人工智能技術在藝術設計中的應用研究

劉鵬 馬宇陽

摘要：目的：近年來，人工智能在藝術設計中的應用受到廣泛關注。隨著人工智能技術的發展，藝術設計領域也在不斷嘗試利用相關技術激發更多創意和靈感，同時為用戶帶來更好的體驗。但是，目前人工智能在藝術設計領域的體系化建設仍不完善，因此，文章結合當前人工智能的主流技術，旨在構建模塊化、體系化的人工智能應用體系。方法：文章對人工智能在藝術設計領域的工作模塊進行分析，將人工智能在藝術設計領域的應用劃分為分析模塊、設計模塊以及優化模塊，并結合神經風格遷移、生成式對抗網絡等主要技術，構建基于分析模塊的藝術設計多模塊體系。結果：人工智能技術在藝術設計領域的應用主要包含基于神經風格遷移的藝術設計創作模塊、基于生成式對抗網絡的藝術設計優化模塊以及融合深度學習的藝術設計分析模塊。其中，融合深度學習的藝術設計分析模塊是各類人工智能技術在藝術設計領域發揮作用的基礎。而智能化的數據分析能力和數據可視化功能是人工智能技術應用于藝術設計領域的內在邏輯基礎。結論：目前，人工智能技術在藝術設計領域的應用主要是針對不同領域運用各類深度學習技術。此外，針對人工智能技術在藝術設計領域所面臨的法律法規、倫理道德、人機平衡等問題，文章也提出相關建議，以期推動人工智能技術在藝術設計領域的長遠發展。

關鍵詞：人工智能；藝術設計；深度學習

中圖分類號：J505；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2023）20-0-03

當前，藝術設計領域一直在探索更多樣化的創新方式，人工智能的引入為其創新帶來了新的機遇。隨著人工智能技術的不斷創新，藝術設計的流程也發生了變化。在過去，設計師通常需要花費數小時甚至數天來設計一個圖案，而如今，使用人工智能技術可以大幅縮短藝術設計所花費的時間。可見，人工智能技術的普及與應用對藝術設計領域來說具有重要意義。因此，明確人工智能技術在藝術設計中的應用方式以及所面臨的困難，是保證人工智能技術更好地為創作者服務的重要前提。

1 人工智能在藝術設計中的應用現狀

1.1 圖像處理

在藝術設計領域，圖像處理是一個必不可少的環節。隨著人工智能技術與藝術設計的聯系逐漸加深，其在圖像處理方面的運用也愈發廣泛。郭斌等人（2021）總結人工智能技術在藝術領域的運用后指出，人工智能技術為藝術的發展提供了極大的助力。這些工具可以根據用戶需求自動調整圖片的亮度、對比度、銳度等參數，使圖片更加清晰、明亮、艷麗［1］。此外，人工智能還能追蹤、收集用戶的瀏覽歷史和搜索記錄等信息，為用戶提供更個性化的圖片推薦，節省用戶搜索和選擇的時間。

1.2 色彩設計

色彩對藝術設計具有至關重要的作用。銀宇堃等人（2020）對人工智能在顏色設計中的應用展開研究后指出，色彩既包含語言色彩，也包含圖像顏色，而人工智能技術能將二者有機結合，還能運用算法將藝術情感與著色結合［2］。從設計師角度出發，其可以利用人工智能技術自動生成不同的色彩搭配方案，同時結合自身的設計理念以及對藝術的理解，選擇最合適的搭配，以此節省設計時間。此外，人工智能技術還可以分析用戶的愛好、風格和心理特征等信息，為用戶提供個性化的色彩設計方案，使藝術設計更具多樣性。

1.3 3D建模

在過去，設計師需要花費大量時間人工制作3D模型，但是隨著人工智能技術的引入，3D打印技術的普及極大地提高了藝術設計的效率。毛溪等人（2021）指出，3D打印技術已經在設計領域得到了廣泛的認可和應用，創作者可以通過人工智能輔助工具快速生成3D模型，以此節省大量的時間和精力［3］。此外，人工智能技術還可以根據用戶的需求自動調整模型的大小、比例和形狀等參數，使創作者可以更加自由地探索和創新。

1.4 藝術創作

藝術創作是人工智能技術面臨的一個最具挑戰性的難題。傳統的藝術創作是由設計師依靠腦力勞動獨立完成的，而如今，人工智能技術可以模擬并生成藝術作品。王璐、孫海垠（2020）針對藝術設計的創作過程展開研究后指出，人工智能技術的應用為藝術創作提供了更多的方法和體驗，為創作者提供了更豐富的選擇和創作條件［4］。

