生成式人工智能技術在藝術設計課程教學中的應用

楊雅儒

(湖南藝術職業學院,湖南 長沙 410100)

0 引言

人工智能(簡稱AI)的概念由數學家巴斯卡、計算機先驅萊布尼茨提出.機器與藝術最早的結合產生于英國,倫敦大學斯雷德藝術學院首次應用機器進行生成式創作,標志著人工智能開始進入教育與設計領域.進入21 世紀,我國逐漸重視將人工智能技術應用于教學變革,相關部門印發《新一代人工智能發展規劃》《高等學校人工智能創新行動計劃》《人工智能教育藍皮書》等文件,提出利用人工智能技術以科技賦能模式創新高校教學理念,對人工智能技術應用于教學進行方向性指引,推動人工智能和教育深度融合[1].2022 年,生成式人工智能應用迅速爆發,在設計行業中得到廣泛應用,對現行藝術創作模式產生了沖擊,科技與藝術已經深度融合,教育科技化已經成為影響教育現代化進程的關鍵環節和核心要素.在此背景下,本文嘗試探析與展望生成式人工智能技術在高校藝術設計專業課程中的應用方式及手段,探索人工智能融入設計教育的新路徑,促進設計教學的數字智能化,以期為人工智能技術提供教育場景應用的新范式.

1 生成式人工智能運行方式

生成式人工智能是指計算機通過利用現有文本、音頻或圖像來創造全新、類似內容的技術.此技術專注于生成新內容,如文本、圖像、視頻、音樂等.現階段生成式人工智能可依托海量數據分析與深度學習完成文字到圖形、圖形到圖形、聲音到圖形的多角度轉化,打破了文字、聲音、圖形這三種信息傳播符號的媒介壁壘,給藝術設計帶來了新的設計范式.生成式人工智能除了可根據指令生成具有一定原創屬性的圖形圖像外,還可完成自動配色換色、字體設計、版式設計等功能,這標志著人工智能正在逐步擁有圖像創造與設計能力.

1.1 文本生成

生成式人工智能僅依據文字指令就能實現獨立的圖像創作,甚至能“理解”不同屬性的詞匯并以此展開合理的“想象”形成“同構”,進而產生具有創意的圖形.隨著人工智能技術的不斷成熟,現階段僅需通過概念、屬性、風格三個維度的文字描述,生成式人工智能即可在極短的時間內創作出一幅具有高度藝術美感的海報.2022 年,TBWA 公司展示了一系列人工智能依據經典詩句自動生成的視覺圖片作品(圖1),標志著該項技術已經相對成熟.

1.2 風格遷移

風格是指藝術家經過長期的創作實踐所形成的特定技巧或視覺特征.風格遷移是指人工智能利用神經網絡捕捉、分析特定風格,使得生成的圖像風格模仿目標圖像風格[2].例如,人工智能Dall-E 2 可根據用戶上傳的圖片,分析出相應風格特征,再將該特征賦予其他圖片,生成同一風格圖像(圖2).風格遷移類相關應用能在藝術商業化過程中為人們節約大量的時間,包括動畫原稿上色、圖像渲染等,極大提高了產業工作效率.

圖2 由人工智能系統Dall-E 2 根據約翰內斯·維米爾的作品創造的同一風格圖片

1.3 音頻生成

聲音與視覺是兩種不同的信息傳播方式,設計界一直嘗試探索如何用圖像表達聲音或味道,以此實現多感官交互設計.人工智能圖像生成技術打破了聲音與圖像的壁壘,可在沒有任何文字提示的情況下根據音頻生成圖像.圖3 為人工智能系統根據不同音樂風格及節奏韻律生成的富有變化的圖形.此外,人工智能還可根據青蛙的叫聲生成青蛙的圖片,這表明該技術不僅可實現對節奏的視覺化表達,還具備一定的聲音分析能力.

圖3 人工智能系統Stable Diffusion 根據放克貝斯線與爵士薩克斯獨奏、鋼琴放克、搖滾電吉他獨奏生成的圖片

1.4 色彩生成

色彩是視覺感知中最為直接的元素,能極大影響受眾對圖像的判斷與情感態度.現階段視覺圖片作品的配色依靠設計師個人經驗完成,主觀性極強且難以復制及批量化.生成式人工智能技術可將固定風格的配色通過HSL 模型轉化為規則,形成智能色彩庫,用戶通過簡單點擊,便可完成色彩方案的替換或固定色彩風格的模仿.現行技術條件下,色彩生成可分為自動著色與交互著色兩種.自動著色指通過人工智能參與,計算機根據學習經驗自動為圖片上色.交互著色指結合設計師的畫作,如線稿草圖,自動識別形狀邊界,為圖片添加顏色,或根據指定目標色彩搭配方案,更換原始圖片色彩.

