廿四節氣抽象色彩的智能生成與設計應用

周豐，吳曉莉，衡佳琦，吳書煬

（1.東華大學 機械工程學院，上海 201620；2.南京理工大學 設計藝術與傳媒學院，南京 210094；3.河海大學 工業設計系，常州213022）

“抽象色彩”發足于世界現代設計史上的包豪斯時代。在20 世紀初，包豪斯的教育家康定斯基、杜森伯格、克里、納吉以及一批當代抽象派畫家積極探索新的藝術與技術之間的關系，推動了現代設計的發展。由于抽象色彩的表現依賴于藝術家的個人經驗與認知，今天，在設計中抽象色彩的應用還是以設計師個人經驗為主。隨著計算機技術的發展，人工智能逐漸延展于各個領域，但抽象色彩的智能生成仍舉步不前，其中最重要的原因是對藝術及設計的思維過程（Design Thinking Process）理解的不足。從社會文化的角度，由于我國大部分地區地處亞熱帶季風氣候，上古農耕時期的華夏民族先民通過對時令、氣候、物候等變化規律的認知形成了歷法中24 個特定節令的知識體系，人們對廿四節氣印象的色彩具有廣泛的認知[1]。長期以來，傳統的色彩表現多應用了表層色彩的象征，忽視了深層印象所表達的抽象色彩的作用，因此，可以結合廿四節氣的深層印象所代表的抽象色彩展開設計應用的研究。

1 抽象作品智能生成研究現狀

近代抽象派最具有代表性的人物是俄國的康定斯基（Wassily Kandinsky，1866—1944 年）和荷蘭的蒙德里安（Piet Cornelies Mondrian，1872—1944 年）。康定斯基開創了將色彩與點、線、面自由組合的繪畫方式，屬于利用色彩的聯想以表達內心“深層感性（印象）[2]”的“熱抽象”抒情藝術。蒙德里安則采用平行、垂直線及紅、黃、藍色彩構圖，尋找自然下的數學秩序，利用最基本的色彩、最簡單的線條以表現單純、純粹的內在精神，開創了“冷抽象”幾何主義[3]。包豪斯之后，抽象色彩廣泛地應用于設計領域，例如：1917 年，蓋里·里特維特設計的“紅藍椅”。柯布西耶將蒙德里安抽象繪畫中的三原色、三間色大量運用于建筑色彩的設計。

隨著信息科技的發展，AI 技術也涉足了藝術領域，對于抽象藝術的探索多表現為：通過對信息或內容的挖掘，利用計算機深度學習將其與某一類的風格進行融合，從而形成嶄新的藝術風格。Fernandes[4]（2012 年）提出模擬表示數據樣本的簡單單位（螞蟻）局部行為，讓圖案和顏色在畫面中的像素點以螞蟻運動的規律進行聚集的 KANTS 算法。Leon A.Gatys（2015 年）提出利用深層神經網絡算法研究油畫的色彩和結構以及它們的組合方式，然后抓取圖片中的像素進行圖片分割并且將算法的規律運用到抽象油畫的生成當中[5]。張康等人（2014 年）通過提取俄羅斯藝術家卡濟米爾·馬列維奇（Kazimir Malevich）作品中常用的基本圖形元素及用色風格，設計算法將這些元素按照一定的規則布局在畫布上。在AI 對繪畫風格的探索方面，Zheng Yan 等人（2015年）提出了分層建模杰克遜·波洛克水滴風格油畫的方法，利用代碼的圖層遮蓋關系，讓元素層次化生成，用戶可以改變代碼里的數據讓他們的作品產生變化，以此來滿足他們的應用需求[6]。

目前，人工智能的深度學習（DL，Deep Learning）解決了圍棋對弈并于比賽中取得好成績，同時解決了魔方、作詩、作曲等問題。在智能設計領域，阿里智能設計實驗室開發的產品“魯班”，能運用圖像切割算法實現商品的自動摳圖，利用深度學習技術將設計師的排版經驗轉換成“數據”模板，并完成了1.7 億個廣告橫幅的設計（2016 年）。在國內，閆盼蛟[7]（2016年）對康定斯基的《若干個圓》及《軟和硬》作品進行分析，結合康定斯基的理論著作，提取其中康定斯基畫作中的關鍵元素，針對這些元素進行算法設計和元件構造并用Processing 語言編程，以層次化的方法生成抽象作品。清華大學開發的道子智能繪畫系統側重于中國畫風格的遷移研究，模擬了中國畫三個方面如：留白、水墨和線條，并學習徐悲鴻的繪畫風格，把馬的照片進行結合最終形成一幅徐悲鴻風格的藝術畫。

