色彩一直作为对产品销量影响最大的重要因素之一,虽然其本身存在一定的规律,然而由于当前产品色彩设计存在复杂性,设计师在设计过程中存在局限性,因此需要运用智能算法来进行辅助设计。针对产品色彩智能设计系统课题研究的标准流程框架下的生成方案创新不足、步骤存在简化空间,以及方案的多样性的问题,本文提出了基于生成对抗网络的产品色彩设计研究方法。结合产品色彩智能设计过程中的普遍通用环节,运用生成对抗网络对优秀的产品色彩设计样本进行规律学习,得到生成器生成方案,再通过色立体离散点构建的色彩设计方案筛选器,根据意象需求对生成方案进行筛选,构建了具有一定参考价值的色彩设计方案生成系统,该方法主要由以下三个部分得以实现:1.生成产品色彩设计方案。以优秀产品色彩设计方案进行特征色提取实验,将提取的色彩编码作为作为生成对抗网络规律学习的样本,训练网络模型并得到产品色彩方案生成器,进行方案生成工作。2.对生成方案进行排序、筛选、择优。通过感性工学中的量化方法,主成分分析、聚类等方法筛选目标意象,再通过神经网络建立意象词与色立体离散点之间的映射,建立产品色彩设计方案筛选器,对生成方案进行筛选。3.运用训练后有稳定权重生成器和筛选器网络模型搭建产品色彩设计运行系统,生成符合意象需求的色彩设计方案。在理论方法的基础上对上述模块进行可视化系统层级概念的搭建工作,用户可以通过简单的界面点选操作迅速得到意象评价值较高的产品色彩设计方案,实现生成、筛选与交互等功能,最终将获得的色彩设计方案对实物模型进行了应用,验证了方法的可行性与适用性。