摘 要：近些年設(shè)計(jì)發(fā)展受到AI大模型的猛烈沖擊許多人產(chǎn)生了設(shè)計(jì)該何去何從的問(wèn)題。本文旨在探討在AIGC技術(shù)下的產(chǎn)品色彩設(shè)計(jì)新方法。在第一部分通過(guò)對(duì)于AIGC的技術(shù)概述分析色彩在其中的應(yīng)用方式與基本原理。第二部分以工業(yè)4.0為背景分析色彩設(shè)計(jì)在時(shí)代下的創(chuàng)新設(shè)計(jì)方法以及案例，而后第三部分提出了一種基于AIGC賦能的工業(yè)色彩設(shè)計(jì)。為大模型背景下的色彩設(shè)計(jì)展開(kāi)綜合分析。

關(guān)鍵詞：AIGC；產(chǎn)品設(shè)計(jì)；色彩實(shí)驗(yàn)；數(shù)智平臺(tái)

Abstract： In recent years， the development of design has been strongly impacted by AI large models and many people have raised the question of where design should go from here. This paper aims to discuss a new method of product color design based on AIGC technology. In the first part， through the technical overview of AIGC， the application mode and basic principle of color are analyzed. The second part analyzes the innovative design methods and cases of color design in the era under the background of Industry 4.0， and then the third part puts forward an industrial color design based on AIGC empowerment. To conduct a comprehensive analysis of color design under the background of large models.

Keywords： AIGC；product design；color experiment；digital intelligence platform

1 以AIGC實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品色彩設(shè)計(jì)的技術(shù)概述

1.1 AIGC技術(shù)的定義與發(fā)展

人工智能（AI）作為一種能夠模擬和擴(kuò)展人類智能的技術(shù)，從早期的基于規(guī)則的系統(tǒng)到今天的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，AI技術(shù)的發(fā)展使得許多以前需要人工處理的復(fù)雜任務(wù)現(xiàn)在可以自動(dòng)化完成。現(xiàn)有的人工智能模型已涵蓋各個(gè)方面，包括但不限于文生圖、圖生圖、圖生文、文生視頻等形式[1]，在各個(gè)領(lǐng)域具有強(qiáng)大的革命性，常用的平臺(tái)例如Midjourney、Stable Diffusion等在設(shè)計(jì)圈用戶之間也急速發(fā)展，從來(lái)沒(méi)有任何一種設(shè)計(jì)形式經(jīng)歷過(guò)如此快速的傳播。AIGC（Artificial Intelligence Generated Color Combinations，人工智能生成的顏色組合）指的是利用人工智能技術(shù)生成和優(yōu)化顏色組合，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景中的美學(xué)和功能需求。該技術(shù)結(jié)合了色彩理論和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)分析大量的色彩數(shù)據(jù)和用戶偏好，自動(dòng)生成符合設(shè)計(jì)要求的色彩組合。AIGC技術(shù)的發(fā)展伴隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，近年來(lái)在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多。

1.2 AIGC技術(shù)的基本原理

1.2.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)是AIGC技術(shù)的基礎(chǔ)。設(shè)計(jì)師為了探求生成一種高質(zhì)量的色彩組合，往往需要收集大量的色彩數(shù)據(jù)[2]，包括色彩組合的歷史記錄、用戶偏好的數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)等等。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，最值得注意的是數(shù)據(jù)多樣性與代表性，以確保模型的訓(xùn)練能夠覆蓋廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。但收集到的數(shù)據(jù)通常是雜亂無(wú)章的，需要進(jìn)行清洗和規(guī)范化處理。例如，去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、將色彩數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型能夠理解的格式等。

1.2.2 模型訓(xùn)練

這一步通常是在數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，經(jīng)深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的轉(zhuǎn)化后[3]，產(chǎn)出圖像和色彩數(shù)據(jù)的處理。CNN可以提取色彩組合中的特征，并通過(guò)層級(jí)結(jié)構(gòu)逐步學(xué)習(xí)色彩的空間關(guān)系。而GAN則可以生成新的色彩組合，通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，使生成的色彩組合更加真實(shí)和多樣。模型訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)不斷調(diào)整參數(shù)，以最小化損失函數(shù)，使得生成的色彩組合與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的差距越來(lái)越小。當(dāng)前也有很多個(gè)人設(shè)計(jì)師通過(guò)個(gè)人訓(xùn)練后將模型上傳至開(kāi)放平臺(tái)供使用者一起測(cè)評(píng)與使用，極大促進(jìn)了模型的再訓(xùn)練程度。同時(shí)，通過(guò)交叉驗(yàn)證和測(cè)試集評(píng)估，可以不斷優(yōu)化模型的性能，防止過(guò)擬合和欠擬合。

