深度學習視閾下湖湘印染藝術的模因溯源

張桓

（長沙理工大學設計藝術學院，湖南 長沙 410114）

在時代背景的驅動下，非物質文化遺產的外在符號表現體系會隨著社會生產力發展和受眾文化喜好變遷不時做出一些適應性的調整，但非物質文化遺產的審美內涵特征變化則相對緩慢得多，這主要是其文化模因的穩定化作用的結果。 “模因” （Meme）是英國生物與社會學家道金斯（Richard Dawkins）模仿生物學名詞 “基因” （Gene）創造出來的文化符號學術語，其定義是儲存各種意義并在文化社會中傳播復制的元素[1]。符號學家趙毅衡針對模因給出了進一步的闡述： “文化中的意義解釋方式（符碼）的穩定延續，能保證文化表意方式（編碼）與解釋方式（解碼）得以延續，從一代人傳到另一代人。模因要求一個文化盡可能嚴格地模仿延續其文本格局，從而保持意義的穩定性。[2]” 例如湖南民間印染藝術深受中華傳統文化的影響，選用的紋樣素材往往來自社會大眾心目中約定俗成的吉祥涵義[3]：在印染門簾中常以大花瓶配以牡丹、梅花等各種花卉和吉祥圖案，以此寓意 “富貴平安” 或 “平安如意” 來守護一戶一宅的寧靜吉祥；在印染被面上，多印有各種大小不同的瓜類或是蔬果如石榴、桃子來隱喻人類的繁衍以及子孫綿延。

近年來，基于深度學習神經網絡的人工智能技術在機器視覺、醫學圖像處理和語音識別等諸多應用領域取得了巨大成功，在某種程度上甚至可以替代人類的工作。從美學角度而言，湖南民間印染紋樣的造型突出表現為平面感和裝飾味，在藍白之間利用花紋、斑點的大小形態變化來營造不同的設計主題，從而達到豐富多樣的審美效果。從圖像學角度而言，湖南民間印染紋樣圖案可以用二維數據矩陣特征信息挖掘來探尋其與參考圖像的關聯關系。盡管道金斯和趙毅衡等學者提出了模因的概念，但無法像生物基因概念一樣給出量化描述，也沒有指出具體的研究路徑，或許這在主觀世界本就是一個很難回答的問題。對此本文嘗試應用人工智能新技術，融合數據挖掘、圖像處理和機器認知等手段，通過圖案構成特征量化方式分析湖湘現代印染紋樣與中國歷代傳統紋樣之間的模因傳承關系，尋求湖湘印染藝術演化進程中的客觀真實、審美內涵和文化價值，同時為其他類似研究提供科學高效的數字人文分析范式。

1 深度學習神經網絡分類模型構建

1.1 中國傳統紋樣數據庫

在本研究中,我們通過掃描中國傳統紋樣圖典的方式建立訓練深度學習神經網絡的圖像數據庫（圖1）[4]，并按時間線分為漢代、魏晉南北朝、唐代、宋代、遼金元、明代和清代共7個類別，每個類別數據集包含100幅紋樣圖像，整個數據庫共計700幅。

1.2 基于遷移學習的ResNet-SVM分類模型

目前面向圖像處理的深度學習神經網絡大多為卷積神經網絡類型[5]，其特點是二維數據特征挖掘效果好。殘差網絡（Resnet）是中國學者何愷明（Kaiming He）等[6]在2016年開發出來的優秀深度學習模型分類器，通過在大型圖像測試集[7]（ImageNet，共計128萬張圖片，包含動植物、日常用品等1 000個對象類別）上進行充分訓練，取得了很好的分類準確性。為克服紋樣數據庫較小的問題，本文采用遷移學習策略：首先以在ImageNet測試集和本文建立的紋樣數據庫上預先訓練好的18層結構殘差網絡（ResNet-18）作為紋樣分類模型基干，然后將ResNet-18尾部的全局池化層（即ResNet-18中的pool5）后面的連接層裁剪掉，并將全局池化層匯集所有空間位置的512個特征作為最終支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）分類器[8]的輸入。殘差網絡-支持向量機（Resnet-SVM）模型的結構原理圖如圖2所示。

