An Artificial Intelligence-Generated Content-Enabled Personalized Design Approach for Proactive User Interaction in an Immersive Environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapid advancement of artificial intelligence and immersive technologies is revolutionizing various sectors, notably product design. However, the traditional personalized design process, which depends on predefined elements with limited user input, often results in products that do not fully align with individual preferences and lack substantial user engagement. To fill this gap, the emergence of artificial intelligence (AI)-generated content (AIGC) presents a significant opportunity for mass personalization through natural language interactions. Inspired by this paradigm, this article proposes an AIGC-enabled personalized product design approach, which integrates a configuration retrieval model with a fine-tuned text-to-3D generative model (TAPS3D model), enabling users to create personalized products within an immersive environment. While the current system requires approximately two minutes for 3D shape generation, this level of responsiveness is considered suitable for concept exploration in early-stage design workflows, where rapid iteration is prioritized over instantaneous feedback. Furthermore, a case study is conducted focusing on the design of personalized steering wheels to demonstrate the feasibility of this methodology. Furthermore, the effectiveness of the proposed approach in improving user experience is evaluated using a comparative experiment with the traditional configuration system. The findings indicate that our proposed AIGC-enabled personalized design system effectively enhances personalization, facilitates user engagement, improves the interaction experience, and increases user satisfaction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».