基于AI繪圖技術的中職平面設計專業教學模式創新研究

張玥婷

摘要：文章旨在探討基于人工智能（AI） 繪圖技術的中職平面設計專業教學模式創新。在當前數字化時代，AI技術在藝術創作領域日益引人注目，本研究旨在將其引入平面設計教學，以拓展學生創作的可能性。通過引入AI技術，可以激發學生的創作潛力，培養學生創新思維，提升學生作品設計質量與效率，進而推動平面設計教育的發展。

關鍵詞：人工智能；平面設計；教學模式

中圖分類號：G42? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）31-0132-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

隨著人工智能（AI） 技術的迅速發展，其在各個領域的應用引發了廣泛關注。在當今數字化的時代背景下，平面設計作為一種注重創意與表現的藝術形式，也逐漸開始融合AI技術，以拓展創作的邊界。文章將從AI繪圖技術的基本原理入手，深入探討其在創意圖像生成、圖像風格轉換和自動化排版方面的應用。對于傳統中職平面設計專業教學模式中存在的問題[1]，提出基于AI的教學模式創新理念[2]，并探討如何開發相應的教學工具，以支持學生在AI輔助下的創作和學習。

1 AI繪圖技術概述

1.1 AI繪圖技術的基本原理

AI繪圖技術的基本原理源于機器學習和深度學習等先進的計算機科學概念[3]。在傳統的平面設計中，設計師通常依靠其創意和審美來創作圖像，而AI繪圖技術旨在通過模擬人類的創作過程，實現應用計算機生成具有美感和創意的藝術作品。

AI繪圖技術的核心原理之一是深度神經網絡[4]，它是一種模仿人腦神經元結構的計算模型。通過多層次的神經元連接，深度神經網絡可以自動從大量數據中學習到復雜的特征和模式。在AI繪圖中，這些網絡可以通過學習藝術作品的樣本，掌握繪畫中的線條、色彩和形狀等元素，從而能夠在沒有人類干預的情況下生成具有藝術性的圖像。另一個關鍵原理是生成對抗網絡（GANs） [5]，它由生成器和判別器兩部分組成。生成器負責生成圖像，而判別器則負責判斷生成的圖像與真實圖像的區別。在訓練過程中，生成器和判別器不斷競爭和博弈，最終生成器能夠逐漸生成越來越逼真的圖像。在繪圖中，GANs技術使計算機能夠通過對抗性的學習過程逐步提高生成圖像的質量，從而逼近人類創作水平。

對于“擴散生成網絡”（Diffusion Generative Models） 的生成模型，這種方法使用了馬爾可夫鏈的概念，其中原始圖像通過多次迭代，不斷地加入噪點，形成一個逐漸變得隨機的噪聲圖像。隨后，訓練神經網絡被要求將這個過程逆轉，從隨機噪聲圖像逐步重建回原始圖像。

這種方法的關鍵思想是讓神經網絡學會逆向推導，從隨機性較強的噪聲圖像中恢復出原始的圖像內容。這對于圖像生成和去噪等任務具有潛在的應用價值，因為它可以訓練神經網絡捕捉圖像的高級結構和模式，從而實現從無到有的圖像生成過程，如圖1所示。

1.2 基于AI的創意圖像生成技術

基于AI的創意圖像生成技術是一項利用人工智能技術，使計算機能夠自動生成富有創造性和藝術性的圖像的技術。其原理基于大量的訓練數據和模型架構，通過模仿和學習現有圖像的特征、樣式和結構，從而生成全新的、富有創意的圖像作品。

該技術的運行過程通常是先收集大量多樣化的圖像數據作為訓練素材，這些數據將成為AI模型學習的基礎。接著選擇適當的深度學習架構，如生成對抗網絡（GANs） ，其中包括生成器和判別器兩部分。生成器試圖創造逼真的圖像，而判別器則努力區分生成的圖像與真實圖像，訓練過程中，生成器和判別器相互博弈，逐漸提升生成器生成高質量圖像的能力。

1.3 基于AI的圖像風格轉換技術

基于AI的圖像風格轉換技術是一種利用人工智能技術，將一幅圖像的風格轉移到另一幅圖像上的方法。這項技術基于深度學習模型，通過分析圖像的內容和風格信息，實現了圖像內容和圖像風格的解耦，從而能夠將不同風格的圖像融合在一起，創造出全新的視覺效果。實例效果如圖2所示。

