摘要：旨在提升用戶在辦公座椅中的主觀幸福感，提出獲取用戶對(duì)辦公座椅的積極愿景并利用人工智能生成工具輔助設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)譯。首先，采用Python程序爬取銷量排名前100的辦公座椅，隨后由6位設(shè)計(jì)師進(jìn)行討論并篩選，最終確定24款符合積極體驗(yàn)原則的辦公座椅樣本。其次，基于選定的辦公座椅樣本，通過半結(jié)構(gòu)化訪談收集用戶的積極愿景，并運(yùn)用GIOIA方法將這些愿景歸納為積極體驗(yàn)的六大要素，以確定每個(gè)愿景對(duì)應(yīng)的核心要素。再次，運(yùn)用模糊層次分析法（FAHP）計(jì)算出用戶積極愿景的權(quán)重。最后，結(jié)合積極愿景及其權(quán)重，借助生成式設(shè)計(jì)工具Stable Diffusion輔助設(shè)計(jì)，制作出產(chǎn)品效果圖，并進(jìn)行評(píng)估與驗(yàn)證。成功獲取了可提升用戶主觀幸福感的積極愿景，并將其轉(zhuǎn)化為生成式AI所需要的“提示詞”并生成設(shè)計(jì)，通過積極體驗(yàn)框架驗(yàn)證了方案的可行性。積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)關(guān)注于滿足用戶更高層次的情感需求，通過深入探索用戶的積極愿景，增進(jìn)辦公座椅使用者的幸福感和生活滿足度。此外，生成式人工智能的融入能夠提高設(shè)計(jì)工作的效率，增速辦公家具設(shè)計(jì)的更新?lián)Q代，為辦公家具行業(yè)帶來了創(chuàng)新性的解決策略。

關(guān)鍵詞：積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)；辦公座椅家具；生成式設(shè)計(jì)工具；主觀幸福感；設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)譯

中圖分類號(hào)：TS664 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-0069（2025）03-0102-06

Abstract：The purpose is to enhance users’ subjective well-being in office chairs，propose to obtain users’ positive visions of office chairs，and use artificial intelligence generation tools to assist in design translation. Method：Firstly，a Python program is used to crawl the top 100 office chairs in terms of sales. Then，six designers discuss and screen them，and finally determine 24 office chair samples that meet the principle of positive experience. Secondly，based on the selected office chair samples，positive visions of users were collected through semi-structured interviews，and GIOIA method was used to summarize these visions into six elements of positive experience，in order to determine the core elements corresponding to each vision. Again，use the Fuzzy Analytic Hierarchy Process（FAHP）to calculate the weight of users’ positive visions. Finally，combining the positive vision and its weights，using the generative design tool Stable Diffusion to assist in design，a product rendering is created and evaluated and validated. The result successfully obtained a positive vision that can enhance users’ subjective well-being，and transformed it into the \"prompt words\" and design generation required by generative AI. The feasibility of the solution was verified through a positive experience framework. Conclusion：Positive experience design focuses on meeting users’ higher-level emotional needs，and by exploring users’ positive visions in depth，it can enhance the happiness and life satisfaction of office chair users. In addition，the integration of generative artificial intelligence can improve the efficiency of design work，accelerate the upgrading of furniture design，and bring innovative solutions to the office furniture industry.

Keywords：Positive experience design；Office chairs and furniture；Generative design tools；Subjective well-being；Design translation