1.3 AIGC技術(shù)在色彩設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

AIGC在工業(yè)色彩設(shè)計(jì)中的運(yùn)用通常包括自動(dòng)生成色彩方案、個(gè)性化色彩推薦與色彩趨勢(shì)預(yù)測(cè)與分析三個(gè)方面。這種技術(shù)是基于大模型對(duì)人類世物件物體的認(rèn)知基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗、歸一化和特征提取等預(yù)處理步驟，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性后生成物件色彩預(yù)設(shè)。這種自動(dòng)化的色彩生成不僅節(jié)省了設(shè)計(jì)師的時(shí)間和精力，還能提供更多具有創(chuàng)意和靈感的設(shè)計(jì)方向。設(shè)計(jì)師可以從生成的色彩方案中選擇最符合設(shè)計(jì)需求的方案，或根據(jù)生成的方案進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。例如在最近熱度很高的汽車原型設(shè)計(jì)中，不同車型、不同市場(chǎng)的消費(fèi)者對(duì)顏色有不同的偏好。通過(guò)AIGC技術(shù)，可快速生成多個(gè)汽車漆面及內(nèi)飾色彩搭配方案，并根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研結(jié)果進(jìn)行選擇和調(diào)整，從而推出更符合市場(chǎng)與用戶需求的車型顏色。而個(gè)性化色彩定制也早已在工業(yè)設(shè)計(jì)中投入使用中去，Nike By You通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的手段使得想象多年的大眾私人定制化的球鞋成為可能，不僅提高了用戶體驗(yàn)，還為企業(yè)帶來(lái)了更多的商業(yè)機(jī)會(huì)。通過(guò)精準(zhǔn)的色彩推薦，企業(yè)可以更好地滿足用戶需求，提升品牌忠誠(chéng)度。通過(guò)大數(shù)據(jù)CNN，卷積層自動(dòng)提取市場(chǎng)數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)中圖片的色彩紋理與特征后進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)與分析，幫助設(shè)計(jì)師制定更符合市場(chǎng)需求的色彩方案[4]。

2 AIGC時(shí)代下產(chǎn)品色彩創(chuàng)新設(shè)計(jì)方法

2.1 產(chǎn)品色彩設(shè)計(jì)的基本理論

2.1.1 色彩理論及其在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

色彩理論的界定與研究還在設(shè)計(jì)發(fā)展之前，中國(guó)封建時(shí)期對(duì)于色彩的分級(jí)有過(guò)明確規(guī)定，如皇室用具皆為黃色為尊，民間用品皆為青灰色等。在西方古代則有亞里士多德研究光和顏色的性質(zhì)，雖然他的理論后來(lái)被證明是錯(cuò)誤的，但他對(duì)光作為色彩源的想法為后來(lái)的理論奠定了基礎(chǔ)。后至架上繪畫階段的各個(gè)時(shí)代藝術(shù)家例如達(dá)·芬奇和阿爾伯蒂開(kāi)始系統(tǒng)地研究色彩，并將其應(yīng)用于他們的作品中，探索如何通過(guò)色彩達(dá)到更真實(shí)的視覺(jué)效果。真正改變?nèi)藗儗?duì)色彩認(rèn)知的是艾薩克·牛頓進(jìn)行的關(guān)于光和色彩的科學(xué)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)了光譜，并展示了白光是由多種顏色組成的；而后，歌德的《色彩論》強(qiáng)調(diào)色彩是主觀感受和心理效果的產(chǎn)物；門捷列夫等人通過(guò)研究提出色彩對(duì)人心理和情緒的影響，為色彩心理學(xué)和色彩療法奠定了基礎(chǔ)。早期的工業(yè)設(shè)計(jì)師更多則由藝術(shù)家擔(dān)任，工業(yè)色彩設(shè)計(jì)也依從藝術(shù)發(fā)展而進(jìn)步，在20世紀(jì)初工業(yè)革命時(shí)期開(kāi)始獨(dú)立出來(lái)，由工業(yè)革命時(shí)期的以金屬色、黑白色為主到功能主義時(shí)期包豪斯與現(xiàn)代主義設(shè)計(jì)哲學(xué)的興起，色彩開(kāi)始被視為一種可以提高產(chǎn)品功能性的元素，如雷·和查爾斯·埃姆斯采用鮮明的色彩來(lái)區(qū)分產(chǎn)品的不同部分，使產(chǎn)品使用更為直觀。而后的消費(fèi)主義更具表現(xiàn)性與高技派流行時(shí)期重回產(chǎn)品設(shè)計(jì)的無(wú)色傾向。隨著數(shù)字化和全球化的影響，色彩的使用變得更加多樣化和國(guó)際化。色彩設(shè)計(jì)隨著時(shí)代的發(fā)展演進(jìn)，再也不單單是藝術(shù)或設(shè)計(jì)學(xué)科獨(dú)有，而是多學(xué)科交叉研究，也反向要求設(shè)計(jì)師對(duì)于多學(xué)科的了解。

