基于人工智能技术的产品商标设计与查重系统研究

摘要：本研究探讨了人工智能技术在创意产品商标设计中的应用，旨在提高商标设计的效率和质量。研究提出了一个基于AI技术的产品商标设计系统，涵盖数据收集、模型训练、图像生成、优化改进和商标查重等功能。通过湖北广水烟厂的案例，展示了系统的实施过程和实际应用效果。结果表明，该系统能够快速生成多样化设计方案，激发创新灵感，保证设计质量稳定性，并显著提高工作效率。本研究为人工智能在商标设计领域的应用提供了新的思路和方法，对推动企业创新发展和品牌建设具有重要意义。

关键词：人工智能；商标设计；图像生成；商标查重；创新驱动；品牌建设

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，其在创意产品商标设计领域的应用日益广泛。传统的商标设计过程往往局限于企业内部讨论，存在成本高、效率低、创新不足等问题。人工智能技术的引入为解决这些问题提供了新的可能性。本研究旨在探讨如何利用人工智能技术优化商标设计流程，提高设计效率和质量，从而推动企业创新发展和品牌建设。

近年来，国内外学者对人工智能在创意设计领域的应用进行了广泛研究。例如，Smith等人（2021）探讨了深度学习在图像生成中的应用，为AI辅助设计提供了理论基础。国内学者李明（2022）研究了人工智能在品牌形象设计中的应用，提出了基于AI的品牌设计框架。然而，针对商标设计这一特定领域的研究仍相对有限。本研究旨在填补这一空白，提出一个综合性的AI商标设计系统，并通过实际案例验证其有效性。

二、基于人工智能技术的产品商标设计系统

本研究提出的基于人工智能技术的产品商标设计系统主要包括数据收集与预处理、模型训练与图像生成、优化改进与创意投放三个核心模块。在数据收集与预处理阶段，系统首先采集行业应用数据和相关创意数据，并对这些数据进行清洗、标注和结构化处理，以便为后续的模型训练提供高质量的数据基础【1】。

在模型训练与图像生成阶段，系统利用预处理后的数据训练深度学习模型和图像生成算法。通过选择适合的模型或API【2】（如midjourney、OpenAI DALL·E2等），系统能够生成更加真实和准确的图像。这一过程不仅能够快速生成大量商标设计方案，还能根据用户的具体需求（如品牌名称、行业属性、颜色偏好等）进行定制化设计。

在优化改进与创意投放阶段，系统对生成的图像进行进一步的优化和改进，以提高图像质量。同时，结合用户需求和创意特征数据，系统采用智能投放算法引擎进行个性化创意推荐。这一过程融合了MAB增强学习算法和LR、GBDT等算法，能够针对不同用户需求提供精准的创意推荐，从而大大提高设计效率和用户满意度。

三、商标查重系统的设计与实现

商标查重是商标设计过程中的关键环节，本研究提出的系统通过与API集成和设计查重算法来实现这一功能。在API集成方面，系统首先向选定的API提供商注册账号并获取API密钥，然后编写API调用代码，实现对API的调用和响应数据的处理。这一过程确保了系统能够合法、合规地访问和使用商标数据库，为查重提供基础数据支持。

在查重算法与逻辑设计方面，系统采用了文本商标查重算法和图形商标查重算法相结合的方法。对于文本商标，系统使用编辑距离算法和自然语言处理技术中的词向量模型来计算商标名称的相似度。对于图形商标，系统则利用图像识别技术【3】和特征提取算法【4】（如SIFT、SURF算法）来提取图形的关键特征点，并通过比较这些特征点来判断图形的相似性。

综合查重逻辑的设计是系统的核心，它结合了文本和图形商标的查重结果，以及商标的类别、商品或服务范围等因素，制定出全面的相似度判断标准。例如，当文本商标相似度较高且图形商标也有一定相似性，同时两者的商品或服务类别相近时，系统会判定为高度相似商标。这种综合性的查重逻辑大大提高了查重的准确性和可靠性，有效避免了商标重复或侵权的问题。

四、系统实施与应用效果

本研究以湖北广水烟厂的商标设计业务为案例，实施了基于AI技术的产品商标设计系统。在后台支撑库的建立阶段，系统构建了全面的商标库，包括商标的基本信息、法律信息和使用信息等。这一过程为后续的AI商标生成和查重提供了坚实的基础数据支持。

在AI商标生成阶段，系统通过精准描述设计要求和尝试不同的指令表达方式，生成了大量多样化的商标设计方案。这些方案不仅满足了广水烟厂对商标设计的多样化需求，还为设计师提供了新的设计思路和灵感，显著提高了设计效率和质量。

在查重系统的应用方面，系统通过与API集成和查重算法的应用，实现了对生成商标的快速查重。这一功能不仅能够及时识别出与已有商标的相似度，还能有效避免商标重复或侵权的问题，大大降低了企业的法律风险。

系统的应用效果主要体现在三个方面：首先，它能够快速生成大量多样化的设计方案，满足企业对商标设计的多样化需求；其次，AI技术的应用激发了创新设计灵感，帮助设计师突破传统思维局限，创造出更具独特性的商标；最后，系统保证了设计质量的稳定性，避免了人为因素导致的设计失误，确保了每个生成的商标都具有较高的专业水准。

五、结论

本研究提出的基于人工智能技术的产品商标设计系统，通过整合数据收集、模型训练、图像生成、优化改进和商标查重等功能，为企业的商标设计提供了全面的解决方案。系统的实施和应用结果表明，它能够显著提高商标设计的效率和质量，激发创新灵感，降低设计成本，并有效避免商标重复或侵权的问题。

本研究的主要贡献在于：首先，提出了一个综合性的AI商标设计系统框架，为人工智能在商标设计领域的应用提供了新的思路；其次，通过实际案例验证了系统的有效性和实用性，为企业实施AI辅助设计提供了参考；最后，系统在商标查重方面的创新设计，为解决商标重复和侵权问题提供了有效手段。

未来研究可以进一步探索AI技术在商标设计中的深度应用，如结合情感计算技术来设计更具情感共鸣的商标，或利用强化学习算法来优化设计流程。同时，也可以将系统扩展到其他创意设计领域，如产品包装设计、广告创意等，以充分发挥人工智能在创意产业中的潜力。

参考文献

[1]张东裕.基于生成式语言模型与扩散模型融合的图像生成研究[J].信息记录材料，2024，25（11）：99-101.DOI：10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2024.11.039.

[2]王怡，张华俊.基于Windows API的嵌入式产品数据分析系统设计[J].技术与市场，2025，32（01）：49-53.

[3]王华，郭艳妮.基于深度学习的图像识别技术研究与应用[J].现代计算机，2024，30（24）：63-66+72.

[4]刘晔恒，王千，李晔.多种波浪图像特征点提取匹配算法结果对比研究[J].力学与实践，2024，46（06）：1154-1165.

作者简介

第一作者：郁朝，湖北中烟广水卷烟厂，湖北省广水市，432700，作者简介：郁朝（2000.10—），男，汉族，湖北浠水人，本科，助理工程师，计算机人工智能应用方向，；通讯作者：陈妤，湖北中烟广水卷烟厂，湖北省广水市，432700，作者简介：陈妤（1998.11—），女，汉族，河南信阳人，本科，助理工程师，计算机人工智能应用方向，；其他作者：吴梦君，湖北中烟广水卷烟厂，湖北省广水市，432700，作者简介：吴梦君（1996.08—），男，汉族，湖北黄冈人，本科，助理工程师，计算机人工智能应用方向