1.3 ResNet-SVM分類模型的兩段式訓練策略

ResNet-SVM分類模型的第一階段訓練是完成ResNet-18神經網絡的遷移學習，具體方法如下。（1）將傳統紋樣數據劃分為訓練數據集和驗證數據集，其中70%的圖像（490幅）用于訓練，30%的圖像（210幅）用于驗證，同時，在訓練過程中，沿垂直軸隨機翻轉訓練圖像，并在水平方向和垂直方向上將圖像隨機平移若干個像素，避免網絡過擬合和記憶訓練圖像的具體細節；（2）遷移在ImageNet測試集完成預訓練的ResNet-18神經網絡，考慮到ImageNet測試集和本文建立的紋樣數據庫差異性較大，因此在訓練過程中，凍結ResNet-18的前12個初始層的權重，以防止這些較淺網絡層過擬合新數據集，并顯著加快網絡訓練速度；（3）參數設置：隨機梯度下降訓練模式，最小批量10，初始學習速率0.000 3，驗證頻率49，共訓練50輪。

ResNet-SVM分類模型的第二階段訓練是從上一步預訓練的ResNet-18神經網絡中提取已學習的圖像特征，并使用這些特征來擬合SVM圖像分類器，具體方法是：（1）將傳統紋樣數據劃分為訓練數據集和驗證數據集，其中70%的圖像用于訓練，30%的圖像用于驗證，由于訓練集和驗證集是隨機劃分的，因此其實際數據與第一階段訓練不一樣，這樣的操作可以進一步強化ResNet-SVM的學習效果和分類準確度；（2）凍結ResNet-18神經網絡權重并裁剪全局池化層pool5后面的全部連接層，將全局池化層的輸出作為SVM的輸入，完成ResNet-SVM模型對紋樣數據庫的訓練和驗證（圖2）。

最終實驗測試結果顯示：若單純采用ResNet-18神經網絡，其平均分類準確度為58.1%，而采用本文提出的ResNet-SVM模型，其平均分類準確度則提高到92.6%。考慮到紋樣數據庫有7個分類，任何一張未標注的圖像的隨機分類準確度只有14.3%（即1/7），因此ResNet-SVM模型的分類能力和結果的可信度是可以滿足數字人文研究基本要求的。

深度學習神經網絡具有很強的信息挖掘和模式感知能力，但也存在一些不足之處，例如深度學習神經網絡的分類和預測準確度非常依賴于數據的數量、信息容量和關聯性，本文所構建的中國歷代紋樣數據庫規模還非常小，后期還需進一步補充完善。

2 湖湘印染藝術模因的量化分析與探討

2.1 模因測度方法

在中國傳統文化中，紋樣屬于文化學意義上的淺層顯性符號集合，古人通過特定的平面圖形構成來表達美好祈盼或表現民間習俗。由于模因的作用，在一定歷史時期內，如某個朝代，藝術紋樣的構圖方式具有時代性和延續性，其內在特征不會隨著圖案主題的變化而發生本質改變，因此以紋樣內在特征作為模因的間接測度變量是可行的。更為重要的是，深度學習神經網絡有能力通過復雜函數映射關系認知圖像的本質：具有同樣內在紋理特征的圖像，無論主題是否類似，都會被認為是同一類圖像，從而可以進一步認定為具有類似的模因。例如，圖3是由湖南鳳凰生產的扎染掛片-劉海戲蟾，是根據河北民間剪紙演變而來，它以大塊黑白塑造出劉海頂天立地的形象，這種以 “豐腴為美” 的審美風范與唐代的設計文化十分相似，上節所述的ResNet-SVM模型根據數字圖像特征相似度的最大值將其斷定為傳承了唐代模因。明代和清代的牡丹紋飾線條繁復，造型精細寫實，花頭大而飽滿，常與一些同類吉祥花卉紋、動物紋相結合，構成各種意向。圖4是由湖南寧鄉生產的印染被面-鳳啄牡丹，該圖形上下左右對稱，中間有一圓形 “喜相逢” 紋樣，四周飾以回紋，有男女相戲、連綿不斷的寓意，整體風格頗具明清時期的典型特征，事實上，ResNet-SVM模型也將這幅 “鳳啄牡丹” 劃分到明代模因特征類當中。