此外，蘇暢（2016 年）進行了車身色彩設計，建立了感性詞匯庫，并根據其屬性劃分為美學、描述、時間三類，根據設計目的進行了篩選，最后運用調查問卷集中研究了其中的6 組感性詞匯[8]。Ding L 等人（2010 年）應用語意差分法把握用戶心理的產品印象，并根據產品印象找到其對應的自然物象：貝殼，結合貝殼的造型與用戶的心理需求對電飯煲進行了創新設計[9]。胡志剛等人（2016 年），采用BP 神經網絡的方式建立產品參數與感性意象詞匯的關系，使得豆漿機配色能夠智能化生成[10]。LIZ 等人（2018年）提出了一種基于機器學習的情感設計動態映射方法，采用4 種機器學習算法來模擬設計元素與用戶情緒圖像之間的相關性，在手表設計中將用戶的內心情感與手表的造型屬性相結合[11]。

人工智能技術的發展對藝術和設計界產生了重大的影響，通過大規模的數據挖掘（Data mining）與大數據分析進行設計支援（Design support），取得了很大的進展，但是現今人工智能技術還未能完美地實現情感、語義、象征等分析。抽象色彩涉及藝術家的“內隱面”（相當于深層印象），屬于人們對社會文化的高階認知（Higher order cognition）范疇。1909 年，抽象繪畫大師康定斯基（Kandinsky）提出了造型及色彩的“內隱面”的問題，指出了人類潛在的抽象色彩感性的重要性[12]。今天抽象色彩已經廣泛地應用于設計，卻尚未找到完美地適用于人工智能技術挖掘抽象色彩的方法。對于AI 抽象藝術的研究，國內外目前依賴于計算機圖形學的圖像處理，沒有從“深層印象”的設計思路展開探索；以中華文明為主體的東方色彩[13]（例如：營造法式的色彩等），自古形成完整的色彩體系。目前對于中華傳統色的研究有：詩經的色彩、宋瓷的色彩等，東方色彩與AI 的融合研究尚處于探索階段。

2 廿四節氣印象與色彩的聯想

抽象色彩是人類對宇宙、自然及文化等認知獲得的視覺經驗，通過下意識的聯想思維表現出來的深層印象。人們對各節氣所代表的色彩的印象可引發人們潛意識搜索根植于記憶中不同節氣物候現象的聯想。印象（Impression）是當外界刺激心靈（看、聽、嘗、聞、觸），思想和意識中生動而強烈的經驗（愛、驕傲、嫉妒、欲望一類情感）（大衛·休謨，1711—1776年《人性論》）[14]；聯想其實質就是條件反射（巴甫洛夫，1935 年），是由某事物想起另一事物的心理過程。在日常生活中，當人們看到某一色彩時，下意識地對記憶中事物聯想的“反射”，往往會想到與該色彩相關的事物，產生相應的情緒和情感變化。

廿四節氣能準確地反映自然節律變化，順應農時，指導農耕生產，是包含有豐富民俗事象的民俗系統，古往今來，在中華文明圈的廣大人群的日常生活中發揮了極為重要的作用，已列入聯合國教科文組織人類非物質文化遺產代表作名錄（2016 年）[15]。自古以來，人們對能引發廿四節氣聯想的抽象色彩以自然語言（Natural language）的方式記錄在農事農諺、民俗詩歌等文本中，口口相傳；今天，在互聯網上可以找到人們無意識地對廿四節氣物象聯想的文字。因此，可以通過大數據分析挖掘出人們對各節氣深層印象中代表廿四節氣物象的聯想，并以此進行抽象色彩庫的構建。印象及聯想的語義見圖1，人類通過語言、文字表出與廿四節氣相關的語義，分為“外延的語義”和“內涵的語義”。“內涵的語義”是描述廿四節氣時生成的印象，也可以稱之為“印象的語義”。文本中闡述廿四節氣“印象”時，可以通過“聯想的語義”即“詞向量[16]”，挖掘廿四節氣印象深層印象及其聯想詞匯。

