基于人工智能的國潮插畫色彩搭配研究

摘 要：通過機器學習和深度學習算法，人工智能可以從海量數據中自動學習色彩搭配規律，并根據特定的藝術風格或用戶偏好進行智能化推薦。特別是在處理具有深厚文化底蘊的國潮插畫時，人工智能不僅能解析其中復雜的色彩關系，還能挖掘隱藏在顏色背后的歷史故事和文化符號，進而輔助創作者作出更加精準且富有創意的色彩決策。本研究旨在探討基于人工智能的國潮插畫色彩搭配方法，結合理論分析和技術實現，期望為該領域提供新的思路和工具，促進國潮文化的進一步發展與推廣。

關鍵詞：人工智能；國潮；插畫色彩

Abstract： Through machine learning and deep learning algorithms， artificial intelligence can automatically learn color matching rules from massive data， and make intelligent recommendations based on specific art styles or user preferences. Especially when dealing with Guochao illustrations with profound cultural heritage， artificial intelligence can not only analyze the complex color relationships， but also dig out the historical stories and cultural symbols hidden behind the colors， so as to assist creators in making more accurate and creative color decisions. The purpose of this study is to explore the color matching method of Guochao illustration based on artificial intelligence， combined with theoretical analysis and technical realization， hoping to provide new ideas and tools for this field and promote the further development and promotion of Guochao culture.

Keywords： Artificial intelligence；Guochao；illustration color

0 引言

隨著全球化進程的加速和文化交流的深入，傳統與現代、東方與西方的文化元素不斷交融，催生了獨具特色的“國潮”文化現象。國潮不僅象征著中國傳統文化在當代社會的復興，也是年輕一代表達自我認同與民族自豪感的新方式。在這一背景下，國潮插畫作為一種視覺藝術形式，融合了經典的傳統圖案、色彩以及現代設計理念，成為傳播中國文化的重要媒介。

然而，國潮插畫的成功不僅依賴于創意構思，還取決于其色彩搭配是否能夠準確傳達作品的情感與主題，引發觀眾共鳴。傳統的色彩選擇多基于藝術家個人經驗和直覺，這種方式雖然賦予了作品獨特的個性，但也可能導致色彩運用缺乏系統性和科學依據。面對日益增長的設計需求和復雜多變的市場環境，如何高效地生成既符合國潮風格又滿足大眾審美的色彩方案成為了亟待解決的問題。

1 國潮插畫的色彩搭配特點

在當代視覺藝術領域，國潮插畫作為一種融合了中國傳統元素與現代設計理念的藝術形式，其色彩搭配特點體現了獨特的文化韻味和時代精神。首先，國潮插畫的色彩選擇深受中國傳統文化影響，紅色、金色、黑色等傳統顏色占據主導地位，這些顏色不僅象征著吉祥、繁榮和高貴，也承載了深厚的歷史文化意義。紅與金的組合尤其能傳達出強烈的視覺沖擊力和情感共鳴，常被用于表達喜慶、富足的場景；而黑白色調則通過極簡主義的方式展現古典之美，賦予作品以莊重感和高雅氣息。其次，國潮插畫能巧妙地利用色彩對比與和諧來增強視覺效果，通過冷暖色的交替使用、互補色的精心配對以及不同明度和飽和度的顏色漸變，構建出既對比鮮明又相互協調的畫面結構，從而達到吸引觀者注意力并引導其視線流動的目的。再者，隨著人工智能技術的發展，算法模型能夠分析大量歷史數據，挖掘隱藏于其中的色彩搭配規律，并據此生成符合特定風格要求的新穎色彩方案，這為國潮插畫創作提供了無限可能。

