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DCGAN在汽车造型设计模型中的应用
文献摘要：
为了进一步提升设计方案的效率,缓解人工劳动的强度和压力,通过计算机自动设计达到快速生成创新造型设计方案的 目的,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep convolution generative adversarial networks,DCGAN)的汽车造型设计模型.该模型通过构建基础产品造型模块的设计方案数据集,利用深度学习的DCGAN对数据集进行训练以提高设计方案图像质量.最后,将生成的两种不同种类汽车造型方案与专家方案进行满意度对比,结果显示模型生成的方案能够得到与专家设计方案相近的评分,证明了所提模型的有效性和合理性.
文献关键词：
造型设计;产品设计;深度卷积生成对抗网络;汽车设计
中图分类号：
作者姓名：
裴卉宁;谭昭芸;张金勇;赵芳华;黄雪芹
作者机构：
河北工业大学建筑与艺术设计学院,天津 300401
文献出处：
引用格式：
[1]裴卉宁;谭昭芸;张金勇;赵芳华;黄雪芹-.DCGAN在汽车造型设计模型中的应用)[J].机械科学与技术,2022(10):1567-1576
A类：
B类：
DCGAN,汽车造型设计,设计模型,提升设计,解人,自动设计,快速生成,新造型,深度卷积生成对抗网络,Deep,convolution,generative,adversarial,networks,构建基础,产品造型,图像质量,模型生成,产品设计,汽车设计
AB值：
0.297553
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