Innovative Practice of Digital Printing Technology and Computer Image Fusion in Personalized Packaging
Notice bibliographique
Résumé
In the context of continuous innovation in science and technology, consumer demand is becoming increasingly diversified, especially in product packaging design, personalization and uniqueness have become a new pursuit. The article proposes a computer image fusion DPformer-GAN model based on Transformer model and GAN, which is used to realize personalized packaging image fusion and generation. The digital image is then converted into a personalized packaging object through digital printing technology, which then realizes the innovative practice of personalized packaging.The DPformer-GAN model reduces the overlap and occlusion by 12.81% and 2.98%, respectively, compared with the better-performing CGL-GAN model when fusing and generating personalized packaging images. When personalized packaging images fused with computer images are used for digital printing proofing, keeping the percentage of dots lower than 50% can achieve the maximum degree of color reproduction and better retain the visual effect of digital images. Consumers are more favorable to the aesthetics and user experience of personalized packaging, with a favorability rating of 9.16 points and 9.29 points, respectively. It is feasible to use digital printing technology to print the packaging images generated by computer image fusion into personalized packaging, which can also further enrich the image practice options of personalized packaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».