在圖像風格轉換技術中，常用的模型是基于生成對抗網絡（GANs） 的方法。生成器網絡負責將源圖像的內容和目標圖像的風格結合，生成新的圖像。判別器網絡則負責評價生成圖像的質量，進一步優化生成器的訓練過程。通過不斷地對抗訓練，生成器能夠逐漸學習到如何將源圖像的內容與目標圖像的風格相結合，生成出具有所需風格的圖像作品。

1.4 基于AI的自動化排版與設計技術

基于AI的自動化排版與設計技術是一種借助人工智能技術，實現文檔排版和設計自動化的方法。在傳統排版和設計過程中，設計師需要花費大量時間和精力進行布局、字體選擇、圖像插入等操作，而這項技術旨在通過AI的智能輔助，實現更高效、個性化的排版與設計。

這一技術的核心原理包括圖像識別、自然語言處理和深度學習等技術。通過圖像識別，系統可以分析文檔中的圖像內容，確定其位置和尺寸，進而優化排版布局。自然語言處理技術則用于理解文本內容，使系統能夠智能選擇適當的字體、字號和排列方式。深度學習模型可以從大量的排版樣本中學習設計規律，進而自動生成符合美感和設計原則的排版效果。

運行過程通常是先收集和整理需要進行排版和設計的文本內容以及相關圖像素材。然后利用自然語言處理技術，分析文本的結構、語義和情感，并根據排版規則生成合適的版面布局。同時通過計算機視覺技術，識別圖像中的元素，如人物、物體或背景，從而為排版和設計提供更多信息。

2 中職平面設計專業教學模式創新

2.1 傳統教學模式存在的問題

傳統教學模式在中職平面設計專業中存在著一系列問題，這些問題限制了學生的綜合素養和職業能力的發展。傳統教學模式過于注重知識的灌輸，忽視了實際操作與實踐能力的培養，學生可能在課堂上獲得了一定的理論知識，但在實際的設計實踐中卻缺乏足夠的技能支持。

傳統教學模式常常缺乏培養創意思維和創新能力的機會。設計領域要求不僅是技術的運用，更需要獨特的創意和視覺表達能力。然而，傳統模式下過于規范化的教學往往使學生難以在設計中發揮個人的獨特風格和想象力。

2.2 基于AI繪圖技術的教學模式創新理念

基于AI繪圖技術的教學模式創新理念旨在將人工智能技術與平面設計教育有機融合，為學生提供更富有創造力和實踐能力的學習體驗。教學模式將從以教師為中心的傳統模式轉變為以學生為中心的模式，AI繪圖技術可以為學生提供個性化的學習和指導，根據學生的興趣、學習風格和水平，自動調整教學內容和難度，從而更好地滿足每個學生的需求。

AI技術能夠與學生合作生成創意圖像，從而擴大了學生的創作可能性，教學模式可以將平面設計與計算機科學、心理學等多個學科融合，培養出更全面和多才多藝的設計人才。

2.3 基于AI的個性化學習與指導

基于AI的個性化學習與指導是一項致力于優化學生學習體驗的教育方法，通過人工智能技術實現教育過程的個性化定制和智能化支持。這一方法旨在充分發揮每位學生的潛力，提供適合其學習需求和興趣的學習路徑和教學內容。

個性化學習與指導基于AI技術，通過分析學生的學習歷史、學習習慣、興趣愛好等信息，為每位學生量身定制學習計劃。AI算法能夠根據學生的知識儲備和學習進度，智能推薦適合其水平的教材、練習和項目。這種個性化的學習方式能夠提高學習效率，使學生能夠更有針對性地提升自己的技能。

3 基于AI繪圖技術的教學工具開發

3.1 教學工具開發的技術與框架

在基于AI繪圖技術的教學工具開發中，技術的選擇與框架的設計起著至關重要的作用。為了開發高效、穩定且功能豐富的教學工具，需要綜合考慮多個技術要素和框架。

針對圖像生成和風格轉換功能，可以選擇使用深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。這些框架提供了強大的神經網絡構建和訓練功能，能夠支持生成對抗網絡（GANs） 等復雜模型的開發。

對于自動化排版與設計技術，可以考慮使用前端和后端技術相結合的方式。前端部分可以選擇流行的Web開發框架，如React、Vue.js或Angular，用于構建用戶友好的界面，使用戶能夠方便地輸入和操作。后端可以選擇Python等語言，結合相應的Web框架，如Django或Flask，用于處理用戶請求，調用AI模型并生成相應的設計排版。

