中国汽车市场由增量市场逐步向存量市场过渡,产品同质化竞争日趋激烈,汽车造型将在市场中发挥着越来越重要的作用。一方面,汽车造型流程中草图分析和效果图绘制过程繁琐,效率较低,影响产品设计快速迭代;另一方面,造型设计知识门槛太高,不利于消费者提出自己的个性化见解,参与“众包”造型设计工作。针对上述问题,本文基于数据驱动思想提出了汽车侧视草图自动量化分析与效果图生成方法,旨在为专业人员和大众提供高效的草图分析与效果图生成工具。具体内容如下:为实现侧视草图自动量化分析,本文首先总结了常用的汽车比例参数及基本法则,提出了量化准则,然后基于深度学习特征点自动定位实现了草图比例计算与分析。在特征点自动定位方面,本文提出的特征点提取方法融合了轻量化网络ShuffleNetV2与深度学习特征点定位方法DAN。此外,本文创建了轿车侧视高清图、对应草图以及特征点标注数据库,涵盖15个品牌共计2045个车型。数值实验表明,本文特征点提取方法在保证定位精度的前提下,内存体积更小、运行效率更高、显卡需求更低。基于上述全自动关键点定位结果,实现了对侧视手绘草图的初步量化分析。为实现高精度汽车侧视效果图全自动生成,本文采用条件生成对抗网络pix2pixHD深度学习算法学习草图到对应效果图的特征映射。首先通过配对侧视草图和效果图创建汽车侧视高清图像数据库。然后采用条件生成对抗网络pix2pixHD算法进行特征提取学习。数值实验表明,测试生成的效果图与原图相似度较高,保持了原来的设计比例,生成图像较为清晰,根据手绘草图和专业草图生成的效果图整体质量也较高,可以有效提高效果图生成效率,从而提升汽车造型概念设计阶段的效率。