2 基于人工智能優化國潮插畫色彩搭配的意義

2.1 增強國潮插畫的文化表達與創新傳承

基于人工智能優化國潮插畫色彩搭配的意義首先體現在它對文化表達的深化和創新傳承的促進作用上。傳統色彩在中國藝術中扮演著至關重要的角色，它們不僅承載了特定的歷史意義和社會價值，還反映了民族心理特征和審美傾向。通過人工智能技術的應用，可以更加精準地捕捉到這些傳統色彩背后的文化內涵，并將之轉化為具體的色彩參數，使創作者能夠在保留原有文化精髓的基礎上進行新的創作。例如，機器學習算法可以從古代繪畫、陶瓷（圖1）、服飾等文物中學習到經典配色方案，進而指導現代插畫師如何在作品中合理運用這些顏色，以達到既符合傳統文化又不失時代感的效果。此外，人工智能還可以幫助探索那些被遺忘或未被充分發掘的傳統色彩，為國潮插畫注入更多元化的元素，豐富其表現形式，從而更好地實現文化的交流與傳播[1]。

2.2 提高色彩搭配效率與精準度，降低試錯成本

利用人工智能技術來優化國潮插畫中的色彩搭配過程，能夠顯著提升工作效率和結果的準確性，同時大大減少試錯成本。傳統的色彩選擇往往依賴于藝術家個人的經驗和直覺，這種方法雖然富有創意但缺乏系統性和可重復性，尤其是在面對復雜的色彩組合時容易出現偏差。相比之下，人工智能驅動的色彩工具可以通過快速分析海量的數據集，包括但不限于歷史文獻、流行趨勢報告以及用戶偏好調查等，從中提煉出最優解，為設計師提供科學依據。更重要的是，智能算法具備自我學習的能力，隨著使用次數的增加，它能不斷調整和完善自身的模型，適應不同的項目需求。對于國潮插畫而言，這意味著插畫師可以在更短的時間內生成高質量的作品，確保每一件作品都能準確傳達預期的情感和信息，同時也避免了因反復試驗而產生的資源浪費問題，提高了整個創作流程的專業性和經濟效益。

2.3 推動個性化定制服務的發展，滿足多樣化市場需求

人工智能在國潮插畫色彩搭配領域的應用還促進了個性化定制服務的發展，這有助于更好地滿足日益多樣化的市場需求。隨著消費者對于獨特性和專屬感的要求越來越高，傳統的批量生產模式已經難以完全適應當下的消費環境。借助于先進的圖像識別技術和自然語言處理能力，人工智能可以根據用戶的特殊要求（如個人喜好、場合用途等）迅速匹配最合適的色彩方案，甚至能夠預測未來一段時間內的流行趨勢，提前為客戶準備相關產品。這種定制化程度高的解決方案不僅限于單個作品的設計，還可以擴展至品牌整體形象塑造等多個層面，使得企業在競爭激烈的市場中脫穎而出。此外，人工智能平臺還可以收集并分析用戶反饋，形成閉環優化機制，持續改進色彩推薦的質量，進一步強化用戶體驗[2]。

3 基于人工智能的國潮插畫色彩搭配的方法

3.1 利用人工智能技術，提取國潮插畫中的色彩特征

在數字化和智能化不斷發展的背景下，人工智能技術為藝術創作提供了新的視角與工具。對于國潮插畫而言，其獨特的文化背景和視覺風格使得色彩成為表達情感和傳遞信息的重要元素。人工智能技術可以通過圖像識別算法自動分析國潮插畫，精準定位并提取出作品中的色彩特征。這種自動化過程不僅能夠快速處理大量圖像，還能確保數據的一致性和準確性。首先，人工智能技術可以通過色彩識別算法對插畫進行逐像素分析，確定每幅圖中顏色的種類、分布及飽和度等屬性。接著，借助機器學習中的聚類方法，人工智能技術能將相似的顏色分組，形成具有代表性的色彩集合。這種方法有助于插畫師發現國潮插畫中常見的色彩組合模式，為后續研究提供堅實的基礎。

