【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于提示学习的产品方案生成方法，属于工业设计与人工智能。
技术介绍
0、技术背景
1、随着人工智能的快速发展，相关技术被运用到社会的各个领域。在工业设计领域，国内外已有不少相关学者提出人工智能背景下对未来工业设计流程的设想。
2、目前，工业设计领域的人工智能应用研究，主要是由工业设计领域的学者提出一定的设想，大多停留在理论和简单的语言描述上，缺乏计算机领域专业视角的介入与实践测试。具体表现为：缺乏结合实际技术或模型、针对工业设计人员以及产品方案图片生成的详细指导。尽管目前的图像生成模型的工作效率与生成质量已经有明显提高，但是，生成完全符合用户需求并充满细节的图像仍然是困难的，这需要用户输入适当的提示词来描述指定确切的预期结果。而大部分的用户难以快速获得理想恰当的提示词，构思和迭代提示词的过程充满试验和错误，而且经常会感觉到随机和无原则。
3、现有的使用提示工程的方式来获得产品设计方案的相关研究工作较为缺乏，更多的是设计人员个人以及社交媒体平台上相关博主的私人经验的总结与分享。由此可见，基于图像生成和提示学习作为工业设计的一种辅助手段尚未普及化、规范化地被工业设计人员以及该行业的有关从业人员、学者充分研究利用。从用户输入的关键词来讲，由于文本形式的开放性以及语言本身具有一定的二义性，其指导下生成的图像也将会产生偏离用户理想结果的可能。提示工程则将会为用户针对该问题提供帮助，在利用现有的语言模型的基础上为用户生成更加符合其要求的关键词。
4、在网络平台上已经可以看到有
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术存在的不足，为了解决目前工业设计中，利用文字到图像生成模型来辅助产品方案设计中，诸如提示词获取流程欠缺等问题，创造性地提出一种基于提示学习的产品方案生成方法。
2、本专利技术的创新点在于：首次使用语言模型根据用户描述得到提示词，将模糊、抽象的设计描述变得尽可能明确。其中，根据明确的描述得到保存在词库中的优质提示词，再次根据需求对这些提示词进行调整。将调整后的提示词作为文本到图像生成模型的输入，获得设计方案。设计人员根据生成的设计方案进行评估，将生成的提示词保存在提示词库中。如果该提示词表现优良，可将其总结成模版方便后续迭代使用。
3、为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下。
4、一种基于提示学习的产品方案生成方法，包括以下步骤：
5、首先，设计人员通过语言描述设计需求以及目标用户的特点。
6、然后，通过ai语言模型(如chatgpt)对话，将用于图像生成模型模糊、抽象的设计描述变得更加明确。
7、之后，通过描述得到保存在提示词库中的提示词作为默认模版，对该模版进行修改并加入上一步获得的文本。还可以根据需求，对模版中的提示词进行调整迭代。
8、随后，将提示词输入到文本生成图像模型中，设计人员对生成的设计方案进行评估反馈。
9、最后，将生成的提示词保存在提示词库中。如果该提示词表现优良，可以将其总结为模版方便后续迭代使用。
10、有益效果
11、本专利技术方法，结合了先进的语言模型(例如chatgpt)，将抽象的产品描述转化为具体关键词，通过提供一些外形、色彩的描述以及各种形容词来具象化设计说明中抽象、泛化的词语，丰富了用户的提示词。此外，通过文字到图像生成模型以及提示工程，提升了产品方案的生成效果。将该流程在工业设计领域进行推广，将有利于加快人工智能技术与设计领域的融合，提升设计人员的工作效率，具有较高的社会价值和经济价值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于提示学习的产品方案生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于提示学习的产品方案生成方法，其特征在于，通过与AI语言模型ChatGPT对话，将对于图像生成模型而言含糊、抽象、感性、空泛的设计描述变得更加明确，成为能够在图像中看到的内容；同时，使用预设的提示词模板，向ChatGPT输入设计的基本原则或产品品类的普遍要求；最终用户将获得既包含符合国家标准、设计规范的基础要求，同时还包含委托方和设计人员的个性化创意要求的产品设计描述文本。
3.如权利要求1所述的一种基于提示学习的产品方案生成方法，其特征在于，设计人员将产品的品类输入UI界面，即可看到曾经保存在提示词库中的优质提示词作为默认的模板；
【技术特征摘要】
1.一种基于提示学习的产品方案生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于提示学习的产品方案生成方法，其特征在于，通过与ai语言模型chatgpt对话，将对于图像生成模型而言含糊、抽象、感性、空泛的设计描述变得更加明确，成为能够在图像中看到的内容；同时，使用预设的提示词模板，向chatgpt输...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭宇航，田炎智，刘正阳，李沐融，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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