U ovom diplomskom radu detaljno je analiziran pristup primjene generativne umjetne inteligencije (genAI) za vizualizaciju koncepata proizvoda. Osnovni cilj bio je istražiti mogućnosti i ograničenja različitih genAI alata koji omogućuju transformaciju tekstualnih opisa u vizualne prikaze proizvoda. Rad započinje pregledom trenutnog stanja tehnologije u području genAI alata za pretvorbu teksta u slike, ističući različite pristupe i tehnike koje se koriste za generiranje vizualizacija. U sljedećem koraku analizirane su karakteristike najpopularnijih dostupnih genAI alata, kao i njihova primjenjivost u kontekstu razvoja proizvoda, s naglaskom na stvaranje detaljnih i preciznih prikaza koji odražavaju funkcionalne i estetske karakteristike proizvoda. Važan dio istraživanja je evaluacija faktora koji utječu na kvalitetu generiranih vizualizacija, posebno struktura i sadržaj tekstualnih opisa. Na temelju tih saznanja analizirani su primjeri najbolje prakse izrade vizualizacija, uključujući razvoj smjernica za formuliranje efikasnih uputa koje potiču bolje rezultate u generiranju slika. U okviru istraživanja je detaljno opisana studija koja ilustrira primjernu genAI alata za vizualizaciju različitih koncepata proizvoda sa specifičnim zahtjevima te pokazuje kako genAI alati mogu podržati inovativne procese koncipiranja i oblikovanja, omogućujući brzo eksperimentiranje s različitim konceptima i njihovo iterativno poboljšavanje. Na kraju, izvršena je validacija predloženih smjernica za izradu vizualizacija putem eksperimentalnih scenarija s korisnicima koji nemaju iskustva u korištenju ovakvih genAI alata. Takav je pristup omogućio kvantitativnu analizu učinkovitosti smjernica u praksi, potvrđujući njihovu praktičnu primjenjivost i sposobnost unapređenja procesa koncipiranja i oblikovanja proizvoda. Rezultati istraživanja prikazanog u ovom radu pružaju uvid u potencijal genAI tehnologija za transformaciju procesa razvoja proizvoda, ističući njihovu važnost u industrijskim, obrazovnim i istraživačkim kontekstima.
Mateo Šimac
2024.
Diplomski rad