利用人工智能系統進一步模擬人類視覺感知機制，評估色彩之間的和諧性及其對觀者情緒的影響。通過對色彩心理學原理的應用，人工智能可以理解不同顏色在中國傳統文化中的象征意義，如紅色代表吉祥、金色寓意富貴等，并據此建立一套適合國潮風格的色彩評價模型。該模型不僅可以幫助設計師更好地掌握色彩的情感表達，還能指導他們選擇最能體現中國文化精髓的顏色進行創作，根據該模型創作出符合中國文化精髓的國潮插畫（圖2）。此外，人工智能平臺還可以根據歷史數據分析流行趨勢的變化規律，預測未來可能受歡迎的色彩搭配方案，使設計更具前瞻性和創新性。這一過程強調了技術與文化的深度融合，既保留了傳統元素的獨特魅力，又融入了現代審美觀念[3]。

為了實現個性化服務，一些先進的AI平臺能結合用戶偏好，提供定制化的色彩推薦。當用戶上傳參考圖片或描述期望效果時，系統會基于這些線索，從龐大的國潮插畫數據庫中篩選出匹配的色彩方案。此功能不僅提高了設計效率，也增強了用戶體驗感。然而，值得注意的是，盡管人工智能在色彩提取方面表現出色，但它不能完全替代插畫師的創造力和個人直覺。因此，在使用這些技術工具的同時，插畫師應保持對原創性和獨特性的追求，確保每一幅國潮插畫都能傳達出深厚的文化內涵和個性化的藝術表達。通過這種方式，人工智能技術能為國潮插畫色彩搭配的研究開辟一條新路徑，進而促進傳統藝術形式與現代科技的完美結合。

3.2 選擇合適的機器學習算法，構建色彩搭配預測模型

在探討如何利用人工智能技術為國潮插畫構建色彩搭配預測模型時，選擇恰當的機器學習算法是確保模型性能與預測準確性的重要前提。這一過程不僅涉及對現有算法的理解和評估，還需要考慮國潮插畫特有的視覺元素及其背后的文化內涵。

首先，針對色彩搭配問題，特別是生成或推薦符合國潮風格的色彩組合這一目標，插畫師在選擇算法時應優先考慮那些擅長處理多維數據、能夠捕捉復雜模式并具有良好泛化能力的技術。監督學習中的回歸分析和支持向量機（SVM）可以用來建立顏色值之間的關系，但考慮到色彩搭配涉及非線性關系和復雜模式的捕捉，隨機森林（Random Forest）和梯度提升樹（Gradient Boosting Trees，GBT）等集成學習方法可能更為適用。這些方法不僅能處理非線性問題，還能提供較高的預測精度。

隨機森林能通過構建大量的決策樹，每棵樹基于從原始數據集中有放回地隨機抽取的子數據集進行訓練，并且在每個節點上只考慮隨機選取的一部分特征來選擇最佳分割點，最終對于分類問題采用多數投票法決定類別，而回歸問題則取所有樹預測結果的平均值，這樣的機制有助于提高模型的穩定性和泛化能力，非常適合處理色彩搭配中可能出現的高維度和復雜性[4]。

相比之下，梯度提升樹以一種序列化的方式逐步建立決策樹，每棵樹都試圖糾正前一棵樹的錯誤，首先用初始預測值（如均值）預測目標變量，然后計算與真實值之間的殘差作為新樹的學習目標，訓練新的決策樹并更新預測值，通常會乘以一個小的學習率再加到之前的預測上，這一過程重復直到達到預設的最大迭代次數或滿足其他停止條件。梯度提升樹能夠逐步減少預測誤差，特別適合用于捕捉色彩組合間的細微差別和復雜關系，從而為國潮風格的色彩搭配提供更加精準的推薦。因此，在設計色彩搭配模型時，隨機森林和梯度提升樹都是強大的工具，可以根據具體需求和數據特點靈活選用。

其次，數據集的構建對于訓練一個成功的色彩搭配預測模型至關重要。理想的數據集應當包含豐富的國潮插畫實例，每個實例都附有詳細的元數據，如主要顏色代碼、色調比例、文化符號等。此外，為了使模型更好地理解色彩的情感和象征意義，插畫師還可以引入文本描述作為輔助信息。在準備數據的過程中，必須進行嚴格的預處理工作，包括顏色標準化、去除噪聲以及特征工程等，以提高模型的學習效率和魯棒性。