以立春節氣的印象為例（如圖1），詞向量所獲取的同現詞匯中的名詞如：蘿卜、春餅、春盤、蟄蟲等代表對立春節氣中具體事物的聯想。在互聯網的自然語言大數據中，同現詞頻高的詞匯，則可以看作是廣泛人群對某事物的深層印象的聯想詞匯。因此，在互聯網自然語言大數據中搜索對廿四節氣印象描述語句，通過Word2vec 計算進行詞向量解析[17]，挖掘各節氣的深層印象。

圖1 印象及聯想的語義Fig.1 The semantics of impression & association

3 研究目的

以華夏民族傳統社會文化中自然形成的廿四節氣為基礎，通過互聯網對廿四節氣大數據的智能分析，挖掘代表人們對廿四節氣深層印象的聯想詞匯；并以廿四節氣深層印象所聯想的物象為依據，構建廿四節氣深層印象的抽象色彩庫；以廿四節氣抽象色彩庫，結合抽象派繪畫的幾何圖形，進行廿四節氣抽象色彩的批量化的智能生成，并展開包裝設計的應用，驗證采用抽象色彩的包裝設計能否符合大多數人對節氣的印象。

4 廿四節氣深層印象聯想詞匯的挖掘

從氣候特點、物候特征、農事農諺、飲食習慣、民俗詩詞5 個方面，利用“八爪魚收集器”從各中文網站采集描述廿四節氣印象的語料[18]。選取的中文網站有：古詩網、24 節氣網、日歷網等。抓取的文本以utf-8 編碼格式，按廿四各個節氣分類匯總為txt文檔，并構建廿四節氣總語料庫。

為了方便Word2vec[19]對語料庫的分析，采用精確模式進行分詞，在PyCharm 中建立Python 文件，應用Python 語言工具包的jieba 工具以及自定義詞典，結合“結巴分詞庫”編寫分詞代碼，對語料庫進行機械分詞[20]，并除去標點、英文、數字、暫停詞對文本進行預處理。經過初步分詞后的語料，根據“哈工大停用詞表”對分詞程序進行修正，剔除文本中的停用詞。這樣在文本中與主題無關且對詞類別區分無關的詞語被剔除，得到了Word2vec 可以解析的語料庫[21]。最后被寫入新的txt 格式文件中，詞與詞以一個全角空格隔開。采用停用詞后的立春語句txt 文件見圖2。

圖2 采用停用詞后的立春語句txt 文件Fig.2 Txt file of the “Beginning of Spring” after using stop words

將分詞和剔除停用詞后的txt 文本庫作為源文件，利用Word2vec 對各廿四節氣文本進行分析，挖掘代表廿四節氣深層印象的聯想詞匯。Word2vec 是大數據語義分析工具，能夠將自然語言進行詞向量轉換，挖掘廿四節氣深層印象的聯想詞匯。

首先，將描述廿四節氣的語句及文本，通過詞向量的方式將每一個詞轉換成數學化的結構。以“立春”為例：在向量空間會形成聚類中心，與“立春”越接近的詞越能代表立春的深層印象。因此，可以從接近的詞匯中挖掘出代表廿四節氣深層印象的聯想詞匯。

具體步驟是先按照其上下文語義的關系，建立一個低緯度的空間向量，利用Word2vec 來計算詞向量之間的余弦距離（Cosine Distance）判斷兩個詞之間的距離，可以在空間向量中得到廿四節氣的詞向量。對于兩個n維向量A=（A1,A2…,An），B=（B1,B2…,Bn），它們的余弦距離計算公式為：

詞向量空間見圖3，與“射柳”相比，和“立春”距離最近的詞匯是“春盤”，因此“春盤”可看作是代表廿四節氣中“立春”深層印象的聯想詞匯之一。根據work2vec 分析，余弦距離越小，在向量空間中距離越近的兩個詞匯越相關聯。

圖3 詞向量空間Fig.3 Word vector space

由于廿四節氣的深層印象是通過名詞或名詞句的聯想詞匯表達出來的，是對節氣具體事物（意象）的聯想，因此，需要通過Word2vec 挖掘代表廿四節氣深層印象的名詞，詞性分類則是采用了NLPIR 大數據搜索與挖掘共享平臺。分別輸入廿四節氣的名稱，Word2vec 會按照余弦距離值挖掘出代表該節氣深層印象的聯想詞匯。由于余弦距離值可以說明某詞匯與該節氣關系的遠近（值的高低），所以，從高到低的順序依次輸出詞匯及其余弦距離值。廿四節氣名詞聯想詞匯見表1。

