梁 嘉
嘉應學院林風眠美術學院
Artificial Intelligence 的英文縮寫為AI,它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。展望國內外,AI 和鄉村振興戰略是當下中國社會發展的兩個重要支點。民間工藝是中華傳統文化的重要組成部分,具有深厚的歷史底蘊和文化內涵,但隨著現代化進程的加速,其傳承和發展面臨許多問題和挑戰。AI 作為當代的一種尖端技術手段,在引領社會發展中發揮的作用不可忽視,能為時代進程中的鄉村振興計劃賦能,而優秀傳統工藝的傳承與發展是終極目標。因此,如何將現代科技與民間工藝相結合,創新發展民間工藝,成為一個備受關注的問題。
花燈作為中國的民間工藝,是中華優秀傳統文化的重要組成部分,具有悠久的歷史和豐富的文化內涵。隨著科技的不斷發展,如何將花燈設計與現代科技相結合,創造出更加精美、富有創意的花燈作品,成為一個值得研究的問題。人工智能技術的興起,為花燈設計的創新和標準化生產提供了新的解決方案。本文將探討花燈人工智能訓練學習的理論和實踐價值,為花燈設計的現代化發展提供參考。
興寧花燈是粵東客家的民間工藝,興寧花燈有據可考的歷史有600 多年,承載著深厚的客家民俗文化,具有極高的藝術價值。興寧市被譽為“中國花燈之鄉”。2013 年,興寧花燈被列入市級非物質文化遺產名錄,以花燈為主角的興寧民俗賞燈節被列入省級非物質文化遺產保護項目。
傳統民間工藝根植于鄉村,但鄉村的客觀因素如地理位置、技術條件和人才儲備等限制了其傳播和發展。例如數據采集困難、傳統民間手工藝品缺乏設計創新與產業輸出、技術成本較高、推廣和應用受限、與民眾過于疏離、手藝人身份的尷尬和積極性帶來的經營和傳承的困惑,與其他民間工藝一樣,這些都是興寧花燈在發展中的通病。因此,嘗試傳統工藝與現代科技的生態融合從而達到可持續性傳承與發展,是現今研究的重點。
隨著AI 技術的快速發展,AI 在民間工藝領域的應用日益受到關注,AI 在民間工藝領域的應用研究主要集中在以下幾個方面:(1)民間工藝品的數字化建模與虛擬仿真;(2)民間工藝品的自動化生產與智能化制造;(3)民間工藝品的個性化定制與服務化設計;(4)民間工藝傳承的人才培養與教育模式創新。同時,研究表明,AI 技術在民間工藝的保護和傳承中有巨大的應用潛力。

興寧花燈
AI 的運用媒介是計算機,在計算機上實現時有不同的方式:第一種是采用編程技術,使系統呈現智能的效果,這種方法叫工程學方法(Engineering Approach),它已在一些領域取得了成果,如文字識別等;第二種是模擬法(Modeling Approach),它要求在呈現效果的同時,實現方法要與人類或生物機體所用的方法相同或相似。第三種是遺傳算法(Genetic Algorithm,簡稱GA)和人工神經網絡(Artificial Neural Network,簡稱ANN)。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳進化機制,人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。這兩種方式結合使用,可以解決應用中的實際問題。
浙江大學中國科教戰略研究院發布的《重大領域交叉前沿方向2021》報告中指出,當前以大數據、深度學習和算力為基礎的AI 在語音識別、人臉識別、圖片識別和搜索等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟,在感知數據和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術發展較為迅速,這些都為以圖像研究為核心的美術智能化發展提供了強有力的支持。
