案显示单元包括所述设计方案的三维效果图和二维刀模展开图；所述编辑模块包括布局编辑单元，所述布局编辑单元用于修改各所述设计元素的位置关系或者对增加或删除设计元素，所述设计元素至少包括文字元素或者图案元素；所述编辑模块还包括文字编辑单元，所述文字编辑单元用于修改和添加文字，所述文字编辑单元与所述包装语言模型通讯连接以根据用户输入生成文案；所述编辑模块还包括图案编辑单元，所述图案编辑单元与所述图像生成模型通讯连接以根据用户输入生成图案元素。
[0015]本专利技术实施例至少具有以下有益效果：1、本专利技术采用自然语言处理技术与用户进行实时互动，更加准确地了解用户需求，降低了设计误解。
[0016]2、通过图像生成模型，实现了对用户需求的快速响应和实时设计方案效果展示，大大提高了包装设计效率。
[0017]3、在线编辑模块允许客户对生成的设计方案进行实时调整，更加符合用户的实际需求。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本专利技术实施例提供的基于人工智能的包装设计系统架构示意图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的包装设计系统，其特征在于，包括：需求分析模块，基于包装语言模型与用户进行多轮问询交互，根据用户输入分析获得设计需求，所述设计需求包括包装类型、被包装产品类型或者设计风格；方案生成模块，与所述需求分析模块通讯连接，包括包装模型获取单元、设计图像生成单元和设计模板获取单元；所述包装模型获取单元根据所述包装类型从盒型库中调用相应的包装模型；所述设计图像生成单元基于图像生成模型，根据所述被包装产品类型和所述设计风格生成包装设计图案；所述设计模板获取单元根据所述设计风格从模板库中调用相应的设计模板；所述方案生成模块根据所述包装模型、所述包装设计图案和所述设计模板生成设计方案；编辑模块，与所述方案生成模块通讯连接，用于对所述设计方案中的设计元素进行编辑。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的包装设计系统，其特征在于：所述包装语言模型的训练方法包括：获取包装设计用语数据和预训练语言模型；对所述包装设计用语数据进行第一预处理，所述第一预处理包括去除HTML标签和特殊字符、进行数据清洗以及去除停用词；对预处理后的所述包装设计用语数据进行分词处理，以提取所述包装设计用语数据中的关键词、短语或者行业术语；将所述关键词、短语和行业术语进行去重之后加入所述预训练语言模型的词汇表中；获取自定义包装设计数据集，包括对包装设计行业数据进行第二预处理以使得所述包装设计行业数据满足所述预训练语言模型的输入格式，进而形成所述自定义包装设计数据集；根据选定损失函数和优化器，基于所述自定义包装设计数据集对所述预训练语言模型进行微调，以更新所述预训练语言模型的网络权重和所述词汇表中词汇对应的词向量，获得所述包装语言模型。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的包装设计系统，其特征在于：所述分词处理包括采用文本处理工具对所述包装设计用语数据进行分词处理以获得分词结果，所述文本处理工具包括jieba分词或者THULAC；所述关键词的提取方法包括基于BERT的TextRank或者BERT关键词抽取库从所述分词结果中提取所述关键词，所述BERT关键词抽取库包括Bert
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extractive
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keywords；所述短语和所述行业术语的提取包括，通过词性标注工具对所述分词结果进行词性分析，通过组合不同词性的词汇提取包含实际意义的短语和行业术语，所述词性标注工具包括jieba词性标注或者LTP。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的包装设计系统，其特征在于：还包括注册模块，与所述需求分析模块和所述方案生成模块通讯连接，用于获取用户的注册信息并为用户分配账户。5.根据权利要求4所述的基于人工智能的包装设计系统，其特征在于：
所述需求分析模块，基于包装语言模型与用户进行多轮问询交互，根据用户输入分析获得设计需求，包括：根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈彦，郝晓伟，
申请(专利权)人：大家智合北京网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：