1.5 字符生成

廣義來看,字符是有著特定意義的圖形,而圖像識別是深度學習技術最早嘗試的應用領域.隨著技術的發展,深度神經網絡開始應用于中文字體設計.在商業設計領域,常見的字體設計主要指在保持字形識別度的情況下按照視覺規律賦予文字一定風格及特征,并將這種特征延續至整體.2017 年,手跡造字APP可以做到用戶最少只需手寫100 個字,軟件即可通過深度學習總結書寫特征,生成個性化風格字體.

2 賦能創意教學的應用構想

2.1 革新教學內容

科技與人、科技與藝術一直是現代藝術設計教育中重要的議題.科技的發展促使讀圖時代到來,各種圖形、影像包裹著復雜的社會性文化沖擊著人們的視覺神經,如何解讀、欣賞視覺文化產物也成為當今藝術教育的重要話題,因此,設計專業課堂中應當更為注重培養學生的數據思維、圖像表達能力等.21 世紀初,西方興起的視覺文化藝術教育認為,藝術教育的目的不僅僅在于教會學生如何創作,同時還應當引導學生思考圖像背后的本質以及藝術如何影響人與社會的構建.我們可以在課程中展示人工智能創作的各種藝術作品或利用算法形成的圖像作品,引導學生積極思考何為藝術、技術與藝術的關系、人與科技的關系等問題.同時可以梳理生成式人工智能的實踐脈絡,向學生展現設計先驅們在藝術與科技道路上的探索過程,分析里程碑式作品背后的社會文化內涵,充分發揮藝術設計教育應有的人文價值.

2.2 創新教學方法

2.2.1 加深概念理解

風格遷移能捕捉、分析特定風格并模仿目標圖像.在藝術設計類課程教學中,應用該項技術能極大改善講授藝術流派的風格時傳統模式互動性差、教學效果不佳的問題.教師可將任一圖片快速生成某一指定風格或生成多種風格進行對比,此操作步驟可以引導學生自主完成,增加學生學習的主觀能動性,激發學習興趣,加深對概念及原理的理解.同時,在實踐環節使用該技術也能取得良好的效果.例如,利用生成式人工智能的風格遷移技術,對中國傳統剪紙紋樣中的兔紋進行未來風格(賽博朋克)或西方風格(波普)遷移,形成極富新意的圖形,以此引導學生思考如何利用新技術對傳統藝術進行活化設計與傳承創新(圖4).

圖4 使用生成式人工智能將剪紙兔紋樣變為多種風格

2.2.2 激發創作靈感

創造力與想象力是設計師的核心能力,也是平面設計教育需重點培育的能力,而依托于靈感的創造力需要前期大量的知識及生活經驗的積累,因此常常受到限制.人工智能經過大量的素材學習形成了所謂的“機器邏輯”,不受生活經驗所帶來的思維定式及功能固著的影響,更易于多角度多方位描繪事物,更易于進行多種形狀的重組解構及合成拼貼.啟動設計生產程序時,人工智能設計平臺就按照其掌握的規律結合客戶的需求,以重構或解構的手法,進行各種可能性的試錯[3].生成式人工智能將邏輯上毫不相干的兩個詞語進行符合邏輯的“自洽”并以此形成“同構”,進而產生具有設計創意的圖形,這與設計領域圖形創作中常用的同構手法極為契合,極易融入以頭腦風暴為設計方式的設計實踐中.人工智能可以天馬行空地對視覺符號進行重組,將不同種類不同質感的形象拼貼在一起,產生全新的符號,雖然這種拼貼不一定非常合理,但能極大程度啟發學生的創意思維.教師可以在頭腦風暴發散詞語步驟完成之后,引導學生將任一兩個關鍵詞輸入人工智能平臺,在生成的眾多結果中尋找思路,輔助完成創意的構思.

圖5 為筆者嘗試使用人工智能輔助思索創意,最終完成的創意圖形制作.筆者利用生成式人工智能技術,輸入文本“書本與屋頂”,形成了眾多結果,其中兩張提供了兩個可行的設計思路,將書本與屋頂的瓦礫同構,或與屋頂直接同構,最后按照其中一條思路,設計出了創意圖形,以此表達“知識助力鄉村振興”這一主題.

圖5 使用生成式人工智能完成創意海報制作

2.2.3 提升教學效率

平面設計教學過程與學生創作實踐過程中存在大量重復性高、勞動強度大的環節,利用人工智能可有效提高教學效率.如教師課程示范時,需要對比多種風格,可使用風格遷移技術快速實現風格的轉換,高效完成教學案例的繪制.教師在示范講解不同配色效果時,可使用AI 自動著色功能,形成多種配色方案,提供豐富教學素材.在字體設計課程中,受課程時間限制,學生往往無法完成一整套字體設計,借助生成式人工智能技術,在學生完成核心設計后,可自動生成一整套字體設計,極大程度增強了課程教學效果.在其他課程實踐環節中,也可使用生成式人工智能技術完成視覺元素收集、風格選擇、顏色選擇等創作實踐步驟,提升實踐效率.

