CN113255079A - 一种基于人工智能的包装设计方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的包装设计方法及装置。其中，该方法包括：获取包装需求信息；根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；根据所述包装设计信息执行设计操作。本发明解决了现有技术中的包装设计需要耗费大量的人力设计成本，并减少了包装设计的统一质量标准，无法又高效又高质量地进行包装设计的技术问题。

Description

一种基于人工智能的包装设计方法及装置
技术领域
本发明涉及智能化设计领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的包装设计方法及装置。
背景技术
随着智能化科技的不断发展，在人们的生活、工作和学习之中越来越多地利用人工智能化手段来代替生产，提高生产生活的效率和质量。在包装设计方面，通常会根据包装的需求进行人为设计规划，并通过规划好的包装设计方案进行包装设计执行，最终得到设计好的产品。
目前，在包装设计领域，往往通过人为对规则进行判断和理解，并在获取到产品需要包装的相关信息之后对包装方案进行设计和生成，以便使得每个包装设计方案都符合相对应产品的包装特性，但是这样的方法需要耗费大量的人力设计成本，并减少了包装设计的统一质量标准，无法又高效又高质量地进行包装设计。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于人工智能的包装设计方法及装置，以至少解决现有技术中的包装设计需要耗费大量的人力设计成本，并减少了包装设计的统一质量标准，无法又高效又高质量地进行包装设计的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的包装设计方法，包括：获取包装需求信息；根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；根据所述包装设计信息执行设计操作。
可选的，所述包装需求信息包括：包装场景信息、包装产品信息。
可选的，在所述将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息之前，所述方法还包括：通过所述包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型。
可选的，在所述根据所述包装设计信息执行设计操作之后，所述方法还包括：将所述包装设计信息输入到所述包装设计模型中，用于增加所述包装设计模型的训练程度。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基于人工智能的包装设计装置，包括：第一获取模块，用于获取包装需求信息；第二获取模块，用于根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；生成模块，用于将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；执行模块，用于根据所述包装设计信息执行设计操作。
可选的，所述包装需求信息包括：包装场景信息、包装产品信息。
可选的，所述装置还包括：第一训练模块，用于通过所述包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型。
可选的，所述装置还包括：第二训练模块，用于将所述包装设计信息输入到所述包装设计模型中，用于增加所述包装设计模型的训练程度。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种包括指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行一种基于人工智能的包装设计方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种基于人工智能的包装设计方法。
在本发明实施例中，采用获取包装需求信息；根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；根据所述包装设计信息执行设计操作的方式，解决了现有技术中的包装设计需要耗费大量的人力设计成本，并减少了包装设计的统一质量标准，无法又高效又高质量地进行包装设计的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种基于人工智能的包装设计方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种基于人工智能的包装设计装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种基于人工智能的包装设计方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例一
图1是根据本发明实施例的一种基于人工智能的包装设计方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取包装需求信息。
具体的，本发明实施例为了将包装设计需求进行训练，并通过包装设计模型进行包装设计方案的输出，进而通过包装设计方案进行包装设计。首先需要获取包装需求信息，上述包装需求信息指的是对于待设计包装的产品的相关信息，该信息用于和限定了如何进行包装的设计以及包装设计的方式。例如，在饮料产品中，含酒精的饮料包装设计中需要加入酒精度的标签设计，而该标签的设计恰恰与其他非酒精的饮料产品区别开来，因此在后续包装设计的过程中，该包装需求信息将作为包装设计方案输出的一个重要的因素。
可选的，所述包装需求信息包括：包装场景信息、包装产品信息。
具体的，对于包装需求信息，可以包括：包装场景信息、包装产品信息。其中，包装场景信息指的是在包装设计方案输出之前，包装设计的背景特征信息，包装场景信息表征了待设计包装的产品的设计场景，例如年份、背景、限量款等特殊要求和限定，包装产品信息指的是待设计包装的产品的相关信息，用于指向需要进行包装设计的产品具体是哪个，由于不同产品具有不同的包装设计思路，因此在包装产品信息获取的时候，可以根据包装设计需求者的具体预设规则进行包装产品信息的生成和获取。
步骤S104，根据所述包装需求信息，获取包装材料信息。
具体的，当本发明实施例获取到了包装需求信息之后，为了进一步确定如何进行包装设计，需要对包装材料信息进行获取，其中，包装材料信息指的是用于设计产品包装的包装材料，如金属、塑料等，根据不同的包装材料信息才能通过用于包装设计的神经网络模型进行包装设计方案的生成。
步骤S106，将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息。
可选的，在所述将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息之前，所述方法还包括：通过所述包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型。
具体的，在生成包装设计信息的时候，需要通过本发明实施例获取的包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型，该模型用于后续特征向量输出而直接输出需要得到的结果，即通过直接输入包装需求信息和所述包装材料信息来输出包装设计信息，其中，包装设计信息指的是包装设计方案的相关信息(如方案内容、方案执行周期、方案评分等)。
需要说明的是，由于本发明实施例通过人工智能神经网络模型进行包装设计信息的生成，因此在生成包装设计信息之前需要对包装设计模型进行训练，以便通过训练后的成熟的包装设计模型来对特征向量输入值进行采集和输出值进行获取。
步骤S108，根据所述包装设计信息执行设计操作。
具体的，在生成了包装设计信息之后，本发明实施例需要根据上述包装设计信息来执行包装设计操作，即生成完整的、可生产的包装设计，以便后续生成包装之用。