特別需要闡明的一點是，ResNet-SVM分類模型是從概率統計的角度定量描述一幅印染紋樣與中國不同時期傳統紋樣的相似度，并以相似度極值作為紋樣模因歸類的依據。美國哲學家魯·阿恩海姆指出： “當我們試圖觀賞一幅作為藝術作品的油畫時，就需要一種更為精確的意象了。這需要對構成整體的各種關系進行透徹的考察，因為一件藝術作品的部分并不只是識別性的標簽，而是要通過視覺特征傳達出作品的意義來。[9]” 顯然，本文所提人工智能方法只是通過數據挖掘方式解決藝術紋樣識別性標簽的問題，而人類的主觀意識活動極其復雜，因此試圖單純地通過機器理性數據分析即可揭示人類文化傳承脈絡的想法是無益的。但是，深度學習神經網絡模型得出的分類結果，可以有效克服人們對多維特征空間抽象建模能力不足形成的認知誤差，或因主觀經驗形成的偏見，也提供了更多的探索路徑和研究范式，幫助我們從新的視角去發現和解釋不同時期紋樣圖像的邏輯映射關系。當然，對于紋樣數據分析和模因歸類結論的生成還需要通過傳統的史料發掘、田野調查、民俗學論證、設計美學辨析等方式進行鑒辨。

圖1 中國歷代傳統紋樣示例

圖2 殘差網絡-支持向量機（Resnet-SVM）結構原理圖

2.2 湖南民間印染紋樣數據庫

湖南民間印染工藝主要包括藍印花布、扎染和蠟染3大類，其中藍印花布和扎染最為常見。扎染和蠟染工藝由于不使用雕版，因此制作過程更靈活，但細節不如藍印花布精致。為了更加準確、可靠地探尋湖湘印染藝術的文化傳承脈絡，我們按統計數據的分布可信度對測試樣本在數量、來源、工藝和載體類型等方面進行了優化設計，最后確定樣本采集方案為：共計150幅湖湘印染精品的圖像數據[10]，按工藝類型和創作活度分為115幅藍印花布和35幅扎染/蠟染制品；紋樣載體包括被面、床單、門簾、方巾、圍裙和兜肚等民間常見品種；這些具有代表性的珍品既有湖南省群眾藝術館等文博單位的現代藏品，也有出自湖南民間工藝美術家之手的佳作，能夠反映出當下湖湘印染藝術的整體風貌和工藝水平。

2.3 分類結果與人文辨析

基于ResNet-SVM模型的藍印花布和扎染-蠟染兩組樣本的模因劃代數據如表1和圖5所示。數據總體分析可見，印染工藝對于紋樣特征的影響很小，二者分布情況大體一致；湖湘印染藝術對于明清時期的模因傳承明顯大于其他更久遠時期，揭示時間是模因耗散的關鍵因素，畢竟藝術源于生活，而生活不能脫離當下的社會情境；唐代模因在整體分布中出現了一個小高峰；湖湘印染藝術對于宋代文化出現了模因隔絕現象。上述分析表明，模因傳承是一個極復雜的過程。

