AIGC技術下的箱包設計方法探討

章宇，伏邦國

（1.蘇州工藝美術職業技術學院，江蘇 蘇州 215104；2.廣東白云學院，廣東 廣州 510450）

0 引言

人工智能生成（AIGC）技術融合了自然語言處理與深度學習，能模擬人類創造性思維過程生成多元化內容，涵蓋文本、圖像及音頻。在箱包設計領域，AIGC技術為設計師提供了一項得力的工具，它可以激發創意靈感并協助生成初步設計方案。

1 研究背景

1.1 AIGC技術在箱包設計領域的應用

AIGC是當前科技領域的熱門話題，具有廣泛的應用前景。在箱包設計領域，AIGC技術為設計師帶來了前所未有的創新與便利。通過運用AIGC技術，設計師能夠激發出更多的創意靈感，開拓思維，從而設計出別具一格的箱包產品[1]。

AIGC技術可以根據設計師的Prompt關鍵詞自動生成與箱包設計相關的文本、圖像或概念，加速設計過程，滿足客戶獨特需求。能自動生成設計方案，方便設計師瀏覽多種可能性并選擇最有潛力的設計。能生成定制化的設計方案，滿足客戶對顏色、材質、尺寸等各個方面的要求，為設計師帶來便利。還能分析市場數據和消費者趨勢，使設計師了解市場需求和趨勢，進行有針對性的設計。能自動生成設計文件、報告和技術圖紙，減少設計師手動編寫和整理文檔的工作量，提高工作效率。能生成初步的設計草圖、示意圖等圖像資料，幫助設計師快速制作原型，驗證設計概念的可行性，有助于減少后期修改的時間和成本[2]。

1.2 箱包設計的基本原則和流程

1.2.1 箱包設計的基本原則

在設計箱包時，需要充分考慮功能性、實用性、外觀、材料選擇和創新性，以及人體工程學原則。不同種類的箱包具有各自獨特的需求，設計師必須根據特定目標進行優化。例如，商務手提包需要具備較大的存儲空間和精美的外觀，而戶外背包則需要舒適背負系統和出色的防水性能。為了打造具有吸引力的箱包，設計師需要在顏色、材質、形狀、結構和裝飾等方面下足功夫，并確保設計與品牌形象和市場目標相協調。材料的選擇對于箱包的設計與生產具有重大影響，設計師應選擇合適的材質以確保箱包的質量、耐用性和外觀。創新性和獨特性是箱包設計成功的關鍵，設計師需要尋找新的設計元素、功能或結構，以吸引消費者并與競爭對手區分開來。人體工程學原則在箱包設計中也起著重要的作用，設計師需要考慮人體的尺寸和結構，以確保箱包在長時間使用下不會給消費者帶來不適。

1.2.2 箱包設計流程

箱包設計流程一般為市場調研分析受眾需求，收集數據確定產品設計方向和定位策略。概念生成初步設計，根據市場和品牌形象進行創意構思、草圖制作、初步設計。制作手繪或計算機輔助設計草圖，為后續3D建模和生產提供基礎。利用計算機軟件創建3D模型或虛擬樣包，評估實際外觀，降低成本和時間。制作實際樣品后測試功能、材料和結構，調整確保產品符合質量和性能預期。細設計考慮細節，提高產品的美觀度和實用性。材料選擇注重材料的美學、功能性和可持續性。工程和模式設計確定箱包的構造和制造細節，轉化為可操作的制造圖紙。生產計劃制定生產計劃，包括流程、材料采購和工廠合作等，確保原材料供應穩定且質量可靠。制造和質量控制開始生產箱包，進行質量控制確保產品符合設計標準。品牌標識和包裝注重品牌識別度，傳達品牌形象和特色，考慮環保和可持續性因素。市場推廣制定市場推廣策略，包括宣傳、廣告、社交媒體宣傳和銷售策略等措施。

1.3 AIGC“Prompt”關鍵詞的應用

Midjourney和StableDiffusion(SD)等AI創作工具以“Prompt”關鍵詞為基礎，生成圖像和藝術作品[3]。Prompt關鍵詞用于啟發藝術家和設計師，生成特定主題或情感的圖像。例如，“夢幻雪山”的Prompt可能會生成與自然景觀和夢幻元素相關的包袋設計，如圖1。Prompt關鍵詞還可以描述所需的圖像特征，如顏色、構圖和對象。SD為設計師和藝術家提供了全新的方式來獲取創意靈感并生成設計元素。使用SD進行設計的步驟包括：準備數據和工具、定義Prompt關鍵詞、進行模型訓練和微調、使用訓練過的模型生成設計內容、選擇和編輯生成的內容、進行品味測試和調整以及導出和使用生成的內容。這種方法為設計師提供了更多創新和表現的機會，也為設計師提供了一種全新的方式來展示他們的創意才華[4]。

