AI-driven design innovation: the integration of computational methods in the analysis of Shuangdun Carved Symbols and product design
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence technology can effectively improve the quality and efficiency of industrial design and manufacturing, so the study takes Shuangdun Carved Symbols of cultural products as an example, utilizes the generative adversarial neural network to carry out style migration processing in the design of Shuangdun Carved Symbols and their products, and constructs the DCGAN model to assist the design and generation of Shuangdun Carved Symbols of cultural products.After semantic analysis of the color symbols of Shuangdun Carved Symbols products generated with the aid of DCGAN model in this paper, quantitative and qualitative measurements are carried out.Users of Shuangdun Carved Symbols products rated the products after the style migration significantly higher than before the migration in terms of volumetricity, distance, emotion, character, and texture.CycleGAN and DCGAN models achieved the best overall results in terms of PSNR, SSIM, FID, and KID indicators.The DCGAN model with added spectral normalization and Res2Net outperformed the CycleGAN model in the ablation experiments.The overall user rating of the Shuangdun Carved Symbols product designed by the DCGAN model in this paper is 4.24, and the product has obtained more satisfactory evaluation results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».