興寧花燈是一門綜合性的視覺藝術,在民俗民藝和產業市場雙環境下有著藝術品和商業產品的屬性,也有著個性化和大眾化的設計需求。此外,根據工藝品制作流程,可以從創新花燈主體、關聯對象、豐富應用媒介等方面進行智能化,逐步創設和優化興寧花燈的藝術和市場效應。當前,AI 在工藝美術中的應用主要有應用單元、成果輸出和價值體現,興寧花燈的人工智能化可以在數據智能、技術融合、 流程把控、沉浸體驗和推廣等方面凸顯成效。
數據是智能化實現的基本要素,其首要工作是圖形圖像數據庫的建立,數據的形態既能保護工藝美術文化信息,又為進一步的數字化解釋和調用奠定基礎。研究中對興寧縣20 個鎮中現有的花燈樣式進行挖掘和搜集,同時對具有代表性的陳姓、羅姓、吳姓、袁姓、楊姓、朱姓、張姓等花燈藝人的作品進行了數據采集,完成系統錄入和數字化的保存,進而建立花燈數據資產庫,集合數字文件、作品內容信息,對搜集的數據進行分析、處理,并且通過建模和工程等方式進行花燈樣式的預覽,還通過機器學習加強對內容的識別與分析,并以此作為進一步設計的基礎。建設興寧花燈的數據資產庫,包括入庫作品的篩選,數字化導入,作品的元素拆解、提取和構成三個步驟。
基于數據的場景智能,通過數據智能優化技術場景。數據智能在興寧花燈藝術傳承中的應用主要分為三種技術場景:一是識別和分析。通過AI 掃描技術對興寧花燈進行信息數字化、圖像內容的識別、分析、歸納,包括花燈的結構、材料、工序、裝飾,再進行典型個案精準化建庫,使得虛擬數據與花燈的有形樣態共存,然后根據需求利用AI 文字識別、語音識別調用花燈信息,完成個性推薦。二是個性化設計推薦。AI 可以根據工藝品用戶的意向,挖掘出用戶感興趣的內容,向其推薦相關的民間藝術資源,增加用戶與民間藝術之間的互動和黏性。通過技術賦能,讓傳統優秀的藝術形態融入當代文化生態之中,并催生出與時代相適應的新的健康的藝術文化形態。智能推薦技術則能夠根據用戶的興趣和需求,為其推薦個性化的花燈樣式,還能夠實現對花燈設計過程的智能化輔助,為設計者提供更加便捷和高效的創作環境。三是智能衍生設計。通過深度機器學習(Deep machine learning)、人工神經網絡(Artificial Neural Networks,ANNs)、生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks,GAN)等智能技術提升花燈的設計效率,提高花燈個性化定制效能。智能衍生的藝術設計在生成花燈產品的同時,還自動記錄了設計過程的相關數據,以此生成抽象的模型算法樣版,后續應用在興寧花燈的設計中,形成融合大眾化、個性化的花燈。
技術與藝術可以為傳統工藝美術的傳承和發展帶來巨大的推動力。花燈行業的場景需求和技術融合是花燈產業數字化最重要的著力點,目的是滿足不同階段用戶的需求。
1.圖像生成
AI 系統通過生成對抗網絡技術(GAN)使用算法,可以深度學習大量的花燈樣本,采用生成、重建、超分辨率、上采樣等技術可以生成具有高度真實感的圖像,讓花燈更加逼真和美觀,提高設計效率并滿足用戶需求。
2.圖像修復和增強
AI 技術的深度卷積神經網絡技術(DCNN)和GAN 的補全技術可以用于花燈裝飾圖像的修復和增強,如自動識別和恢復圖像中的缺失部分、調整光照和色彩等。
3.繪畫自動化
當花燈的裝飾需要個性化繪制時,AI 的深度學習算法可以通過大量的訓練和標注數據,學習到花燈數據庫中儲存圖像的特征、規律和樣式,根據設計者需要的風格自動繪畫,如構圖、描邊、染色,自動識別線條、顏色和紋理等元素,進而輸出高精度和個性化的繪畫結果,完成定制。