引言

隨著現(xiàn)代辦公環(huán)境的不斷變化，員工的工作方式和工作需求也在不斷演變[1]。辦公家具，尤其是辦公座椅的設(shè)計(jì)，對(duì)員工的工作效率、舒適度和整體幸福感有著直接影響[2]。目前，積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)已成為學(xué)術(shù)界研究熱點(diǎn)之一[3]，部分學(xué)者逐步注意到更高層次的需求才能夠激發(fā)用戶的積極的體驗(yàn)[4]，提升用戶的整體幸福感[5]。例如，吳春茂[6]將積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)理論導(dǎo)入高校家具設(shè)計(jì)領(lǐng)域，旨在有效提取用戶積極體驗(yàn)，設(shè)計(jì)出提升其主觀幸福感的高校教室家具。黃沛瑤[7]構(gòu)建了豐富積極體驗(yàn)周期的 14 款設(shè)計(jì)策略，通過新技術(shù)賦能老家具，延長了老家具產(chǎn)品的積極體驗(yàn)周期，提升用戶的可持續(xù)主觀幸福感。田曉梅[8]從積極體驗(yàn)入手，對(duì)積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)策略的開發(fā)進(jìn)行了深入探索，構(gòu)建了提升主觀幸福感的積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)策略，進(jìn)行高校寢室家具設(shè)計(jì)。上述研究均具有特定的學(xué)術(shù)價(jià)值，但在積極體驗(yàn)研究領(lǐng)域，大多數(shù)研究僅限于制訂旨在增進(jìn)用戶主觀幸福感的設(shè)計(jì)策略，并未進(jìn)一步提供具體的設(shè)計(jì)方案，亦未驗(yàn)證這些策略是否真正能夠提升用戶的主觀幸福感。與此同時(shí)，目前單一的實(shí)踐產(chǎn)出也無法滿足多元人群的積極愿景，隨著數(shù)字化和智能化技術(shù)的迅猛發(fā)展，有必要充分利用這些技術(shù)的潛力，以滿足消費(fèi)者在細(xì)微之處的差異性需求，并持續(xù)提升大眾的幸福感。鑒于此，本文將積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)理論引入辦公家具設(shè)計(jì)領(lǐng)域，提出獲取用戶積極愿景的辦公座椅家具智能生成式設(shè)計(jì)方法，為辦公座椅家具設(shè)計(jì)的積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)研究拓寬思路，同時(shí)提供一種高效便捷的設(shè)計(jì)流程。

一、研究方法及流程設(shè)計(jì)

（一）理論基礎(chǔ)

1.積極體驗(yàn)

積極體驗(yàn)是積極心理學(xué)概念在設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。[9]積極體驗(yàn)在2012年首次被代爾特夫大學(xué)德斯梅特（Desmet）教授應(yīng)用到設(shè)計(jì)領(lǐng)域，其核心目標(biāo)在于提升人們的主觀幸福感[10]。同年哈森扎爾（Hassenzahl）提出了積極體驗(yàn)要素，并將影響積極體驗(yàn)的要素細(xì)化為自主性、相關(guān)性、技能性、刺激性、流行性和安全性[11]。如表1。這些要素分別從不同角度分析了提升用戶積極體驗(yàn)的 內(nèi)在動(dòng)因[12]。隨后2017年Desmet提出了一個(gè)積極體驗(yàn)框架，包括為愉悅的設(shè)計(jì)、為個(gè)人意義的設(shè)計(jì)和為美德的設(shè)計(jì)3個(gè)部分，這3個(gè)要素是層層遞進(jìn)的，從愉悅而設(shè)計(jì)這樣短期愉悅到之后的為美德而設(shè)計(jì)是長遠(yuǎn)的且這里的設(shè)計(jì)對(duì)象關(guān)注到全人類[13]。見圖1。

研究將得到的積極愿景需求通過哈森扎爾六要素進(jìn)行分類，然后將生成的家具運(yùn)用積極體驗(yàn)框架進(jìn)行評(píng)估，檢驗(yàn)是否真正的提升了用戶的主觀幸福感。

