汽车内饰设计的组件级草图与生成

文献标题

Component-Wise Sketching and Generation for Car Interior Design

出版信息

• 主题领域: 2D生成式人工智能在汽车内饰设计工作流程中的应用。
• 关键词: 2D生成式人工智能、汽车内饰设计、组件化工作流程、3D座舱模板、混合调色板、设计探索、草图绘制、渲染、用户研究、专业工作流程。

背景与问题

• 问题/挑战: 当前的2D生成式人工智能工具在从草图生成汽车内饰的逼真渲染时表现不佳，主要原因是组件重叠和极端透视的复杂性。设计师在手动探索和组合大量组件变体时效率低下。
• 意义: 解决这些问题可以简化汽车内饰设计流程，使设计师能够高效探索更多替代方案，并生成适合专业用途的高质量输出。
• 动机与相关工作: 尽管2D生成式人工智能已成功应用于汽车外观设计，其在内饰设计中的应用仍然有限。现有方法通常难以处理复杂的多组件场景，或需要大量的手动调整。本文基于3D卡片式草图的研究成果，旨在扩展其在汽车内饰设计中的适用性。

解决方案

• 提出的方法: 一种面向汽车内饰设计的组件化工作流程，设计师可以绘制单个组件草图，生成精细渲染，将其组合到预可视化的座舱中，并以此为输入生成高质量的座舱渲染。
• 创新点:
  1. 引入针对汽车内饰设计的组件化设计工作流程。
  2. 开发3D座舱模板和混合调色板以支持草图绘制和组合。
  3. 通过正式用户研究验证该工作流程，参与者为专业汽车设计师。
  4. 识别出系统支持的三种独特设计策略（准备者、循环者、精炼者）。
• 流程与关键技术:
  1. 组件草图绘制: 设计师使用正投影和透视视图绘制单个组件草图。
  2. 组件生成: 2D生成式人工智能将这些草图精炼为高质量渲染。
  3. 座舱组合: 使用混合调色板将渲染组件以透视视图方式排列，探索不同组合。
  4. 座舱生成: 利用预可视化生成高质量的座舱渲染。

结果

• 具体发现:
  • 设计师平均每辆车绘制3.3个草图，生成6.4个预可视化，完成14.7个座舱渲染，耗时1小时5分钟。
  • 满意度评分：可用性4.4/5，有用性4.6/5，创造力支持8.8/10。
  • 设计师表现出三种策略：准备者（专注准备）、循环者（迭代探索）、精炼者（逐步完善）。
• 相较基线的优势:
  • 将生成高质量座舱渲染的时间从数周缩短至约1小时。
  • 实现草图绘制、组合和生成之间的无缝过渡，保持创造力的连贯性。
  • 支持灵活探索设计替代方案，减少手动工作量。
• 实验/评估:
  • 参与者: 6名专业汽车设计师，平均从业经验9.2年。
  • 任务: 为12种车身类型创建内饰概念。
  • 指标: 耗时、输出数量、满意度评分和创造力支持指数。
• 局限性与未来工作:
  • 缺乏对分层模块化和可重用子组件的支持。
  • 在汽车内饰设计以外的领域验证有限；其他领域的潜在适用性尚未探索。
  • 未来计划与3D生成式人工智能和虚拟现实（VR）集成，以实现沉浸式设计审查。

总结

本研究提出了一种面向汽车内饰设计的组件化工作流程，使设计师能够绘制、生成和组合单个组件，生成高质量的座舱渲染。系统结合了3D座舱模板和混合调色板，促进了设计替代方案的高效探索与精炼。通过专业设计师的用户研究，验证了显著的时间节约、高满意度以及在实际工作流程中的适用性。未来工作将致力于扩展系统的模块化能力、领域适用性，并与3D生成式人工智能和VR技术集成。