4.風格轉換
AI 技術的卷積神經網和風格損失函數能將圖像之間的風格相互轉換,一種花燈的內容和風格可以采用卷積神經網絡分別提取,分解成多個層次的特征圖,然后將這些特征圖分別與另一種花燈的風格進行匹配,從而組合成一種新的花燈樣式,這樣有利于花燈不同種類和風格之間的轉換。
5.視頻合成和處理
AI 技術可以用于視頻的剪輯、合成和處理,通過智能識別技術,它能夠自動檢測視頻中的人物、場景等元素,并根據用戶的需求添加相應的特效和濾鏡。例如自動捕獲相應的視頻片段、調整音頻、添加轉場特效、自動配音、字幕混剪、加背景音等。此外,還可以對視頻進行調色、裁剪、縮放、旋轉等操作,以適應不同的播放平臺和需求。這樣可以實現合成花燈3D 動態模型、采訪記錄和調研報告多元化、實現動態民俗場景等。
AI 技術在花燈制作中能以數據技術代替手工制作,在優化推薦體驗、節約成本的同時,可以快速搭建場景、變革生產流程、提高流程效率,實現自動化的花燈工藝制作流程,使業務流程向數字化、智能化延伸。
數字化建模和虛擬仿真技術使得興寧花燈能夠以高保真的形式進行展示和傳播。生物傳感器依托AI 技術實時采集互動體驗中的受眾生理數據,如用心腦電波監測儀實時采集用戶的心、腦電波變化,用熱成像和面部識別技術采集用戶在互動體驗時的原始生理反應,進而量化分析,實現對用戶體驗的詮釋,通過調動用戶的所有感官來創造一種身臨其境的體驗,形成真實感,最終形成“輸入—輸出”模式的達到體驗和反饋相互促進的良性閉環。總而言之,以受眾的原始生理數據指導花燈設計,用戶參與設計可以增強花燈設計的可及性和互動性,使用戶也能夠真正參與到花燈藝術文化的傳承中。同時,沉浸式互動中的實時反饋在各類媒體平臺發布反饋和交流,擴大了傳播的信息流,被動式傳播由此轉變為互動式社交化傳播。AI可以幫助民間工藝進行智能化傳播,提高其知名度和影響力。
AI 技術在民間工藝的傳承與發展中有著重要的作用,可以幫助民間工藝實現數字化、個性化、大眾化發展,使其能夠更好地適應當今社會的需求,實現創造性轉換。
本文通過文獻綜述和個案分析的方法,探討了AI在民間工藝中的應用現狀和問題。探討得出,AI 在傳統興寧花燈工藝的保護和傳承、設計創新、生產效率等方面具有很大的潛力,可以為花燈藝人、設計師、企業傳承和發展興寧花燈提供技術支持。然而,目前AI 在民間工藝中的應用還存在一些問題,如技術成本較高、數據采集困難等。未來,需要進一步研究和實踐,以提高AI 在民間工藝中應用的可行性和有效性,為民間工藝的傳承與發展提供更多元化、更全面的支持。
一是技術層面。降低技術成本,拓展AI 在民間工藝領域的普及和應用范圍。開發節能的AI 硬件,縮小AI 系統的尺寸和成本,結合高效的算法進行優化,以減少計算量和存儲需求,優化數據采集和處理;根據不同民間工藝的需求和特點,開發具有針對性的AI 應用。例如,開發可以自動識別和區分藝術品、商業產品的圖像識別系統,或者可以預測和優化工藝流程的智能算法。對于民間工藝領域的數據采集,可以使用更經濟的傳感器,或者利用現有數據資源(如互聯網上的圖像和文本數據),從而降低成本,使其更適合在鄉村振興環境下的民間工藝領域廣泛應用。
二是人才層面。推廣AI 教育和培訓,拓展AI 在民間工藝領域的普及和應用范圍。通過培訓課程、在線教育資源和專業指導,幫助民間工藝領域的從業者了解和使用AI 技術。
三是交流與合作層面。加強技術交流和合作可以幫助行業降低技術成本。通過與其他領域的研究者和從業者分享經驗和知識,可以發現和解決技術問題,同時也可以減少重復工作和資源浪費。