2.Stable Diffusion

隨著Chat GPT，Midjouney，Stable Diffusion，Gemini等大模型的橫空出世，生成式人工智能大模型取得了飛速發(fā)展，各行各業(yè)迎來了新一輪的技術(shù)變革[14]。人工智能生成內(nèi)容的出現(xiàn)使得人機(jī)交互中多模態(tài)內(nèi)容的數(shù)量級(jí)和豐富度都大幅度增長，具備智能化、靈活性等特點(diǎn)。[15]Stable Diffusion能夠通過運(yùn)用Control Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)生成結(jié)果的風(fēng)格和形式進(jìn)行精細(xì)化控制，具有算法開源、生成可控性高等優(yōu)勢(shì)[16]。目前，Stable Diffusion已經(jīng)成為圖像生成領(lǐng)域中最被廣泛討論和應(yīng)用的模型[17]。例如于鵬[18]以服飾辨識(shí)性為基礎(chǔ)，采用Lora訓(xùn)練方式，發(fā)現(xiàn)僅需少量樣本即可實(shí)現(xiàn)苗族服飾特征在Stable Diffusion生成內(nèi)容中的遷移。李莉[19]通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明Stable Diffusion模型能較好地傳承傳統(tǒng)紋樣的基因，藝術(shù)性與創(chuàng)造性兼具，更加符合傳統(tǒng)紋樣的藝術(shù)設(shè)計(jì)需求。由此，將生成式工具與積極體驗(yàn)進(jìn)行交叉協(xié)作，將積極體驗(yàn)產(chǎn)生的積極愿景，轉(zhuǎn)化為Stable Diffusion所需要的提示詞，通過訓(xùn)練lora模型產(chǎn)出設(shè)計(jì)實(shí)踐，提高積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)精準(zhǔn)度，為設(shè)計(jì)出提高用戶主觀幸福感的辦公家具提供更加快速便捷的設(shè)計(jì)方法。

（二）研究流程

首先，利用python爬取銷量最高的100件辦公座椅，通過6位設(shè)計(jì)師討論并篩選出24個(gè)符合積極體驗(yàn)原則的辦公座椅樣本。其次，基于積極體驗(yàn)原則，利用選定的辦公座椅樣本通過半結(jié)構(gòu)訪談獲取用戶的積極愿景，運(yùn)用GIOIA方法將積極愿景聚類至積極體驗(yàn)六要素，涵蓋自主性、相關(guān)性、技能性、刺激性、流行性和安全性6個(gè)方面。再次，利用FAHP計(jì)算獲取用戶積極愿景的權(quán)重。最后，通過生成式設(shè)計(jì)工具Stable Diffusion進(jìn)行輔助設(shè)計(jì)，生成產(chǎn)品效果圖并進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證，評(píng)估重點(diǎn)在于是否在愉悅、個(gè)人意義和美德3個(gè)層次上提升用戶的主觀幸福感。（見圖2）

二、設(shè)計(jì)研究流程與結(jié)果

（一）辦公座椅典型樣本獲取

在辦公座椅樣本收集與分類階段，通過網(wǎng)絡(luò)購物平臺(tái)（如淘寶、京東）上進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取，以“辦公座椅”為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索。對(duì)在線綜合購買排名前 20 且產(chǎn)品收藏量過萬的店鋪中，篩選出銷量最高的100件辦公座椅，見圖3。鑒于大部分購物網(wǎng)站均以側(cè)視效果展示產(chǎn)品造型，故選取樣本造型的左側(cè)視圖作為實(shí)驗(yàn)樣本，并去除樣本背景顏色。邀請(qǐng)6位設(shè)計(jì)師對(duì)這些產(chǎn)品進(jìn)行篩選分析，在體現(xiàn)積極體驗(yàn)要素中的一種或多種原則的指導(dǎo)下，排除了同類型同形式的產(chǎn)品[20]，最終篩選24件辦公座椅，見圖4。

（二）用戶積極需求分析

1.積極愿景獲取

邀請(qǐng)用戶以半結(jié)構(gòu)訪談的形式對(duì)上述24件辦公家具樣本進(jìn)行“積極愿景”的可能性描述，即用戶理想中幸福需求是怎樣的，闡述對(duì)于辦公座椅新的可能性的主觀描述。通過社交媒體、設(shè)計(jì)師推薦等渠道招募了20名辦公環(huán)境下的潛在用戶作為訪談對(duì)象。被訪者覆蓋不同年齡、職業(yè)和背景，以確保需求的多樣性和代表性。在訪談過程中，研究者按照訪談提綱逐一進(jìn)行提問，并鼓勵(lì)被訪者詳細(xì)描述他們的感受和建議。每次訪談持續(xù)10～15分鐘，并在訪談結(jié)束后將錄音進(jìn)行文字轉(zhuǎn)錄和編碼分析并總結(jié)用戶對(duì)24件辦公座椅的主要積極愿景，見表2。

