生成式AI赋能湖北乡土农副产品包装智能设计模型构建与实证

摘要

为探索人工智能生成内容（AIGC）技术赋能包装设计的系统化路径，本文基于文化符号学理论与生成式人工智能设计理论，构建“文化基因提取—智能生成—人机协同优化—实证反馈”（GF-AIGC）四阶段智能设计模型，并以赤壁青砖茶包装设计为案例，通过专家评审与消费者问卷进行多维度效果验证。实证结果表明，GF-AIGC模型在文化适配度（4.32分和3.15分，P<0.01）、审美评价（4.08分和3.12分，P<0.01）、购买意愿（3.95分和3.01分，P<0.01）等方面均优于传统设计流程，设计周期缩短约71%，方案产出数量提高至传统设计流程的8～10倍，文化符号视觉转译准确率提高至86.7%。GF-AIGC模型将地域文化基因解码系统性地嵌入AIGC设计流程，形成“文化—技术—市场”三维驱动的闭环设计框架，为乡土农副产品包装设计的智能化升级提供了方法参考。

关键词

生成式人工智能 / 包装设计 / 乡土农副产品 / 文化基因

基金资助

2023年湖北省哲学社会科学研究项目“乡村振兴战略下基于AI辅助的农副产品包装设计创新研究”（23G038）; 2024年湖北省教育厅科研计划项目“基于生成式人工智能的农副产品包装智能设计研究”（B2024380）