在圖3所示的框圖中，教學工具開發的技術與框架由前端用戶界面設計、后端服務器與API、AI模型集成與調用以及數據存儲與管理（云服務）4個主要部分組成。

前端用戶界面設計負責與用戶的交互，提供友好的界面；后端服務器與API負責處理用戶請求、與AI模型通信以及數據的處理；AI模型集成與調用部分將AI技術融入工具中；數據存儲與管理通過云服務實現數據的存儲和管理，確保工具的可擴展性和穩定性。

3.2 創意圖像生成輔助工具的設計與實現

創意圖像生成輔助工具的設計與實現涉及多個技術層面，旨在為設計師提供一個能夠激發創意和輔助創作的強大工具。

在設計與實現中，需要選擇合適的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，用于搭建生成模型。模型的架構和參數需要精心選擇和調整，以獲得高質量的生成效果。此外，需要為模型訓練準備大量的圖像數據集，確保模型學習到多樣的創作風格和元素。

為了讓設計師能夠與工具進行交互，需要開發對用戶友好的界面。可以選擇Web開發框架，如React或Vue.js，構建一個直觀的前端界面，設計師可以在其中輸入初始條件、選擇風格、調整參數等。通過與后端服務器通信，前端可以將用戶的選擇傳遞給生成模型，并將生成的圖像反饋給用戶。

在后端方面，可以使用Python等語言結合Web框架，如Django或Flask，來處理前端請求和與模型的交互。后端需要負責將設計師的輸入傳遞給生成模型，處理模型生成的圖像，并將結果返回給前端展示。同時，后端還需要確保數據的安全性和模型的高效運行。

3.3 圖像風格轉換工具的開發與優化

在開發過程中，需要準備大量的訓練數據集，其中包括源風格圖像和目標風格圖像。這些數據集用于訓練模型，使其學習不同風格之間的特征和差異。選擇合適的深度學習框架，用于搭建和訓練模型，同時選擇適當的損失函數和優化算法，以提高生成圖像的質量和相似度。

為了實現高效的圖像風格轉換，可以考慮使用硬件加速技術，如圖形處理器（GPU） 或專用的神經網絡加速器（例如NVIDIA的CUDA和cuDNN） ，以加速模型的推斷過程，降低轉換時間。

3.4 自動化排版工具在教學中的應用

自動化排版工具在教學中具有廣泛的應用潛力，它可以為學生提供更高效、一致和專業化的排版體驗，同時為教師節省時間并提供更具深度的教學支持。這種工具可以在中職平面設計專業的教學過程中發揮重要作用，從而培養出更具實際操作能力的學生。

自動化排版工具可以幫助學生快速生成規范化的排版作品，減少了煩瑣的手工操作，從而提高了效率。通過智能化的布局、字體選擇和圖像插入，工具可以生成專業水平的設計效果，使學生能夠更專注于創意和內容表達。在傳統手工排版中，由于人工操作的差異，可能導致排版風格不一致。而自動化工具可以根據預設的規則和模板，確保每一份作品都具有統一的排版風格，提升了作品的整體質量。

4 結束語

本論文的研究內容不僅涉及技術，更關注如何將技術與教育有效結合，培養出具有全面素養和創新能力的中職平面設計專業人才。在不斷變革的教育與設計領域，基于AI繪圖技術的教學模式創新不僅是應對挑戰的策略，更是開啟未來發展的關鍵路徑，為中職平面設計專業的發展注入新的活力。

參考文獻：

[1] 李家虎.中職平面設計專業工學一體化教學模式的實踐研究[J].快樂閱讀，2023（1）：76-78.

[2] 尚佳.中職平面設計專業多科目混合的創新性教學模式探索[J].現代職業教育，2018（7）：20.

[3] 顏媛媛.AI繪圖能幫美圖開辟新成長空間嗎[N].電腦報，2023-05-08（44）.

[4] 肖國慶，李雪琪，陳玥丹，等.大規模圖神經網絡研究綜述[J/OL].計算機學報.[2023-08-18].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1826.tp.20230817.0856.002.html.

[5] 張賢坤，趙亞婷，丁文強，等.基于生成對抗網絡的變分自編碼器解耦合[J].天津科技大學學報，2023，38（4）：62-68.

【通聯編輯：張薇】