随着智能化设备的研究和普及,用户对于个性化的图标设计需求日益增加,市场也对图标设计的快速迭代提出了更高的要求。国内外为此进行了大量的研究,在新一波人工智能浪潮的推动下,深度学习技术为智能化图标设计的研究提供了新的可能性。本文提出一种基于深度学习的图标智能化设计方法,旨在利用深度学习技术把个性化图标设计需求引入到计算机生成图标的过程中,该方法能够在短时间内自动生成大量具有指定风格特征的图标设计方案。本文的具体工作主要分为三部分:第一部分是基于深层卷积神经网络的图标风格识别模型研究。本论文通过对国内外图标设计理论和方法的研究,确定将现有的图标数据按照其风格特征进行三分类,分类为线性化风格图标、扁平化风格图标和立体化风格图标。利用深层卷积神经网络VGGNet-16作为图标风格识别模型,进行网络训练,结果表明该模型的图标风格识别准确率达到97.5%,该方法可以在短时间内对大量图标样本数据进行分类,为智能化图标生成模型提供了强大的图标风格数据集的支撑。在完成图标风格识别模型训练的基础上,为了直观的了解深度学习提取图标风格特征的过程,本文还进行了卷积过程可视化的操作,展现了深度学习从具体到抽象的图像风格特征提取过程。第二部分是基于辅助条件生成式对抗网络的图标智能化生成模型的研究。在图标风格识别模型的基础上,提出一种图标智能化生成方法。该方法利用辅助条件生成式对抗网络作为图标智能化生成模型,将三种图标风格特征作为条件标签,通过生成模型和判别模型的对抗、迭代,最终网络达到一种动态平衡,实现在短时间内生成具有指定风格特征的大量图标样本图像。第三部是基于辅助条件生成式对抗网络的图标智能化生成模型的优化研究。针对深度生成模型训练过程中的不稳定性,生成图标结果质量较低等问题,本论文还提出了对智能化图标生成模型的改进方案。首先通过引入了谱归一化技术和自注意力机制,实现对图标生成网络模型的优化。引入并明确图标中心元素,提高图标生成网络对图标设计元素的整合能力。优化后的图标智能化生成模型,不仅能够在短时间内生成具有指定风格特征图标,还能够生成具有明确中心元素的图标设计方案。本论文利用深度学习自学习能力,提出一种基于深度学习的图标智能化设计方法。一方面,将图标个性化设计需求融入到了计算机生成图标的过程中,简化了设计流程,实现对智能化图标设计的探索。另一方面,在短时间内生成大量符合要求的图标设计方案,有助于设计师创意过程和头脑风暴,激发设计师的灵感,促进人机协同设计。本论文将深度学习技术应用在图标设计领域,是一种将人工智能和设计领域相结合的探索,为智能化设计的研究和发展提供了一定的借鉴意义。