可选的，在所述根据所述包装设计信息执行设计操作之后，所述方法还包括：将所述包装设计信息输入到所述包装设计模型中，用于增加所述包装设计模型的训练程度。
具体的，由于神经网络模型的训练性，即神经网络模型的精度会随着不断地训练而提高，因此在本发明实施例通过特征向量的输入生成了包装设计信息之后，可以将每一次生成的并经过确认无误的包装设计信息反馈至包装设计模型中，通过该包装设计信息继续对包装设计模型进行训练，以达到不断训练包装设计模型，不断增加模型使用效率和质量的技术目的。
通过上述实施例，解决了现有技术中的包装设计需要耗费大量的人力设计成本，并减少了包装设计的统一质量标准，无法又高效又高质量地进行包装设计的技术问题。
实施例二
图2是根据本发明实施例的一种基于人工智能的包装设计装置的结构框图，如图2所示，该装置包括：
第一获取模块20，用于获取包装需求信息。
具体的，本发明实施例为了将包装设计需求进行训练，并通过包装设计模型进行包装设计方案的输出，进而通过包装设计方案进行包装设计。首先需要获取包装需求信息，上述包装需求信息指的是对于待设计包装的产品的相关信息，该信息用于和限定了如何进行包装的设计以及包装设计的方式。例如，在饮料产品中，含酒精的饮料包装设计中需要加入酒精度的标签设计，而该标签的设计恰恰与其他非酒精的饮料产品区别开来，因此在后续包装设计的过程中，该包装需求信息将作为包装设计方案输出的一个重要的因素。
可选的，所述包装需求信息包括：包装场景信息、包装产品信息。
具体的，对于包装需求信息，可以包括：包装场景信息、包装产品信息。其中，包装场景信息指的是在包装设计方案输出之前，包装设计的背景特征信息，包装场景信息表征了待设计包装的产品的设计场景，例如年份、背景、限量款等特殊要求和限定，包装产品信息指的是待设计包装的产品的相关信息，用于指向需要进行包装设计的产品具体是哪个，由于不同产品具有不同的包装设计思路，因此在包装产品信息获取的时候，可以根据包装设计需求者的具体预设规则进行包装产品信息的生成和获取。
第二获取模块22，用于根据所述包装需求信息，获取包装材料信息。
具体的，当本发明实施例获取到了包装需求信息之后，为了进一步确定如何进行包装设计，需要对包装材料信息进行获取，其中，包装材料信息指的是用于设计产品包装的包装材料，如金属、塑料等，根据不同的包装材料信息才能通过用于包装设计的神经网络模型进行包装设计方案的生成。
生成模块24，用于将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息。
可选的，在所述将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息之前，所述方法还包括：通过所述包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型。
具体的，在生成包装设计信息的时候，需要通过本发明实施例获取的包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型，该模型用于后续特征向量输出而直接输出需要得到的结果，即通过直接输入包装需求信息和所述包装材料信息来输出包装设计信息，其中，包装设计信息指的是包装设计方案的相关信息(如方案内容、方案执行周期、方案评分等)。
需要说明的是，由于本发明实施例通过人工智能神经网络模型进行包装设计信息的生成，因此在生成包装设计信息之前需要对包装设计模型进行训练，以便通过训练后的成熟的包装设计模型来对特征向量输入值进行采集和输出值进行获取。
执行模块26，用于根据所述包装设计信息执行设计操作。
具体的，在生成了包装设计信息之后，本发明实施例需要根据上述包装设计信息来执行包装设计操作，即生成完整的、可生产的包装设计，以便后续生成包装之用。
可选的，在所述根据所述包装设计信息执行设计操作之后，所述方法还包括：将所述包装设计信息输入到所述包装设计模型中，用于增加所述包装设计模型的训练程度。
具体的，由于神经网络模型的训练性，即神经网络模型的精度会随着不断地训练而提高，因此在本发明实施例通过特征向量的输入生成了包装设计信息之后，可以将每一次生成的并经过确认无误的包装设计信息反馈至包装设计模型中，通过该包装设计信息继续对包装设计模型进行训练，以达到不断训练包装设计模型，不断增加模型使用效率和质量的技术目的。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种包括指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行一种基于人工智能的包装设计方法。
具体的，上述方法包括：获取包装需求信息；根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；根据所述包装设计信息执行设计操作。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种基于人工智能的包装设计方法。
具体的，上述方法包括：获取包装需求信息；根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；根据所述包装设计信息执行设计操作。
通过上述实施例，解决了现有技术中的包装设计需要耗费大量的人力设计成本，并减少了包装设计的统一质量标准，无法又高效又高质量地进行包装设计的技术问题。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-On ly Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的包装设计方法，其特征在于，包括：
获取包装需求信息；
根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；
将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；
根据所述包装设计信息执行设计操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包装需求信息包括：包装场景信息、包装产品信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息之前，所述方法还包括：
通过所述包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述包装设计信息执行设计操作之后，所述方法还包括：
将所述包装设计信息输入到所述包装设计模型中，用于增加所述包装设计模型的训练程度。
5.一种基于人工智能的包装设计装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取包装需求信息；
第二获取模块，用于根据所述包装需求信息，获取包装材料信息；
生成模块，用于将所述包装需求信息和所述包装材料信息通过包装设计模型，生成包装设计信息；
执行模块，用于根据所述包装设计信息执行设计操作。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述包装需求信息包括：包装场景信息、包装产品信息。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一训练模块，用于通过所述包装需求信息和所述包装材料信息训练所述包装设计模型。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二训练模块，用于将所述包装设计信息输入到所述包装设计模型中，用于增加所述包装设计模型的训练程度。
9.一种包括指令的计算机程序产品，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。
10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。
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