2 融合深度學習的藝術設計模塊體系構建

人工智能在藝術設計中的應用主要涉及作品的創作和優化。在創作方面，人工智能技術可以提供靈感、設計方案生成、風格遷移和圖像生成等功能。在優化方面，人工智能技術可以用于自動調整圖像、結構和顏色，以及優化設計體驗等。此外，在藝術設計的全過程中，人工智能可以將數據分析與可視化貫穿始終。隨著人工智能技術在藝術設計領域的不斷深入和拓展，具有深度學習特性的人工智能技術逐漸成為藝術設計的前沿應用領域，而深度學習技術加持下的藝術設計模塊也在不斷豐富。

2.1 神經風格遷移推動藝術設計創作模塊

神經風格遷移（Neural Style Transfer，簡稱NST）是一種深度學習技術，用于將圖像的內容與風格分離并重組。在藝術設計領域中，NST技術能夠為創作者提供豐富多維的創作思路和創作理念，其主要能夠實現風格遷移、細節處理、藝術創作等多項功能。

李鑫等人（2023）指出，風格遷移技術能夠有效融合作品輪廓與內容語義，通過建立數據庫進行風格遷移訓練，最終實現圖像輪廓與內容語義的匹配與協調［5］。其中，NST技術將一幅圖像的風格轉移到另一幅圖像上，不僅可以為創作者提供全新的創作視角，還極大地拓寬了圖像處理的應用范圍。此外，NST技術可以突破創作者的個人認知與感官限制，將創作者的個性化風格應用到圖像中，創造出更優質的作品。特別是在視覺藝術領域，人工智能技術極大地豐富了創作者在色彩、亮度、紋理等內容方面的選擇，使作品創作具有更多樣的手段。NST作為藝術設計創作模塊中較為常用的技術，其最重要的功能是為創作者提供豐富的藝術設計思路。創作者可以運用NST技術將多個圖像的內容和風格進行重組，以此融合不同作品的特色內容，進而為藝術設計創作提供更多的靈感和思路。

2.2 生成式對抗網絡助力藝術設計優化模塊

生成式對抗網絡（Generative Adversarial Networks，簡稱“GAN”）是一類深度學習模型，用于生成和訓練與原始數據類似但又具有新特征的數據。GAN包含兩個神經網絡，即一個生成網絡和一個判別網絡。生成網絡試圖生成和訓練與原始數據類似但又有些許差異的新數據，判別網絡則用于判斷生成數據是否與訓練數據一致。兩個網絡之間的競爭會促進生成網絡的學習，從而生成更好的數據。在藝術設計領域中，生成式對抗網絡能夠幫助創作者實現特征提取、超分辨率優化以及個性化細節生成等功能。

王士順（2023）指出，生成式對抗網絡在藝術設計領域具有較強的綜合設計與數據處理能力，其能夠通過訓練數據體現藝術作品的價值和多樣性［6］。其中，圖像特征提取功能可以將多幅圖像的風格及特點在預定設置的基礎上進行體系化的遷移和融合，進而形成新的圖像，使新圖像具有不同作品的特色，從而為創作者提供優化作品的參考。圖像超分辨率優化功能主要通過GAN在訓練時從高分辨率圖像中提取特征并生成低分辨率圖像，然后另一個生成網絡將低分辨率圖像轉化為高分辨率圖像，進而實現圖像分辨率的優化。此外，基于GAN的個性化細節生成功能能夠為藝術設計作品增添更豐富的內涵。

2.3 融合深度學習的藝術設計分析模塊構建

隨著NST技術與生成式對抗網絡的運用不斷深化，基于深度學習的藝術設計分析模塊也在積極融入其他模塊，并逐步構建起多模塊融合的藝術設計體系。目前，融合深度學習的人工智能技術主要運用于人像等方面，表情識別等細節內容的分析與體現為藝術設計開拓了更廣闊的發展空間。創作者可以通過表情識別去探索面部表情所體現的情感內容以及表情背后的行為特征，以此為情感創作提供助力。另外，深度學習技術也逐漸在多媒體設計領域嶄露頭角，其通過在圖像領域的數據積累與應用經驗，逐步開始在視頻、音頻領域對各項技術進行遷移，以此為藝術領域的多維度工作提供便利。