圖3 扎染掛片-劉海戲蟾

圖4 藍印被面-鳳啄牡丹

人類學家愛德華·泰勒提出文化是一個 “復合綜合體，它包括知識、信仰、藝術、道德、法律、風俗，以及作為社會成員的一分子所獲得的全部能力和習慣”[11]。文化既是人們認知自我的手段，也是推演未來的工具，功能性是文化的重要特性。藝術作為文化的一部分，其所承載的功能作用下降會極大地削弱藝術自身的活度。在20世紀初期，湖南的民間印染行業非常發達，既有長沙、邵陽等城市的印染花布集中生產點，在山區和農村還散落許多大小不一的印染作坊。此時印染工藝對匠人來說既是一門藝術，也是有利可圖的手藝，而對于廣大消費者而言，印染布料也是裝點生活的必要飾品，如門簾、被褥、衣服等。湖南地處南方丘陵地帶，春夏多雨潮熱，居住在平房院落里的廣大城鄉群眾多用門簾隔離蚊蟲和保護私密，既然掛在門面，自然不能太素，此時門簾上的印染紋樣藝術符號的實用意義上升，其中融合中西方工藝美術特長、注重裝飾意味的明清紋樣圖案所具有的實用價值最大，成為普通民眾的首選。同樣，隨著城鎮化發展和生活水平的提高，門簾和色彩單一的服飾的日用功能逐漸缺失，于是印染紋樣也淡出了人們的生活視線。事實上，老的藝術符號的消退并不一定是模因自身的問題，還有可能是舊的藝術載體功能性下降所帶來的連帶效應，這是在非物質文化遺產保護措施制定和實施過程中應當注意的問題。英國學者貢布里希在討論裝飾藝術系列問題時指出 “藝術的功能與設計的功能必須分開的觀點，已經被世人所接受了。……失去了施展才華機會的形式創造想象力應該有新的用武之地”[12]。因此，從藝術的 “原真性” 視角傳承湖湘印染藝術，可以在紋樣符號載體方面推陳出新，從形、色、質等多方面入手，保留湖湘文化符號的指向性，突破其變化的時間、空間、用途等各種維度，從而將傳統藝術中有溫度的文化繼承下去。圖6是湖南省群眾藝術館收藏的一幅扎染門簾作品《花瓶與貓》，圖中對貓的刻畫粗中有細，精致生動。受此紋樣主題圖案啟發，我們貼合現代流行文化設計了如圖7所示的首飾作品，其色彩豐富，通過加入金屬和珍珠來映襯羊毛氈的柔軟，不僅形成了貓在花瓶上嬉戲的悠閑畫面，還延伸了紋樣符號表意的潛力。

“愉悅感” 就是普羅大眾對藝術的基本要求之一，與市民生活消遣密切相關的精美圖案容易勾起人們對浮華世界的聯想，這應該就是一些流傳至今的傳統紋樣依舊引人喜愛的根源，正如現今很多奧斯卡獲獎作品叫好不叫座，劇情簡單但讓人輕松愉快的商業娛樂大片反倒屢刷票房記錄大概就是這個道理。而自信、包容的時代文化模因則可以大大提升藝術的 “愉悅感” 指數。符號學家趙毅衡也指出： “‘樂觀傾向’造成（藝術）符號美感中項偏邊：被文化視為正常的，人就覺得愉悅，既然能給人愉悅與快感的，就是美的。[13]” 漢唐是中國歷史上少有的國力強盛、經濟繁榮、對外開放的時代，尤其是唐朝，在很長的一段時間內舉國上下呈現出開拓進取、積極向上的精神風貌和高揚的文化自信。唐代的染織圖案題材有盤龍、對鳳、麒麟、鴛鴦、團花等數十百種之多，我國工藝美術大師雷圭元稱贊唐代染織紋樣為 “香花瑞草、珍禽奇獸，真是花團錦簇，美不勝收”[14]。時至今日，盛唐時期的藝術作品仍給人一種視覺沖擊力強、兼具力量與自信的美（或稱之為 “愉悅” ）的感受，這似乎就是唐代模因在湖湘民間印染藝術中長期存在的緣由。魏晉南北朝雖戰亂不斷、社會動蕩，卻是中國歷史思想史上的一個極度自由和包容的時代，人們的審美文化注重個體的思想開放和內在之美。魏晉南北朝時期佛教文化興起，裝飾紋樣以自然花草為主，藝術特征清新、靈氣，正合返璞歸真的理想，如由寶相花和忍冬草結合形成的 “纏枝蓮花” 圖案流傳至今，仍常被湖湘印染藝術家作為藝術創作的參考素材。