3.3 借助深度學習技術，構建色彩調整與優化模型

在國潮插畫色彩搭配的研究中，利用多層感知機（MLP）等全連接網絡結構的深度學習技術為色彩調整與優化提供了新的途徑。首先，數據準備是構建有效模型的關鍵步驟。為了確保模型能夠準確捕捉國潮風格的特點，插畫師需要收集大量具有代表性的插畫作品，并通過圖像處理技術提取每幅作品的顏色特征。這包括顏色分布、亮度、飽和度等量化信息，以及可能影響色彩感知的文化背景和情感表達元數據。將這些信息轉化為數值化的輸入向量后，人工智能可以構建一個豐富且多樣化的訓練集。此外，考慮到色彩調整的連續性和漸變性，插畫師還可以引入相鄰顏色之間的相對距離作為額外特征，使模型更好地理解色彩過渡和協調。

接下來，在模型選擇與設計方面，MLP憑借其強大的非線性建模能力和自適應學習機制成為理想的選擇。MLP由多個隱藏層組成，每一層包含若干神經元，各層之間全連接，使得模型能夠捕捉復雜的色彩關系并進行高維映射。在訓練過程中，MLP能通過反向傳播算法不斷調整權重參數，以最小化預測輸出與實際目標之間的差異。針對國潮插畫色彩調整的問題，插畫師可以預先定義一組理想的色彩搭配模式作為訓練目標，讓MLP學習如何從原始顏色組合轉換為更符合國潮風格的配色方案。例如，插畫師可以預先定義一組青色和橙色的色彩搭配模式，讓MLP學習該配色方案，進而設計出國潮插畫（圖3）。此外，借助于自動編碼器的概念，MLP可以在降維的同時保留重要色彩特征，從而實現對色彩空間的有效壓縮和重構，進一步提高模型的泛化能力[5]。

在優化環節，變分自編碼器（VAE）及其擴展形式如β—VAE可用于探索色彩空間中的潛在分布。VAE通過學習數據的概率分布，在編碼階段將圖像映射到低維隱含空間，在解碼階段再將其重構回原像。這種方式使得模型能夠在保留原有風格的基礎上嘗試新的色彩變化，同時避免產生過于突兀或不符合邏輯的結果。更重要的是，通過調整隱含變量的先驗分布，插畫師可以引導模型朝著特定方向進行色彩優化，例如增強某類顏色的表現力或改善整體對比度。

4 結語

研究通過對基于人工智能的國潮插畫色彩搭配方法進行深入探討，揭示了人工智能技術在這一特定藝術領域中的應用潛力與價值。利用機器學習和深度學習算法，不僅能夠從大量國潮插畫作品中提取出關鍵的色彩特征，還能構建預測模型以生成符合文化背景和個人偏好的色彩方案，從而提升色彩選擇的科學性和效率，為設計師提供了創新性的工具和支持。因此，在未來的研究中，相關人員應該繼續探索如何更好地將人機協作應用于藝術創作領域，使科技成為激發人類創造力而非取而代之的力量。

5 參考文獻

[1]許臣穎，陶俊.人工智能背景下的插畫設計教學研究[J].美術文獻，2024（07）：120-122.

[2]禹云貴，董宇潔.人工智能在繪畫創作中的應用與反思[J].信息與電腦（理論版），2024，36（12）：179-181.

[3]楊喆，呂笑言.從圖解到數智：中國當代插畫的發展歷程[J].民族藝術研究，2023，36（05）：143-150.

[4]田雨.新媒體藝術下的插畫創作研究[J].大觀（論壇），2023（10）： 15-17.

[5]秦雯，趙藝，張虹.人工智能時代兒童繪本設計探討[J].明日風尚，2023（12）：140-142.