上表中是通過Word2vec 分析挖掘出代表廿四節氣深層印象的聯想詞匯（名詞），這些名詞代表的意象有：自然界中的植物、景色、代表節氣特有的食品等，有些名詞例如：“柳”會出現在多個節氣中，但代表的事物（意象）卻有所不同。“雨水”時為“嫩柳”；“驚蟄”時為“柳絲”；“谷雨”則為“柳絮”。以名詞“麥”為例：“谷雨”有“小麥抽穗”；“夏至”有“麥粽”；“大雪”有“冬小麥”……這些名詞雖然類似，但是意象不同，所指的抽象色彩也是千差萬別。以下環節則是依據表格中的名詞，針對不同意象進行圖片抓取，為獲取代表廿四各節氣的抽象色彩而準備。

5 廿四節氣抽象色彩庫的構建

5.1 廿四節氣意象圖庫的構建

根據大數據挖掘所獲取的代表廿四節氣深層印象的聯想詞匯（如表1），借助網絡爬蟲軟件從互聯網批量爬取代表聯想詞匯意象的圖片。由于圖片是計算機軟件按照聯想詞匯從平臺中無差別批量下載的，因此，存在圖片的質量高低不一或代表其意象的色彩特征不明顯等一系列問題，需要人工篩選出能鮮明地反應出各節氣物候、食品、農作物等色彩的圖片。根據表1 中代表廿四各節氣的聯想詞匯，每個詞匯篩選出12—24 張圖片，以后續能方便地挖掘其抽象色彩為標準。以立春為例：代表“立春”深層印象的圖片有梅花、春餅、蘿卜蔬菜及習俗（如：戴春雞）等圖片，總體以物候特征為主，立春意象圖庫見圖4，這些圖片構成每個節氣意象的圖庫。

圖4 立春意象圖庫Fig.4 “Beginning of Spring” image database

表1 廿四節氣名詞聯想詞匯Tab.1 The 24 solar terms noun association vocabulary

5.2 抽象色彩的提取及色彩庫的構建

以爬取代表聯想詞匯意象的圖片為基礎，利用“K-Means 聚類算法”提取廿四節氣的抽象色彩。由于代表廿四節氣深層印象的抽象色彩，屬于人文化的自然色彩，涉及物候特征、風俗習慣、飲食特征以及農事農諺等，意象特征的色彩像素分布相對集中；此外，K-Means 聚類則是采用均值計算把意象圖片中色彩數據分為K個類的算法[22]，所以采用K-Means 聚類色彩提取方式容易操作。采用 Python 軟件對K-Means 算法進行程序編寫，K-Means 算法聚類流程見圖5。

圖5 K-Means 算法聚類流程Fig.5 Cluster analysis flow of K-Means algorithm

首先要給出廿四節氣意象圖片的路徑。由于代表廿四節氣深層印象的事物中自然物居多，對自然物豐富的色彩記憶屬人們心理認知的范疇，所以采用HSB色彩模式。H（色相）取值為0～360，S（飽和度）與B（亮度）均取值為0～100。其次，確定提取色彩的K數，并隨機選擇圖片上色彩的中心點。采用K-Means算法將代表廿四節氣深層印象的意象圖片的全部像素轉換成色彩空間的數集，通過設定K值即需要抽取的某張圖片中代表節氣意象的抽象色彩數，計算機程序依次讀取圖片的像素點并將色彩值歸入最近的聚類中心點，最后取均值得到代表廿四節氣深層印象的抽象色彩。

計算機進行色彩歸類計算。以“立春”節氣的“梅花”為例，先將所有梅花圖片樣本合為一整體，從中選擇K組色彩（H、S、B坐標值）為聚類中心色彩，梅花圖片中其他色彩依據與聚類中心色彩的相似度，即在HSB 空間中與中心色彩距離近的分別歸入中心點，形成代表立春節氣梅花色彩的聚類關系，色彩的相似度計算如下：