表1 湖湘印染藝術作品模因劃代統計數據

圖5 湖湘印染藝術作品模因分布對比圖

宋代模因在湖湘民間印染藝術中的缺失是表1數據給出的一個意外發現。這種模因隔絕現象似乎不能只用時間耗散來解釋，社會群落文化性格沖突應該也是重要的原因之一。民俗學認為 “人生活在特定的民俗中，隨著歲月的流逝，這些民俗匯聚成一種文化情結，積淀為一種牢牢系固著個人與國家、個人與民族、個人與地域的文化根脈，成為群體賴以存在的文化標志和獨特文化的象征符號”[15]。先進的生產技術可以輕易地在不同地社會群落中轉移，但文化的接收卻有很多阻礙條件存在。文化與意識形態高度關聯，具有很強的民族性和地域性。湖南位于云貴高原邊緣，是漢民族和西南少數民族交匯的中間地帶，不同族群文化長期的相互交流和滲透，使得該地域的社會群落形成獨特的文化性格，比如與含蓄的中國傳統儒家文化不同，湖湘印染藝術對于民間質樸的男歡女愛圖案主題也并不忌諱。顧炎武稱湖南為諸蠻錯處之地， “蠻子剽悍樂禍，自漢已然，非可以禮儀法制柔也”[16]。湖南人敢愛敢恨、質樸率真，常把 “霸蠻” 作為自己的文化標簽?？v觀歷史，宋朝政權面對北方游牧民族的軍事壓力，長期采取消極防御國策，偏安一隅。在這樣的時代背景下，孫德明指出 “宋人的審美情感已經提煉到極為純凈的程度，它所追求的不再是熾熱情感的發揚、慷慨呼號，不再是外在物象的氣勢磅礴、蒼莽雄渾，不再是藝術造境的波濤起伏、洶涌澎湃，而是對某種心靈情境的精深透妙的觀照”[17]。顯而易見，兩種截然不同的群落文化性格很難共鳴，因此宋代藝術的模因在湖湘民間印染藝術中不討喜也不足為奇。

圖6 扎染門簾-花瓶與貓

圖7 首飾設計-花瓶與貓

3 結束語

非物質文化遺產是人類社會文化的寶庫，其文化模因既有與時代脫節的部分，也存在大量具有民族地域特色、文化自信等生命力強大的片段。深度學習是人工智能技術發展的最新產物，在許多工程領域取得了重要的應用進展，但在人文社會科學領域尚缺乏應用研究。

本文從多學科綜合的角度出發，將深度學習技術與湖湘民間印染藝術的模因挖掘相融合，探索湖湘印染藝術精準傳承和創新設計的新路徑。利用中國傳統紋樣數據庫，構建以二維結構特征為依據的深度學習神經網絡ResNet-SVM分類模型，以紋樣圖像特征相似度為間接度量標準，量化分析不同歷史時期中華文化模因在湖湘印染紋樣中的分布情況，最后形成了以下推論：（1）中國傳統文化模因在湖湘印染藝術中的延續是一個非常復雜的過程，時間是模因耗散的敏感因素但不是唯一因素；（2）印染藝術注重紋樣的裝飾性意味和整體呈現出的 “愉悅感” 效果，自信、兼容并蓄的模因具有更多的傳承概率；（3）湖湘印染藝術具有濃郁的地域文化特色，對于文化性格沖突的模因具有很強的隔絕機制。