2.2.4 融入多感官教學

藝術設計類課程教學一直強調激發學生多感官感受,通過多種形式進行設計信息的傳達.在設計基礎課三大構成的教學中,一直提倡將聽覺、觸覺與視覺聯合起來,創作符號與元素.生成式人工智能技術可以實現聲音到圖形的直接轉換,這是人工智能模仿人類大腦五感相通的結果.教師可在教學過程中使用該技術輔助完成多感官教學,如播放一段輕音樂或電閃雷鳴、動物鳴叫等聲音,讓學生經過聯想與想象和人工智能同時創作圖像(圖6),最后對比講評,以此激發學生的求知欲與好奇心,深化教學效果.

圖6 GAN 根據 Saje 的歌曲Raspberry 生成的圖像

2.3 豐富教學模式

傳統的藝術設計類課程教學模式以“先知識傳遞再實踐探究”為特征,講授環節以教師為中心,講授形式多采取語言表述配合圖片視頻等.雖然數字化教學課程已經提出使用VR 等人工智能手段豐富學生感官,但學生始終屬于被動接受知識,而非主動探索.引入生成式人工智能技術,可與原理解析、設計方法講授等教學環節緊密融合,讓學生在使用AI 技術的過程中將知識內化,真正引導學生自主學習,提高學生學習欲望,更好地培養學生主動思考與探索研究能力,并發揮其主觀能動性開展探究式學習,創新自身設計思維,提高自身藝術修養.

3 反思與建議

3.1 謹防技術依賴,活化設計模式

人工智能圖像作品的創作模式是利用算法將大量與藝術相關的圖片、素材、知識數據輸入多層級結構的神經網絡,進行信息的篩選與特征的提取,從而實現對計算機的造圖思維培育,其本質還是對人類創作的學習、模仿與再造,且創作模式相對固化,雖然效率較高,但是無法真正替代人類進行全方位創作.在課堂教學中應當堅持技術的工具性與輔助性,注重通過技術強化來輔助實現教師“講授”的主體作用,有側重地引導學生應用技術,謹防對技術過度依賴.智能化設計過程需要人的創造力與機器的大規模計算能力相結合,是一個人機深度協同的過程[4].可鼓勵學生形成人與機器協調設計的創作模式(圖7),將人的創造力與機器的學習運算能力相結合,充分發揮人的主觀能動性,學會借助機器調動創意思維,提升創作力和決策力,而不是被機器支配.

圖7 人機協調的新型設計實踐模式

3.2 關注情感缺失,優化人機關系

設計創作需要獨特的創意思維,需要融入一定的人文情懷.生成式人工智能并不是在情感驅動下的創作活動,而是計算機程序通過大量人類藝術作品的學習、尋找特征、抓住規律,再進行模擬表達,現階段人工智能技術對人類情感的“表現”僅能做到“擬情”.如著名人工智能專家皮卡德提出“感情計算”的方法,試圖通過計算機強大的計算功能以及數據分析能力,去分析人類情感的外在表現,如面部表情、皮膚溫度、心跳速率與人類心情的關系,繪畫的筆觸色彩與藝術家的情感之間的聯系等[5].因此,在使用生成式人工智能進行教學的過程中,教師應讓學生正確看待機器與人的關系,需增強與學生的互動,將知識傳授與情感表達相結合,強調創作應立足于豐富的生活經歷及情感體驗,只有在此基準下才能創作出有溫度有靈氣的藝術作品.

3.3 注重科技素養,促進師生共研

面對新技術、新審美的沖擊和變化,教師應當增強把握學情的能力,注重多渠道了解技術變化趨勢,實現教學相長.在人工智能技術背景下,“工具”與“思維”之間的結合愈發緊密,相互之間亦有涉足,思維性或啟發性工具使用正在成為常態.傳統藝術作品的生成方式已經悄然發生了改變,藝術作品中的邏輯思維、數據統計、喜好分析等理性成分占比正在逐步上升.教師通過引入與介紹前沿技術,使學生充分感受技術引領的創新,進而實現科技思維和設計思維的鏈接.同時,教師應當在教學過程中尊重學生對于新技術的感受與創造性運用,圍繞新時代對設計人才科技素養的新要求,對課程進行創新,進一步推動人工智能與設計教育深度融合、創新發展,才能更好賦能教育現代化,培養順應時代發展要求的創新人才.

4 結束語

將生成式人工智能技術應用于設計教育,既可提高師生的數字素養,又可拓展設計專業的教學方法、革新教學內容、豐富教學模式.因此,教師應充分了解和學習生成式人工智能技術的相關原理,積極探索該技術融入專業教學的方式方法,進一步提升設計教學的智能化與數字化水平,更好地培育時代所需的設計人才.