Criatividade e Design Sustentável de Padrões de Artesanato de Vime Baseados em Inteligência Artificial

Proteger e herdar artesanatos tradicionais locais e desenvolvê-los em indústrias de artesanato características desempenha um papel importante na manutenção da harmonia e estabilidade social. Este estudo propõe um método de design inovador para padrões de vime para alcançar o desenvolvimento sustentável da cultura do artesanato de vime. Para compreender com precisão a lei de percepção emocional dos padrões de artesanato de vime e gerar criativamente esquemas de design de padrões de vime de acordo com a preferência emocional do usuário, um método de design de padrões de vime baseado em aprendizado profundo é proposto. Primeiramente, o modelo de reconhecimento de imagem dos padrões de vime Funan é estabelecido utilizando o ResNet. Os resultados experimentais mostram que a melhor taxa de reconhecimento do ResNet34 para todo o conjunto de dados de imagens de design de padrões é de 94,36%, a taxa de reconhecimento de padrões modernos é de 95,92%, e a taxa de reconhecimento de padrões tradicionais de vime é de 93,45%. Em segundo lugar, com base na rede adversarial generativa de convolução profunda (DCGAN), um modelo de geração de esquema de design dos padrões de vime Funan é construído. O DCGAN pode gerar automaticamente e criativamente esquemas de design de padrões que podem estimular efetivamente os sentimentos emocionais dos consumidores. Por fim, o designer utiliza imagens criativas como fonte de inspiração, inova o design das imagens geradas e projeta padrões de vime com personalidade requintada. Este método proposto aumentará a diversidade dos padrões e promoverá o desenvolvimento sustentável das técnicas tradicionais de vime. Além disso, este método proposto pode ajudar empresas de design a identificar as necessidades psicológicas dos clientes e apoiar os designers na criação inovadora e eficiente de novas soluções de design de inovação cultural.