其中X、Y、Z代表廿四節氣意象圖片中某一像素的H、S、B值，將得到的聚類群的H、S、B值分別進行均值計算，得到新的聚類中心，再進行迭代計算，直到標準測度函數開始收斂為止。標準測度函數采用標準差（Standard Deviation），公式如下：

標準差（σ）表示意象圖片中抽象色彩的分散度，公式中μ代表整體的平均值，Xi代表實數，N代表實數個數，當這個值趨于穩定時，聚類分析結束。

算法得出廿四節氣意象色彩的聚類中心坐標值，并進行色彩可視化。聚類結果的評判標準為：同類色彩的內聚類要最小，而不同色彩的類間距離要最大。本研究采用Calinski-Harabasz（CH）指標作為主要的評判標準，其公式表示為：

其中n表示聚類的數目，k表示當前的類，trB(k)表示類間離差矩陣的跡，trW(k)表示類內離差矩陣的跡。CH越大代表著類自身越緊密，類與類之間越分散，意味著更優的聚類結果。梅花圖片的色彩聚類分析結果見表2。

表2 梅花圖片的色彩聚類分析結果Tab.2 Results of color clustering analysis of plum blossom picture

通過反復調試得出：K=5 時，CH值最大，抽象色彩的聚類效果最佳。通過色彩聚類，可以統計出每組色彩擁有的像素數，以此作為比重繪制色卡來表現意象的色彩特征，程序代碼如下：

# 統計每一類的數目

K-Means 算法雖然能獲取了一定數量的抽象色彩，但存在若干問題。例如：源自天空、草木、霧氣等意象的色彩穿插在整張圖片中聚類提取時，會影響最后抽象色彩的提取結果，多張圖片在聚類過程中會存在些許雜色；此外，意象（如：立春的意象梅花）的色彩面積較小則容易被忽視。因此，最終需要人工剔除不相干的色彩，從梅花圖片中提取色彩的結果見圖6。

圖6 從梅花圖片中提取色彩的結果Fig.6 The results of the extracting color from the plum blossom picture

最后，通過對廿四節氣意象圖片的K-Means 聚類算法得到了代表廿四節深層印象的抽象色彩庫，色彩庫按每個節氣6 個意象，共144 組720 色。

6 廿四節氣抽象色彩的設計應用

6.1 抽象色彩作品的批量化智能生成

利用挖掘的代表廿四各節氣深層印象的抽象色彩，采用康定斯基風格作品的基本元素（圓形、三角形、正方形）[23]，進行Processing 語言的編程。利用Processing 程序編寫兩個for 循環，運用程序連續構建一個網格化的構圖形式，并在每個格子中間重復康定斯基風格作品的基本元素，并以代表某節氣深層印象的抽象色彩進行自動配色。代碼結構如下：

首先是程序的調試階段。使用draw()函數的目的是以動態方式批量化生成代表廿四節氣深層印象的抽象色彩作品；keyPressed()函數可讓用戶（或設計師）通過鍵盤對抽象元素（圓、三角、正方等）的生成進行約束或對抽象色彩作品的比例進行更改，即：應用keyPressed()函數與L變量來設定基本元素所在的方格長度，可生成不同比例的代表廿四節氣深層印象的抽象色彩作品。該部分具體代碼如下：

在程序上，為了防止用戶（或設計師）的誤操作以至Bug 的出現，程序采用keyCode 可對作品畫面的分割進行設定，通過keyCode 值的設定進而影響L變量。因此，未來的用戶（或設計師）只需要輸入不同的數字，便可以得到不同形式分割的抽象色彩作品。輸入數字的值越大，對生成的畫面劃分程度越細。數字鍵的效果見圖7，程序采用鍵盤數字1—9 讓用戶自行設定。

圖7 數字鍵的效果Fig.7 The effect of number key

抽象色彩作品的智能生成利用計算機隨機生成（random）的原理，分別以“基本元素的隨機”和調用色彩庫對各節氣進行“抽象色彩的隨機”展開程序的運行。引入random()、mouseClicked()、shuffle()函數對抽象色彩基本元素的變化與統一進行人為的設定。通過mouseClicked()函數可點擊鼠標更改變量i從而達到更改某個節氣的色彩組，代碼如下：

