如何让将天马星空的想法，付诸于画纸快速完美的呈现？让无限创意更快落地？
伴随着Stable Diffusion、MidJourney、Discord等AI绘图软件的快速迭代和火爆，各汽车品牌设计团队、独立设计公司和高校机构都在如火如荼地尝试着各种各样的AI艺术设计作品。现在，我们能够用文字描述这些天马行空的想象，并且利用计算机算法将它视觉化——新一代「人工智能」软件可以快速图像化我们脑海中的任何画面。
这是一项在短短几个月内推动了整整一代人的技术，帮助人们充实想法，将从未出现过的事情图像化，看起来确实很有趣，但它也引发了有关创意伦理、数字权利，甚至整个创意产业未来的敏感话题。
从文本到图像，快速了解AI绘图
AI绘画就是「人工智能绘画」，是一种计算机生成绘画的方法。
它采用了人工智能技术，利用计算机模拟人类绘画过程，实现自动化绘图。AI绘图的出现具有历史必然性，它是计算机科学、人工智能、图像处理等多个领域交叉融合的产物。
AI的绘画主要包括两个部分，一个是对图像的分析与判断，另一个是图像的处理与还原。人工智能中的图像分析与处理技术就是利用计算机视觉去提取物体的纹理信息，然后通过神经网络对其进行深度的图像分类和处理。而在 AI绘画方面，人工智能也主要应用在图像的识别与还原。
AI技术在汽车设计中的应用
在当今汽车设计行业中，越来越多的公司开始将AI设计应用于设计流程中，以提高效率、优化生产过程、保障安全性等方面发挥着重要的作用。其中，Chat GPT、MJ（MJdjourney）、SD（Stable Diffusion）和OpenAI等AI设计工具成为了汽车设计师们的热门选择，在今后的汽车设计行业中，AI设计将会成为越来越普及且必不可少的一种设计手段和工具。
首先，Chat GPT对于前瞻调研、总输入的运用可以使设计师更加便捷地获取和整理各类汽车设计相关资讯，快速了解汽车市场的最新动向、用户对于更动感、时尚等各个因素的偏好，为设计提供更为精准的指引，从而形成一张全面、系统的设计准备文件，大大缩短了流程时间，提高了效率。
其次，MJ、SD在草图和效果图的运用优化方面，通过人工智能对于技术原理用科学的算法进行数据测算，自动实现模型草图展示和3D视觉效果图，提高了设计的准确性和可视化性，让设计师们更快地对作品进行修改和优化。
最后，则是OpenAI对于数据的运用。在数据处理和分析方面，OpenAI可以运用高性能计算力，对海量的汽车设计数据进行深度分析和挖掘，从而发掘设计的趋势、特点和优化方向等等，为设计师提供更为全面、科学的选材和方案。
汽车设计何去何从？
AI 绘图技术在汽车设计中的应用是一大趋势，但同时也给设计师们带来了一些挑战。
AI快速生成大量设计方案，这无疑加大了设计师的客观压力。设计师需要具备更强的创造力和创新能力才能在激烈的设计竞争中脱颖而出；AI技术的广泛应用，尤其是在汽车设计领域中，可能会对设计师的知识产权带来挑战，如设计思路、构型等容易遭受盗用、转化。
如何应对这些挑战呢？
首先，需要不断学习和更新知识和技能，以适应不断变化的市场和技术，并掌握AI技术的使用方法和技能；坚持创新，加强个性设计与AI技术的结合，提高设计师个人特色和设计水平，从而产生独具特色的设计方案。
其次，锻炼复合型人才，强化与AI技术对话、语言与表达等能力，培养创意、想象力与思维深度，为未来的智能化设计和研发提供更有价值的思路和方案。关注用户需求和市场变化，加强与客户的沟通和合作，提升汽车产品的价值和用户体验，保持市场敏感度和竞争优势。
汽车设计师的实践
JOMEC的设计师团队已经在汽车造型设计前期的草图、草效以及设计全流程中利用AI来辅助创意生成，最大程度的发散想法、聚焦创意灵感的生成，以达到造型设计的最优呈现。
AI智能技术的发展从重复性的机械工作已经进化生成式预训练模型，在一定程度上能够辅助创意性、创新性的设计开发工作，人类受技法和表达形式的限制被解除了，具体到汽车内饰设计上我们也会使用AI进行设计辅助：
1、空间布局与人体工程学：通过AI辅助设计优化汽车内部的空间布局，考虑乘客的舒适性和人体工程学原理，如座椅的位置、储物空间等。
2、设计师们可以将自己的创意想法描述为AI可理解的Prompt指令，指导AI工具生成最符合想法的创意原型，以判断初步的创意方向是否可落地。
3、通过简单的指令最大限度给予AI内建的空间，从给出的造型图发散创意灵感，获取想法，进行二次创作。
4、可实现不存在车型的造型创新设计，突破现有的既定思维。
5、根据现有车型的图片输入加上相关创意Prompt可生成最大程度匹配原有车型的细节改动，
6、在现有风格属性不做变动的情况下，实现最大程度结构布局的变化，打破现有设计框架，为设计师提供新思路，尤其是在内饰设计过程中，通过PROMPT的细微改变，或者重新生成，可在原有图片的基础上有细微的迭代，达到材质以及搭接方式的变化，从而调整出最符合设计师预期的内饰设计方案。但是由于技术限制，在内饰之间的功能分区上，AI现阶段还不能完全理解。
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