file:///D:/下载file:///D:/下载/浏览器下载/在当今数字化时代，平面设计作为视觉传达的重要手段，不断面临着创新与突破的挑战。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的迅猛发展为平面设人工智能赋能平面设计创意构思：机遇、挑战与破局之道人工智能赋能平面设计创意构思：机遇、挑战与破局之道_ai智能平面设计-CSDN以下是一个简单的数据收集和预处理示例代码（假设使用Pythonopencvpandas用于数据管理importimportpandasaspdimportos#data_path=#image_paths=[]labels=[]#forroot,dirs,filesinos.walk(data_path):forfileinfiles:iffile.endswith(('.jpg','.png')):image_path=os.path.join(root,file)#label=os.path.basename(root)#data=pd.DataFrame({'image_path':image_paths,'label':#data=#defpreprocess_image(image_path,target_size=(224,224)):image=cv2.imread(image_path)image=cv2.resize(image,target_size)returnimage#preprocessed_images=[preprocess_image(path)forpathin在平面设计领域，深度学习模型可以学习到不同设计元素之间的组合方式、色彩搭配的规律、构图的技巧等。例如，卷积神经网络（ConvolutionalNNetwork，RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），可以用于处以生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）真实作品的差异。在训练过程中，生成器和判别器相互对抗，生成器不断优化生成的作品，使其更接近真实作品，而判别器则不断提高对真假作品的通过这种方式，GAN可以学习到真实设计作品的分布和特征，并生成具有相似风格和质量的新作品。importimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchvision.utilsimportsave_image#class
(self,input_size=100,hidden_size=128,super(Generator,self).initself.model=nn.Sequential(nn.Linear(input_size,hidden_size),nn.Linear(hidden_size,hidden_size*2),nn.Linear(hidden_size*2,output_size),)defforward(self,x):returnself.model(x)#class
(self,input_size=784,hidden_size=128,super(Discriminator,self).self.model=
initnn.Linear(input_size,hidden_size),nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True),nn.Linear(hidden_size,hidden_size//2),nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True),nn.Linear(hidden_size//2,output_size),)defforward(self,x):returnself.model(x)#transform=transforms.Compose([transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))#加载MNIST数据集（这里只是示例数据集，实际用于平面设计需替换为相关设计图像数据dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)dataloader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True)#generator=Generator()discriminator=Discriminator()#criterion=optimizer_G=optim.Adam(generator.parameters(),lr=0.0002,betas=(0.5,0.999))optimizer_D=optim.Adam(discriminator.parameters(),lr=0.0002,betas=(0.5,0.999))#num_epochs=forepochinfori,(real_images,_)inenumerate(dataloader):real_images=real_images.view(-1,784)batch_size=real_images.size(0)#real_labels=torch.ones(batch_size,1)fake_labels=torch.zeros(batch_size,real_output=discriminator(real_images)real_loss=criterion(real_output,real_labels)noise=torch.randn(batch_size,100)fake_images=generator(noise)fake_output=discriminator(fake_images.detach())fake_loss=criterion(fake_output,fake_labels)d_loss=real_loss+fake_loss#fake_output=discriminator(fake_images)g_loss=criterion(fake_output,real_labels)print(f'Epoch[{epoch+1}/{num_epochs}],D_loss:{d_loss.item():.4f},G_loss:#withnoise=torch.randn(16,100)fake_images=generator(noise)fake_images=fake_images.view(-1,1,28,save_image(fake_images.data,f'generated_images_epoch_{epoch+1}.png',以下是一个简单的基于规则的创意生成示例代码（假设已经有了提取的设计元素和相关规则，这里只是模拟生成草图的过程#natural_elements=["mountain","flower","bird",#defgenerate_sketch(keyword):ifkeyword=="自然之美":sketch=forelementinnatural_elements:return"".join(sketch)return"无法生成相关草图keyword="自然之美"以下是一个简单的使用Pythonopencv对生成的海报草图进行初步图形绘制的示例代码（假设已经有了初步的设计元素和布局想法importimportnumpyas#width,height=800,canvas=np.zeros((height,width,3),#假设要绘制地球图像（简单用圆形表示）center_xcenter_ywidth2height2radius=200cv2.circle(canvas,(center_x,center_y),radius,(0,0,255),thickness=-1)##假设要绘制绿色植物元素（简单用矩形表示叶子leaf_width,leaf_height=100,x1,y1=center_x-radius-leaf_width//2,center_y-leaf_height//2x2,y2=x1+leaf_width,y1+leaf_heightcv2.rectangle(canvas,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),thickness=-#cv2.imshow('Eco-friendlyPosterSketch',canvas)#cv2.imwrite('eco_friendly_poster_sketch.png',importfromnltk.chat.utilimportChat,#pairs=[r"我想要一个(.*)风格的设计["好的，我可以为你生成一个{}风格的设计概念，稍等一下哦。r"这个设计(.*)不太好["很抱歉听到你这么说，你可以告诉我具体是哪里{}不太好，我会尝试改进的。r"颜色["你是想调整颜色吗？可以告诉我你想要的颜色特点，比如更鲜艳或者更柔和等。r"我想要(.*)颜色["好的，我会在设计中考虑使用{}颜色的。r"谢谢["不客气！希望能帮到你完成满意的设计。]]#chatbot=Chat(pairs,#初始化生成器和判别器（沿用之前的GAN代码中的定义class
(self,input_size=100,hidden_size=128,super(Generator,self).initself.model=nn.Sequential(nn.Linear(input_size,hidden_size),nn.Linear(hidden_size,hidden_size*2),nn.Linear(hidden_size*2,output_size),)defforward(self,x):returnself.model(x)class
(self,input_size=784,hidden_size=128,super(Discriminator,self).self.model=
initnn.Linear(input_size,hidden_size),nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True),nn.Linear(hidden_size,hidden_size//2),nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True),nn.Linear(hidden_size//2,output_size),)defforward(self,x):returnself.model(x)#假设已经加载好数据和进行了相关初始化（如之前的GAN代码#whileTrue:user_input=input(">ifuser_input.lower()=="quit":response=chatbot.respond(user_input)#假设根据用户输入调整生成器的输入或参数来生成新的设计（这里只是简单模拟，实际更复杂if"颜色"in#elif"风格"
