AIGC家具设计(高等学校设计+人工智能系列教材)

本书深入剖析了人工智能生成内容（AIGC）技术在家具设计领域的前沿应用与创新突破。全书共分7章，系统阐述了AIGC的基本原理、发展历程、核心要素以及在家具设计中的多维度应用。书中结合丰富案例，展示了AIGC如何利用智能算法、大数据分析和虚拟仿真技术，为设计师提供创意灵感、优化设计方案，并推动个性化定制与智能化设计的发展。同时，本书探讨了AIGC在设计流程、材料选择、造型设计等方面的创新实践，以及目前面临的挑战与未来的发展趋势。 本书适合作为高等院校、职业院校艺术设计类家具设计与人工智能融合课程的专业教材，同时也适合作为家具设计爱好者、家具设计相关从业者的参考读物。

王所玲,山东工艺美术学院副教授，硕士生导师，《家具与室内装饰》杂志青年编委；出版著作4部，发表中文核心论文10余篇，设计类核心论文20余篇，获国家发明专利1项，获省人文社科优秀成果三等奖，创作获省社科联一等奖4项。

第1章 AIGC概述 1.1 AIGC及其发展历程 1.1.1 AIGC定义与内涵 1.1.2 AIGC技术发展历程与里程碑 1.2 AIGC技术的核心要素 1.2.1 机器学习 1.2.2 深度学习 1.2.3 自然语言处理 1.2.4 计算机视觉技术 1.3 AIGC设计的核心要素 1.3.1 数据驱动 1.3.2 算法支持 1.3.3 算力支撑 1.3.4 用户交互 1.3.5 多模态融合 1.4 AIGC生成工具与平台 1.4.1 文本生成工具 1.4.2 图像生成工具 1.4.3 音频生成工具 1.4.4 视频生成工具 1.4.5 多模态生成工具 1.5 AIGC对家具设计领域的影响 1.5.1 设计流程变革 1.5.2 设计思维拓展 1.5.3 行业生态重构第2章 家具设计概论 2.1 家具概述 2.1.1 物质属性 2.1.2 艺术属性 2.1.3 技术属性 2.1.4 社会属性 2.2 家具的分类方式 2.2.1 按功能分类 2.2.2 按材质分类 2.2.3 按风格分类 2.2.4 按使用空间分类 2.3 家具设计的历史演变 2.3.1 古代家具 2.3.2 中世纪时期家具 2.3.3 近代家具 2.3.4 现代家具 2.3.5 当代家具 2.4 家具设计原则 2.4.1 功能性原则 2.4.2 审美性原则 2.4.3 经济性原则 2.4.4 创新性原则 2.4.5 可持续性原则 2.4.6 叙事性原则 2.5 智能时代家具设计的新范式 2.5.1 数据驱动的设计创新 2.5.2 智能化设计的深度融合 2.5.3 可持续设计与生态友好第3章 人体工程学及其应用 3.1 人体工程学基本原理 3.1.1 人体生理结构与运动机理 3.1.2 人体感知系统与环境交互 3.2 人体测量学及其应用 3.2.1 人体测量学概述 3.2.2 影响人体测量的因素 3.2.3 人体测量的内容 3.2.4 人体测量的方法 3.2.5 百分位的概念与应用 3.2.6 人体尺寸的相关定律 3.3 人体尺寸数据在家具尺寸设计中的运用 3.3.1 人体静态尺寸数据 3.3.2 人体动态尺寸数据 3.4 人体活动范围对家具形态布局的影响 3.4.1 坐姿活动范围与办公家具设计 3.4.2 站姿活动范围与公共家具设计 3.4.3 卧姿活动范围与卧室家具设计 3.5 基于生理心理需求的家具功能适配 3.5.1 生理需求与家具功能设计 3.5.2 心理需求与家具情感化设计 3.6 AIGC在家具设计人体工程学中的应用 3.6.1 人体数据采集与分析 3.6.2 虚拟人体模型与设计模拟 3.6.3 个性化定制与人体工程学优化第4章 家具材料与应用 4.1 实木类 4.1.1 木材的材性 4.1.2 木材的分类及特征 4.2 人造板类 4.3 软体类 4.4 金属类 4.5 塑料类 4.6 玻璃类 4.7 竹藤及其他类 4.8 AIGC在材料方面的应用 4.8.1 大数据分析与智能推荐 4.8.2 性能模拟与优化 4.8.3 可持续性评估 4.8.4 新材料的设计与开发第5章 家具造型设计 5.1 家具造型基本要素 5.1.1 点的运用 5.1.2 线的运用 5.1.3 面的运用 5.1.4 体的运用 5.1.5 色彩与质感 5.2 家具造型设计美学形式法则 5.2.1 比例与尺度 5.2.2 对称与均衡 5.2.3 韵律与节奏 5.2.4 统一与变化 5.2.5 稳定与轻巧 5.2.6 模拟与仿生 5.3 AIGC在家具造型设计中的应用 5.3.1 辅助创意构思与灵感激发 5.3.2 高效生成设计方案与草图绘制 5.3.3 优化造型设计与人体工程学考量 5.3.4 助力材质与色彩搭配选择 5.3.5 推动个性化定制与市场适应第6章 家具设计程序与方法 6.1 家具设计传统程序与方法 6.1.1 设计准备阶段 6.1.2 方案设计阶段 6.1.3 设计表现阶段 6.1.4 设计验证阶段 6.2 AIGC重塑家具设计流程 6.2.1 需求分析阶段 6.2.2 概念设计阶段 6.2.3 详细设计阶段 6.2.4 设计评估与验证阶段 6.2.5 智能化协同阶段 6.3 案例项目实践 6.3.1 “宙斯”软床 6.3.2 “普罗旺斯”电热毛巾架第7章 人工智能赋能设计的未来展望与挑战 7.1 AIGC赋能设计的未来展望 7.1.1 更加智能化的设计流程 7.1.2 跨领域融合与创新 7.1.3 个性化与定制化设计的普及 7.1.4 虚拟与现实的无缝融合 7.1.5 全球化与文化多样性 7.2 AIGC赋能设计面临的挑战 7.2.1 数据质量和版权问题 7.2.2 技术局限性与可靠性 7.2.3 伦理与社会影响 7.2.4 用户接受度与信任问题 7.2.5 创意与创新的平衡 7.3 应对挑战的策略与建议 7.3.1 加强数据治理与版权保护 7.3.2 持续优化技术性能 7.3.3 建立伦理与社会规范 7.3.4 提升用户体验与信任度 7.3.5