2.積極愿景歸類

根據(jù)用戶“積極愿景”內(nèi)容，運(yùn)用GIOIA方法聚類至積極體驗(yàn)六要素。具體步驟分為3部分：（1）第一階為初級(jí)編碼。將數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分類，提取關(guān)鍵積極愿景文本；（2）第二階為次級(jí)編碼。進(jìn)一步將初級(jí)編碼中的關(guān)鍵積極愿景進(jìn)行歸納，形成更高層次的積極需求關(guān)鍵詞；（3）聚類積極要素。將這些關(guān)鍵詞根據(jù)研究目標(biāo)（積極體驗(yàn)要素）進(jìn)行聚類。訪談內(nèi)容聚類示例見表 3。

（三）構(gòu)建FAHP判斷矩陣計(jì)算積極愿景相對(duì)權(quán)重

1.構(gòu)建辦公座椅積極愿景的層級(jí)架構(gòu)

該模型分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層3個(gè)層級(jí)[20]。其中目標(biāo)層定義為用戶座椅設(shè)計(jì)積極愿景，準(zhǔn)則層定義為“自主性”“相關(guān)性”“技能性”“刺激性”“流行性”和“安全性”，指標(biāo)層則定義為上述18個(gè)積極愿景詞匯，見圖5。

2.建立模糊互補(bǔ)判斷矩陣。

矩陣的一致性比率系數(shù)的數(shù)值（CR）要求小于0.1[21]，如果一致性檢驗(yàn)大于0.1，說明模糊判斷矩陣未通過一致性檢驗(yàn)，不能作為最終結(jié)論[22]。最終得出A、B1、B2、B3、B4、B5、B6的相容性指標(biāo)均小于0.1，證明矩陣數(shù)據(jù)通過了一致性檢驗(yàn)，故將上述權(quán)重結(jié)果匯總并整理指標(biāo)權(quán)重，見表5。

三、原型生成與評(píng)估

（一）辦公座椅積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)原型生成

結(jié)合用戶積極愿景，配合權(quán)重參數(shù)，利用ChatGPT提取生成設(shè)計(jì)方案的視覺效果圖的提示詞（prompt），見圖6。設(shè)定提示詞的具體規(guī)則如下：（1）全文為小寫英文和權(quán)重?cái)?shù)值，使用括號(hào)+關(guān)鍵詞+冒號(hào)+關(guān)鍵詞的權(quán)重的方式，“提示詞”高權(quán)重在前，低權(quán)重在后。（2）每個(gè)設(shè)計(jì)方案的文字描述不超過 25 個(gè)英文單詞，描述用逗號(hào)“，”間隔；（3）若對(duì)輸出結(jié)果有較為明確的風(fēng)格定位，則可以通過不同詞組對(duì)預(yù)期風(fēng)格進(jìn)行重復(fù)描述，具體提示詞輸出見表6。

當(dāng)下人工智能輔助設(shè)計(jì)工具處于高速發(fā)展迭代階段，其中以DALL-E2、Stable Diffusion 和 Midjourney等為代表的圖形創(chuàng)意軟件備受關(guān)注[23]。將提示詞輸入至 Stable Diffusion 的“/imagine”命令，經(jīng)過多次運(yùn)行生成了大量與用戶積極體驗(yàn)相符的辦公座椅造型，形成了造型參考資料庫，如圖 7 所示。通過與10名設(shè)計(jì)師、5名行業(yè)專業(yè)組成焦點(diǎn)小組，共選出4組具有可行性的方案，見圖8。