圖1 “夢幻雪山”包袋設計

2 AIGC在箱包設計中的應用方法

目前AIGC技術下，人工智能生成總體分為兩種方式一種為文生圖，一種為圖生圖。在實際應用中兩種方法可以相互配合使用，涉及到箱包設計有三種模式路徑進行輔助生成。這三種生成模式都建立在通過輸入關鍵詞信息Prompt，根據相應的網絡模型——SD模型或Midjourney模型生成相應的、符合箱包設計要素的二維圖片[3]。

2.1 基于純文本Prompt的生成模式

初次使用者使用SD模型或Midjourney都會使用Prompt進行人工智能圖像生成。準確的Prompt可以可靠地產生了有創意性的結果，Stable Diffusion可以進行本地應用程序配置，Midjourney不像SD和DALL E 2，不用在電腦上安裝應用程序，Midjourney是一個設計良好的web應用程序。以目前最常用的Midjourney為例，Midjourney（MJ）設計箱包的基本思路使用MJ輔助設計包時，要從以下幾個方面對包進行詳細描述：外形及尺寸，如方形或圓形，是大包還是小包，有什么樣的特殊造型；定位用途，如男士商務、女士休閑或中性旅行包；制作工藝，如是刺繡還是壓花等；材質及顏色，如是帆布還是皮革等；細節，如裝飾物等。

目前AIGC使用prompt時，均是基于英文，因此必須要熟悉箱包相關英文。以女士雙肩包為例，背包的設計特點是使用了白色仿鱷魚皮紋理，而且使用了銀色的配件，輸入prompt：Backpack design,product image,white background,white Crocodile skin texture backpack with silver nails,Women Multi-Functional Mini Backpack。生成圖片，如圖2。在AIGC中，越靠前的prompt描述其權重越高。在此案例中首先輸入設計的基本物體為背包Backpack design，然后是背包放置于白色背景，緊接著是對背包的描述包括顏色、材質、配件，最后是女士箱包及尺寸功能等描述。

圖2 MJ基于純文本Prompt生成女士雙肩包

如想生成男士雙肩背包如圖3，只需略微修改幾個關鍵詞設置prompt 為Backpack design,product image,white background,black Crocodile skin texture backpack with silver nails,Men Multi-Functional large Backpack。

圖3 MJ基于純文本Prompt生成男士雙肩包

同樣在SD中，也可以使用prompt生成箱包，如圖4。

圖4 SD生成箱包

2.2 基于Prompt及二維草圖的生成模式

相對于MJ生成設計圖具有較大隨機性，SD可以基于二維草圖生成箱包設計圖，這樣可以保證AICG生成的效果圖更符合設計師意圖。具體使用為在SD中啟用ControlNet，將草圖，如圖5，導入進ControlNet，Contro Type選擇SoftEdge，輸入Prompt：Handbag design,product image，white background,white Crocodile skin texture backpack with silver nails，Women Artificial Leather Elegant Large Capacity Tote Handbag生成效果圖，如圖6。

圖5 草圖

圖6 效果圖

2.3 基于Prompt及大模型訓練下的生成模式

SD中的模型分為大模型和小模型，大模型包括官方和Checkpoint兩種，小模型有三類：lora、Textual Inversion（Embedding模型）、Hypernetwork。Textual Inversion（Embedding模型）、Hypernetwork和lora這三種模型，都是用來微調主模型的小模型。目前設計師最常使用的是lora模型，其最大的特點就是幾乎圖像上的信息它都可以訓練，并且還原度非常高。lora模型同樣需要搭配大模型來使用，并且由于lora訓練的時候是基于其他大模型訓練的，因此使用lora配套的Checkpoint大模型通常效果會更好。此外還有一類VAE模型，簡單理解它的作用就是提升圖像色彩效果，讓畫面看上去不會那么灰蒙蒙，此外對圖像細節進行細微調整。lora模型配合ControlNet可以對圖片進行迭代設計。在實際應用中，把一個二維草圖制作成一個三維效果圖，需要通過ControlNet的lineart和depth模型，構建箱包輪廓，再疊加箱包模型生成最終效果。