2.1.2 色彩心理學(xué)及其對(duì)消費(fèi)者行為的影響

色彩心理學(xué)簡(jiǎn)要來(lái)說(shuō)是不同顏色能夠激發(fā)特定的情緒反應(yīng)。色彩心理學(xué)是一個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域，它探討顏色如何影響人的情緒和行為。美國(guó)流行色彩研究中心的一項(xiàng)調(diào)查表明，人們?cè)谔暨x商品的時(shí)候存在一個(gè)“7秒鐘定律”，即面對(duì)琳瑯滿目的商品，人們只需7秒就能確定對(duì)這些商品是否感興趣[5]。談及色彩心理學(xué)不得不提到關(guān)于營(yíng)銷學(xué)的相關(guān)知識(shí)，一項(xiàng)關(guān)于營(yíng)銷學(xué)的研究表明，在觀察產(chǎn)品的2分鐘內(nèi)，產(chǎn)品色彩的選擇在用戶對(duì)于產(chǎn)品購(gòu)買的決定中占據(jù)了超過(guò)60%的比重。遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了其他產(chǎn)品信息例如形狀、結(jié)構(gòu)、材質(zhì)等要素。一個(gè)好的產(chǎn)品色彩設(shè)計(jì)能夠?qū)?gòu)買者進(jìn)行無(wú)意識(shí)地情緒激發(fā)后，基于其色彩設(shè)計(jì)及基本說(shuō)明對(duì)于產(chǎn)品產(chǎn)生品牌認(rèn)知，加強(qiáng)品牌形象，提高品牌隱藏價(jià)值，影響消費(fèi)者的購(gòu)買決策。色彩心理學(xué)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用是一個(gè)復(fù)雜而深入的領(lǐng)域，設(shè)計(jì)師和營(yíng)銷人員必須理解和運(yùn)用色彩來(lái)最大化產(chǎn)品的吸引力和市場(chǎng)表現(xiàn)。通過(guò)細(xì)致的研究和測(cè)試，企業(yè)可以更有效地利用色彩來(lái)影響消費(fèi)者情緒和行為，從而增加產(chǎn)品的成功率。

2.2 當(dāng)代人工智能大模型技術(shù)介入的色彩處理方式

2.2.1 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在色彩處理中的應(yīng)用

在人工智能技術(shù)的發(fā)展中，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)模擬人類大腦的結(jié)構(gòu)和功能，處理復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和高效的色彩處理。圖像自動(dòng)上色是深度學(xué)習(xí)在色彩處理中的一個(gè)典型應(yīng)用。目前大模型共有三種方式對(duì)圖像實(shí)行色彩處理，包括圖像色彩基礎(chǔ)生成的CNN模式、更復(fù)雜處理色彩關(guān)系的殘差網(wǎng)絡(luò)以及ResNet提高生成圖像的細(xì)節(jié)度與物質(zhì)世界的適配度。除卻對(duì)圖像的上色外人工智能還能在色彩遷移和風(fēng)格遷移中發(fā)揮作用，此功能是為提升圖像處理的智能化和藝術(shù)性，由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）組成，生成器生成圖像，判別器評(píng)估生成圖像的真實(shí)性，通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練，生成器不斷改進(jìn)生成圖像的質(zhì)量，最終能夠生成逼真的彩色圖像。CycleGAN通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在風(fēng)格遷移中表現(xiàn)尤為出色，即將一種圖像的色彩風(fēng)格遷移到另一種圖像上，例如，將一幅修拉的點(diǎn)彩風(fēng)景畫的風(fēng)格應(yīng)用到冬季風(fēng)景攝影中，使得圖像呈現(xiàn)出獨(dú)特的藝術(shù)效果。深度學(xué)習(xí)在圖像增強(qiáng)與修復(fù)方面也具有廣泛的應(yīng)用，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行處理，改善其質(zhì)量，使之更加清晰和美觀。在此方面一些研究類的高校在文物保護(hù)相關(guān)研究中早已投入使用。如若不想進(jìn)行色彩模型訓(xùn)練則可通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)利用數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，而不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。在色彩處理方面，自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過(guò)分析大量無(wú)標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)， 自動(dòng)學(xué)習(xí)色彩規(guī)律，從而進(jìn)行更加智能的色彩修復(fù)和增強(qiáng)。

