深生成模型在产品设计概念中的潜力与挑战探索
机器学习
2025-05-22 v2 人工智能
摘要
产品设计概念的综合是技术产品早期开发过程的核心，传统上构成了一个复杂的跨学科挑战。深度学习方法，特别是深度生成模型（DGM），有望自动化和简化手动迭代，从而引入更高的创新性和效率。然而，DGM 尚未被广泛应用于产品设计概念的生成。本文旨在探讨这种有限应用的原因，并推导成功集成这些技术的要求。我们系统地分析了 DGM 家族（VAE、GAN、扩散模型、Transformer、辐射场），评估其优势、劣势及其在产品设计概念中的普适适用性。我们的目标是提供见解，简化工程师的决策过程，帮助他们确定哪种方法最适用于特定挑战。鉴于该领域的快速发展，我们希望本分析有助于对现有方法的基本理解，并指导实践者走向最具前景的路径。这一工作不仅旨在阐明当前挑战，也提出了潜在解决方案，为在产品设计概念领域利用 DGM 提供清晰的路线图。
引用
@article{arxiv.2407.11104,
title = {Exploring the Potentials and Challenges of Deep Generative Models in Product Design Conception},
author = {Phillip Mueller and Lars Mikelsons},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.11104},
year = {2025}
}