在ControlNet中置入SD中生成的男士雙肩包，見圖3，選擇softedge，提取線框，如圖7，然后選擇合適的lora模型，輸入生成圖2一樣的prompt，可迭代出與圖2相同顏色，材質的女士雙肩包，如圖8。

圖7 ControlNet選擇softedge模式

圖8 女士雙肩包

3 AIGC生成箱包設計分析

本節將選擇上述路徑中的一個方法進行相關箱包意象設計生成的實證案例研究，而后將上述總結的路徑與目前在方案設計階段的設計過程相結合，提出一個可以通過現有的AIGC技術生成帶有一定箱包審美細節和箱包真實信息圖紙的技術路徑。

3.1 AIGC個人設計風格模型訓練

文生圖只是AI生成能力的起步，在商業設計中為避免產生版權糾紛，設計師通常使用Stable Diffusion訓練具有公司或個人的風格模型，即將AI變成一個特定風格的設計師。首先進行數據集準備，需要models文件中建立train的文件，收集20張左右的意向風格或者箱包圖，對這些文件進行重命名，確保所有文件都是同一種文件格式，比如JPG或PNG，以免在批處理的時候出現重復文件名。將圖片裁剪成512*512分辨率尺寸,給圖片增加說明文字，處理好所有的圖片之后，進入gui界面，點擊utilities標簽，選擇BLIP Captioning，將圖片文件夾（文件路徑）輸入到指定位置。在WEB UI界面點擊訓練—圖像預處理-點擊預處理。接下來是訓練參數設置，在正常的lora模型訓練中，不需要使用很多的圖片，將訓練頻率提高一些即可。復制訓練集放置lora模型訓練器，分別設置輸出路徑和輸入路徑。將我們訓練好的lora放置到SD-models文件里面，點擊刷新，放置于關鍵詞的填寫框中。然后我們輸入一些想生成的關鍵詞，進行生成。

3.2 基于Prompt關鍵詞生成意向的案例分析

將設計任務規定為生成一個符合箱包設計師前期草圖的生成形態：從技術路徑來說，可以采用lora 和ControlNet 加上SD的方法生成路徑作為具體案例的技術路線。第一步，我們需要準備一個帶有草圖的ControlNet模型[3]。將設計師繪制的箱包草圖，見圖5，導入ControlNet中，設置Contro Type為SoftEdge，并輸入相應的關鍵詞（如Handbag design,product image，white background，white Crocodile skin texture backpack with silver nails，Women Artificial Leather Elegant Large Capacity Tote Handbag），就可以得到一個基于草圖形態的箱包效果圖，見圖6。第二步，使用SD進行圖像的微調。將第一步得到的效果圖導入SD中，選擇相應的模型（如lora或其他大模型），并根據需要調整參數，例如可以根據需要對圖像進行一定的風格化處理，或者根據實際需要調整圖像的色彩、明暗等。第三步，根據需要再次使用ControlNet進行圖像的細節調整。例如，可以調整箱包的形狀、材質、紋理等細節，使得生成的箱包更加符合設計師的意圖。

3.3 設計過程中全生成式方法的暢想

在箱包設計的過程中，一般由2D推向3D再推向2D，通過2D手繪構建出三維模型，根據三維模型出相應的二維紙格平面，而后在平面圖階段進行更加深入的設計與繪制，再由紙格推敲樣包或三維模型的空間關系，以此循環修改直至設計出一個較為完善的方案。如果將箱包的設計約束（規范、設計原則、設計任務書等信息）語義化再加上大型語言模型（LLM）的結構，那么大型語言模型會直接運用于箱包設計領域，讓其模型指導挑選生成圖片和模型的Prompt關鍵詞，從而指導3D模型的生成、平面紙格的生成，如圖9。

圖9 箱包設計過程中全生成式方法

4 結語

目前AIGC在箱包設計處于二維創意圖階段，需要與其他軟件組合使用，通過優化算法實現精確控制，才能用于實際設計。兩種主流AIGC工具類似抽盲盒，隨機性大，需設計師提高審美和設計邏輯能力。未來，設計可能更強調創新和個性化，利用AIGC技術可快速生成多種設計方案，提高設計靈活性和多樣性，同時可幫助設計師理解客戶需求，提高產品競爭力和吸引力[5]。此外，AIGC技術可改善樣品制作過程，通過精確的3D模型生成和樣品制作算法，縮短樣品制作時間和成本?？傊?，AIGC技術將為箱包設計帶來巨大變革，提高設計效率、創新和個性化，為設計師提供更多創作空間和機會。