3 以AIGC賦能創(chuàng)新產(chǎn)品色彩設(shè)計(jì)

3.1 AIGC賦能下的創(chuàng)新設(shè)計(jì)發(fā)展方向

當(dāng)代工業(yè)設(shè)計(jì)發(fā)展經(jīng)過(guò)工業(yè)1.0的機(jī)械制造和大規(guī)模生產(chǎn)的發(fā)展到工業(yè)2.0階段，受包豪斯設(shè)計(jì)風(fēng)格的影響，工業(yè)產(chǎn)品開(kāi)始強(qiáng)調(diào)功能性與美學(xué)的結(jié)合，到工業(yè)3.0時(shí)代計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)的興起，以計(jì)算機(jī)為代表的電子信息技術(shù)快速發(fā)展實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化信息化。當(dāng)前正在面臨以人工智能帶來(lái)革命的工業(yè)4.0[6]。但在發(fā)展過(guò)程中設(shè)計(jì)的推動(dòng)力都是基于設(shè)計(jì)對(duì)于當(dāng)前問(wèn)題發(fā)現(xiàn)后經(jīng)過(guò)科學(xué)技術(shù)的研究進(jìn)步而發(fā)展，并不是由于設(shè)計(jì)的內(nèi)趨式發(fā)展，且經(jīng)過(guò)多輪發(fā)展設(shè)計(jì)的起點(diǎn)越來(lái)越低，近兩年OpenAI的大模型開(kāi)放使得有更多的人參與設(shè)計(jì)中去，設(shè)計(jì)不再是少數(shù)專業(yè)人士的權(quán)利。單純的產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)，可能人并不能比得過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算下生成的產(chǎn)品形態(tài)合理，我們可以通過(guò)去向大模型軟件描述幾個(gè)關(guān)鍵詞例如Designed by Philippe Starck+metal shell+Clear Case，去描述一個(gè)按菲利普·斯塔克風(fēng)格設(shè)計(jì)的一件擁有金屬外殼的產(chǎn)品。對(duì)于產(chǎn)品的色彩設(shè)計(jì)這另一重要因素來(lái)說(shuō)，我們簡(jiǎn)單的色彩搭配和基于過(guò)往通用色彩設(shè)計(jì)發(fā)展中的色彩都能利用人工智能在充分墊圖學(xué)習(xí)后予以生成，但全新的色彩形式及強(qiáng)烈個(gè)人風(fēng)格的方式依然得依靠人類來(lái)嘗試創(chuàng)作，去提供模型訓(xùn)練新信息。

3.2 AIGC發(fā)展下的多學(xué)科融合協(xié)同趨勢(shì)

AIGC可以理解為我們?cè)趧?chuàng)造中的一個(gè)萬(wàn)能百科全書，我們所需要的任何學(xué)科內(nèi)容皆可向語(yǔ)言對(duì)話類大模型提問(wèn)，它會(huì)基于已有的學(xué)科認(rèn)知給予綜合回答，這一點(diǎn)使得我們即使只是在某一個(gè)領(lǐng)域深耕也可以在短時(shí)間內(nèi)了解其他任何學(xué)科的知識(shí)并運(yùn)用到自身學(xué)科建設(shè)中去。例如可以通過(guò)借助AIGC獲取藝術(shù)理論、心理學(xué)、文化背景和市場(chǎng)趨勢(shì)等多方面的信息，了解不同文化背景下的色彩象征意義，從而在國(guó)際化產(chǎn)品設(shè)計(jì)中使用適合的色彩方案；抑或是結(jié)合心理學(xué)知識(shí)，設(shè)計(jì)出能夠激發(fā)特定情感和行為的色彩搭配，提高產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)和市場(chǎng)吸引力。除此之外我們也會(huì)發(fā)展近些年來(lái)我國(guó)南北方設(shè)計(jì)高校都爭(zhēng)相創(chuàng)立跨學(xué)科協(xié)同的專業(yè)方向，就像是在為每個(gè)專業(yè)方向做一個(gè)不同的排列組合。潘云鶴院士曾提出過(guò)創(chuàng)新設(shè)計(jì)的五大構(gòu)成模型，包括技術(shù)創(chuàng)新、藝術(shù)創(chuàng)新、文化創(chuàng)新、人本創(chuàng)新和商業(yè)創(chuàng)新，相互融合推動(dòng)創(chuàng)新設(shè)計(jì)的形成。未來(lái)AIGC與色彩設(shè)計(jì)的結(jié)合只會(huì)更加深入。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和多學(xué)科融合的進(jìn)一步發(fā)展，設(shè)計(jì)師將能夠更加精確和創(chuàng)意地運(yùn)用色彩，打造出既具美學(xué)價(jià)值又符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品。通過(guò)AIGC的賦能，色彩設(shè)計(jì)不僅僅是一種美學(xué)表達(dá)，更成為了一種融合技術(shù)、文化和商業(yè)智慧的創(chuàng)新實(shí)踐。