2.4 基于分析模塊的藝術設計多模塊體系構建

在各類深度學習技術的加持下，藝術設計領域的發展逐步形成了創作者與人工智能相互配合的格局，同時，基于人工智能的藝術設計多模塊體系也逐漸成型。該多模塊體系主要以人工智能的分析模塊為基礎，向基于深度學習的創作模塊與優化模塊拓展，進而實現人工智能、藝術創作者與作品的有效融合。其中，基于人工智能的分析模塊是整個體系的基礎，其主要利用各類深度學習算法，對已有作品進行分析，通過可視化轉化將作品呈現給創作者，以此為創作者提供思路。同時，基于深度學習的創作模塊與優化模塊以分析模塊為基礎，運用當前比較成熟的GAN技術、NST技術重點處理藝術設計流程中的細節內容。綜合來看，基于分析模塊的藝術設計多模塊體系涵蓋了藝術設計流程的各個層面，并能運用不同類型的深度學習技術細化藝術設計環節，為創作者提供豐富的創作靈感與思路。

3 人工智能應用于藝術設計領域的機遇與挑戰

3.1 人工智能設計中的道德問題

隨著人工智能技術的廣泛應用，藝術設計領域面臨一定的道德問題。首先需要思考的問題是，人工智能是否會取代具有創造性的人類設計師。雖然人工智能可以通過學習模擬人類的創造性思維，但能否完全達到人類的設計水平，還需要時間的檢驗。此外，人工智能設計方案的審核問題也是需要關注的重點。人工智能依賴算法和數據，因此可能引起一些算法偏見或限制，特別是在數據來源、版權歸屬等方面，可能對作品產生負面影響。因此，在實際應用中，需要由專業人士對人工智能設計方案進行審核和修正。

3.2 人工智能的責任和可持續性

在人工智能設計領域中，責任和可持續性同樣是兩個重點問題。為了確保人工智能的設計符合法律法規和道德規范，相關部門需要制定對應的規章制度，同時也需要對創作者進行必要的培訓和教育，讓他們認識到自己的社會責任和道德義務。此外，還要構建針對運用人工智能進行藝術設計的監管和責任追究機制，確保其不會損害用戶利益。人工智能應用于藝術設計時還需要考慮產品的可持續性，即需要充分考慮產品的節能環保和循環利用等方面。例如，通過采用可再生能源、優化算法等，從而有效減少人工智能系統對環境的負面影響。

3.3 人工智能設計和人類創造力的平衡

未來，人工智能技術和人類創造力之間的平衡將成為一個重大議題。盡管人工智能在藝術設計領域表現出了驚人的創造力和想象力，但是人類創造力的獨特性和創新性依然是技術無法替代的。對于設計師來說，需要盡可能地發揮人工智能技術的優勢，將其運用于創意的產生、設計的生成等方面。但是，設計師過分依賴人工智能技術是否會導致自身創作能力的減弱仍需要時間的檢驗。除此之外，還需要注意避免人工智能技術帶來的一些設計問題，如算法偏見、自我復制等。因此，設計師在使用人工智能技術進行藝術設計時，需要對其進行合理的限制，以確保設計效果符合道德標準和用戶期望。

4 結語

人工智能算法可以處理大量數據和信息，分析這些數據和信息，可以幫助創作者激發藝術靈感，人工智能還可以分析人類的心理和情感，幫助創作者更好地在作品中表達情感。同時，人工智能可以提高藝術設計的效率和質量，通過快速的數學計算和準確的圖像處理，使創作者更快地完成藝術作品創作。此外，人工智能還可以優化圖像并糾正錯誤，以保證藝術作品的質量，推動人工智能技術在藝術設計領域的長遠發展，確保設計效果符合道德標準和用戶期望。

參考文獻：

［1］ 郭斌，張秋韻，方禹楊，等.計算美學：計算科學驅動的視覺美學度量與生成［J］.包裝工程，2021，42（22）：62-77，102.

［2］ 銀宇堃，陳洪，趙海英.人工智能在藝術設計中的應用［J］.包裝工程，2020，41（6）：252-261.

［3］ 毛溪，梁天一，嚴城雨，等. 3D打印和生成技術結合下短線智能化產品設計模式探索［J］.包裝工程，2021，42（16）：16-21.

［4］ 王璐，孫海垠.人工智能挑戰下的藝術設計創作思考［J］.藝術工作，2020（6）：86-88.

［5］ 李鑫，普園媛，趙征鵬，等.內容語義和風格特征匹配一致的藝術風格遷移［J/OL］.圖學學報：1-12，http：//kns.cnki.net/kcms/detail/10.1034.T.20230308.1123.002.html，2023-07-17.

［6］ 王士順.生成對抗網絡在藝術設計領域的創造潛能研究［J］.包裝工程，2023，44（S1）：24-28，41.

作者簡介：劉鵬（1980—），男，北京人，碩士，工程師，研究方向：管理科學與工程。

馬宇陽（1995—），男，河北張家口人，碩士在讀，研究方

向：人工智能技術。