ShoeGenAI：弥合鞋类设计中设计意图与可行性的创意支持工具

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产品设计师越来越多地转向生成式人工智能来创建概念图像，但这些输出往往在现实世界可制造性方面存在不足，通常需要迭代修改以与预期设计保持一致。专注于运动鞋设计，我们推出了ShoeGenAI，这是一款人工智能工具，在确保可行的同时增强设计师的创造力并减少后期处理需求。对四位鞋类设计师进行的形成性研究揭示了传统工作流程和当前生成式人工智能工具的关键局限性。这些见解指导了四个核心功能的开发：基于领域数据微调的模型、模板驱动的提示辅助、混合部件重组支持和用于细节优化的本地化编辑。随后对20位设计师进行的用户研究表明，ShoeGenAI能够更清晰地传达设计意图、更高效的工作流程与更少的手动修正，并对生成输出的真实感和可行性产生更高满意度。我们还探讨了专业人士与新手在使用创造力支持工具方面的差异，特别是跨任务从模仿到原创创作的差异。