（二）辦公座椅評(píng)估

研究采用多維度驗(yàn)證設(shè)計(jì)方案對(duì)用戶主觀幸福感的提升效果，并重點(diǎn)考察其在積極體驗(yàn)框架（愉悅、個(gè)人意義、美德）中的綜合表現(xiàn)。基于積極體驗(yàn)理論框架，設(shè)計(jì)三級(jí)評(píng)估指標(biāo)：一級(jí)指標(biāo)：愉悅性（感官舒適度、美學(xué)吸引力）、個(gè)人意義（功能契合度、情感共鳴）、美德（可持續(xù)性、社會(huì)價(jià)值）。二級(jí)指標(biāo)：細(xì)化至18項(xiàng)，如“座椅動(dòng)態(tài)支撐的舒適感”“外觀設(shè)計(jì)的時(shí)尚性”“健康監(jiān)測(cè)功能的實(shí)用性”“材料環(huán)保性”等，覆蓋用戶生理、心理及社會(huì)需求。采用李克特五級(jí)量表（1=強(qiáng)烈不同意，5=強(qiáng)烈同意）量化用戶滿意度，并輔以開放式問題收集質(zhì)性反饋。為保障參與者多樣性，招募209名參與者，覆蓋18～55歲不同年齡段，職業(yè)包括程序員、教師、設(shè)計(jì)師等，確保樣本的代表性。并由10名家具設(shè)計(jì)師與5名行業(yè)專家組成焦點(diǎn)小組，從技術(shù)可行性、市場潛力、創(chuàng)新性等維度進(jìn)行專業(yè)評(píng)分。對(duì)圖8進(jìn)行評(píng)估選擇，評(píng)估結(jié)果見圖9。評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為：如果結(jié)果對(duì)愉悅設(shè)計(jì)產(chǎn)生積極影響，而對(duì)另外任意一個(gè)層次產(chǎn)生消極影響，將不符合積極體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果如果對(duì)一個(gè)層次產(chǎn)生積極影響，而不對(duì)其他任意層次產(chǎn)生消極影響，其結(jié)果符合積極體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。如均產(chǎn)生積極影響，則涉及有助于提升其主觀幸福感。

由調(diào)查結(jié)果可知，方案3較高的符合了用戶的積極愿景，在愉悅性（4.52/5）、個(gè)人意義（4.48/5）與美德（4.33/5）3個(gè)層級(jí)均表現(xiàn)優(yōu)異。因此進(jìn)一步細(xì)化設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)，加入材質(zhì)、顏色、光影等效果，以提高設(shè)計(jì)的真實(shí)感和可視化效果，具體展示效果見圖10。在行業(yè)專家評(píng)價(jià)方面，焦點(diǎn)小組指出，方案3通過“Stable Diffusion生成的多曲面結(jié)構(gòu)”實(shí)現(xiàn)了人體工學(xué)與美學(xué)的平衡，且“集成無線充電與物聯(lián)網(wǎng)接口”符合智能辦公趨勢(shì)。

結(jié)論

研究提出了一種創(chuàng)新的積極體驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的辦公座椅生成式家具設(shè)計(jì)方法，通過積極體驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的生成式設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶主觀幸福感的顯著提升。不僅豐富了積極體驗(yàn)理論的應(yīng)用維度，也為現(xiàn)代辦公家具設(shè)計(jì)領(lǐng)域注入了新的理論活力和實(shí)踐指導(dǎo)。通過積極體驗(yàn)設(shè)計(jì)理論與生成式設(shè)計(jì)的有機(jī)整合，構(gòu)建了一套系統(tǒng)化的設(shè)計(jì)流程，將用戶的積極愿景轉(zhuǎn)化為具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的設(shè)計(jì)方案。這一流程的實(shí)施，不僅在一定程度上確保了設(shè)計(jì)結(jié)果在愉悅性、個(gè)人意義和美德3個(gè)層面上的積極影響，而且通過智能生成式工具的應(yīng)用，相對(duì)提高了設(shè)計(jì)效率和創(chuàng)新性。然而，我們也清醒地認(rèn)識(shí)到，通過設(shè)計(jì)師對(duì)用戶積極愿景的需求轉(zhuǎn)述一定會(huì)有語義的流逝，研究在樣本量、積極心理需求的復(fù)雜性以及評(píng)估方法上仍有待進(jìn)一步拓展和深化。未來，我們將繼續(xù)擴(kuò)大研究視野，探索更廣泛的設(shè)計(jì)變量，并通過長期的用戶研究，不斷優(yōu)化和完善設(shè)計(jì)方法，以期達(dá)到更高層次的設(shè)計(jì)精準(zhǔn)度和用戶滿意度。

基金項(xiàng)目：內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（2021MS03019）；國家社會(huì)科學(xué)基金藝術(shù)學(xué)項(xiàng)目（22EG213）；內(nèi)蒙古師范大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（2022JBTD014）

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