3.3 AIGC下的數(shù)智化平臺(tái)搭建

隨著人工智能生成內(nèi)容創(chuàng)作技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)智化平臺(tái)的搭建成為實(shí)現(xiàn)多學(xué)科融合與創(chuàng)新設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。數(shù)智化平臺(tái)通過(guò)整合大數(shù)據(jù)、人工智能和云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，提供一個(gè)高效、智能和協(xié)同的設(shè)計(jì)與創(chuàng)作環(huán)境。

3.3.1 數(shù)據(jù)集成與管理

數(shù)智化平臺(tái)的核心是關(guān)于數(shù)據(jù)的集成與管理。AIGC（AI Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）大模型通過(guò)整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)內(nèi)容，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與分析，輔助設(shè)計(jì)師進(jìn)行智能創(chuàng)作和設(shè)計(jì)決策。通常平臺(tái)需要集成多種數(shù)據(jù)源，包括用戶行為數(shù)據(jù)、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)素材庫(kù)和行業(yè)知識(shí)庫(kù)等。在實(shí)際案例中，現(xiàn)有電商平臺(tái)大都可以整合用戶瀏覽和購(gòu)買數(shù)據(jù)，為AIGC提供用戶偏好和市場(chǎng)趨勢(shì)的實(shí)時(shí)分析。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，通常運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

3.3.2 云計(jì)算與實(shí)時(shí)色彩處理

云計(jì)算和邊緣計(jì)算技術(shù)為色彩設(shè)計(jì)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力和實(shí)時(shí)處理能力。設(shè)計(jì)師可以在云計(jì)算平臺(tái)內(nèi)訪問(wèn)海量色彩數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源，使得大模型支持復(fù)雜色彩模型的訓(xùn)練和實(shí)時(shí)色彩生成。當(dāng)使用分布式計(jì)算框架時(shí)，設(shè)計(jì)師則可以并行處理大量色彩數(shù)據(jù)，提升色彩分析和生成效率。而實(shí)時(shí)色彩處理則可以通過(guò)邊緣計(jì)算技術(shù)使得色彩處理更加實(shí)時(shí)與高效，特別是在需要快速響應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景，如虛擬試衣和在線設(shè)計(jì)工具中，邊緣計(jì)算可以實(shí)時(shí)調(diào)整服裝的色彩和款式，提供即時(shí)的試穿效果，提高用戶體驗(yàn)。

4 結(jié)語(yǔ)

在近兩年的科研發(fā)展中，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)，AIGC展現(xiàn)了其在色彩設(shè)計(jì)中非凡潛力，極大提升了設(shè)計(jì)效率，更利于設(shè)計(jì)師進(jìn)行色彩方案優(yōu)化并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制。未來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)算法和計(jì)算資源的進(jìn)一步發(fā)展，AIGC將在處理復(fù)雜色彩設(shè)計(jì)任務(wù)上取得更大突破。云計(jì)算和邊緣計(jì)算技術(shù)的普及將實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)色彩處理和即時(shí)反饋，增強(qiáng)設(shè)計(jì)師的創(chuàng)作效率和靈活性。多學(xué)科協(xié)同將進(jìn)一步深化，色彩設(shè)計(jì)將融合更多文化發(fā)展、心理學(xué)基礎(chǔ)和商業(yè)分析的知識(shí)，推動(dòng)創(chuàng)新設(shè)計(jì)發(fā)展。

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