在数据爆炸的当下,如何将信息与用户连结,将技术与艺术连结,将视觉设计去中心化,更好的服务用户,更快的创造创意价值,是许多研究者讨论的课题。生成设计作为技艺相融的年轻设计手段,与计算机技术相伴生长,随着第三次人工智能浪潮的掀起,深度学习技术的日趋成熟,在数字化传播背景中,基于深度学习技术的生成设计成为解决视觉识别设计现阶段困境的思路之一:生成设计不仅是一种便利的创意手段,它也改变着我们的设计方式。本文提出了一个基于生成设计的视觉设计工作流程改善方法,并通过该方法具体设计了一种智能化视觉识别设计工具集平台。即运用深度算法训练多种针对视觉识别设计流程的生成设计模型,并整合成一款工具集式PC端应用程序。文章主要运用文献分析的方法详细整理了生成设计的发展路径,深度学习技术现阶段的技术应用现状,并对其优势和特征进行总结,而后通过个案梳理了现阶段视觉设计师的设计流程和方式,结合生成设计技术要点和现阶段视觉设计流程,探讨了如何将生成设计与视觉识别设计相结合,创造人机协同共进的设计模式,以满足高效多元的视觉设计需求。针对该视觉识别设计系统平台的基本特征和核心模式,进一步展开对其基本工作框架和流程的研究,最终形成了一个包含生成数据集、生成创作、生成训练三种生成设计模式的视觉识别设计工具集应用平台,并完成了其工作页面的视觉设计和一系列延展设计,详细阐述了该工具集平台的运行流程,并进行可行性验证。随后结合本次设计,讨论了生成设计技术在视觉识别设计应用中的问题和发展思路,结论指出,基于生成设计的视觉识别平台可以一定程度上支持设计师的工作,并表明基于生成技术的设计工作中,设计师的地位仍然不可撼动,设计资产的数据化可以为数字背景下视觉设计带来更多机会。在技术日新月异的时代,更多的视觉设计可以通过人机协作模式,从机械化单一化的工作流程中走出,运用技术力量赋能创意,创造更多价值。