Shuffle()函數會隨機排列基本元素的順序，并調用代表廿四節氣深層印象的抽象色彩庫，對色彩組里的抽象色彩進行隨機選取，random(low,high)函數會在其中的兩個參數之間隨機返回一個值從而隨機對格子內的圖案進行生成。色彩庫中抽象色彩的調用也是完全隨機的，以導入多個色彩組的方式，程序以相關聯的5 個色彩為一個單位組，代碼如下：

當用戶或設計師完成了對生成抽象色彩作品的程序調試后，可將mouseClicked()和keyPressed()函數用random()進行替代，這樣計算機會對抽象色彩作品中的基本元素和抽象色彩以及原先設定的比例進行隨機選取，并利用程序for 循環批量化智能生成代表廿四節氣深層印象的抽象色彩作品。抽象作品的批量生成見圖8。

圖8 抽象作品的批量生成Fig.8 Automatically generated abstract graphics

計算機批量化智能生成的廿四節氣的抽象色彩作品，類似于色彩構成的形式，無需設計師圍繞設計主題進行構圖和配色。智能化生成的廿四節氣深層印象的抽象色彩作品形式豐富，沒有重復，可按設計意圖有選擇性地應用于產品相關設計。

6.2 廿四節氣抽象色彩的設計應用

運用已生成的代表廿四節氣深層印象的抽象色彩，以立春、立夏、立秋、立冬為主題，以虛擬的飲料產品為設計對象展開包裝設計的試行，并驗證智能化生成的廿四節氣抽象色彩的效果，立春的包裝設計見圖9，立夏的包裝設計見圖10，立秋的包裝設計見圖11，立冬的包裝設計見圖12。

圖9 立春的包裝設計Fig.9 The packaging design of “Beginning of Spring”

圖10 立夏的包裝設計Fig.10 The packaging design of “Beginning of Summer”

圖11 立秋的包裝設計Fig.11 The packaging design of “Beginning of Autumn”

圖12 立冬的包裝設計Fig.12 The packaging design of “Beginning of Winter”

立春的包裝選擇嫩綠色及少量粉色構成的抽象色彩，展現立春時節萬物蘇醒，充滿生機的狀態。立秋的聯想詞匯是：玉米、桂花、蕎麥、枇杷等食物，因此采用暖色為基調，低飽和度的黃、紅構成的抽象色彩，給人以秋收的溫馨與喜悅。立夏的聯想詞匯有：青梅、荷葉、池塘等自然物象和咸蛋、櫻桃、糯米飯、炸醬面等立夏節氣的食品，在包裝色彩上選擇既能體現夏日炎炎、植物旺盛的物候特征，同時兼顧用戶對清涼期待的抽象色彩。立冬包裝在色彩上既體現對雪、冬冰等物候的深層印象，也兼顧用戶在寒冷的冬季需要溫暖（聯想詞匯：湯圓、水餃、柿餅、核桃、南瓜、羊肉湯等）的抽象色彩。最后，以問卷形式對此進行了調查驗證，其中24 份有效問卷結果表明：智能生成的抽象色彩能符合大多數人對節氣的印象。

7 結語

將廿四節氣傳統文化與計算機AI 技術結合，以代表人類“深層印象的聯想詞匯與抽象色彩”關系的認知模型為基礎，進行了抽象色彩智能生成的實踐，并展開了包裝設計的試行。這與以往基于算法的計算機視覺化圖像處理的思路是截然不同的，在方法及操作上均有著本質的區別，是基于認知科學的研究并具有鮮明的設計專業特點。在提倡可持續性的生態設計（Ecological design）的今天，從傳統農耕文化中汲取對先民們自然環境認識的經驗，并與新技術融合，具有一定的方法創新。以華夏民族普遍認知的廿四節氣抽象色彩展開計算機智能生成的設計研究，其成果有助于設計師打開設計思路，節省設計師們在設計過程中選取色彩的時間。未來包裝設計中的色彩支援，不再依賴設計師的個人經驗，通過代表深層印象的聯想語義挖掘與智能生成技術結合進行批量化地智能生成，并應用于產品設計中，所闡述的探索及實踐過程具有廣泛的應用價值。今后在程序的算法及操作過程的設定上還可改進得更為精致化，并排除人為的因素，實現完全智能化的生成方式。隨著時代的發展，華夏民族廿四節氣等寶貴經驗將會得到進一步重視和提升，如何將傳統文化色彩與用戶們新的需求結合，展開智能化生成的設計，還需要進一步進行探索。