生成式AI賦能舞臺美術影像設計的創新實踐

摘 要：舞臺設計與技術運用的結合已成重要趨勢，而影像設計是對舞臺表演的重要延展。當下結合AI技術，能夠更為高效、智能地產出優質的影像內容。本文基于AIGC理論的概念和發展，以舞臺美術的影像設計為研究對象，將AI的技術運用作為切入點，分析AI在舞臺美術影像設計中的應用效果，為之后的舞臺美術影像設計與技術的融合提供一定的借鑒。

關鍵詞：AI；舞臺美術；影像設計

中圖分類號：J813 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0905（2024）13-00-03

舞臺美術設計專注于表演藝術的視覺表現和美學構建，是藝術創作領域中的一個重要分支。需要為戲劇、歌劇、舞蹈和其他表演藝術創造良好的視聽氛圍，包括具體的布景和道具、燈光等視效和音效設計。事實上，舞臺美術設計不是一成不變的，而是不斷融入新技術。從具體的實體布景到運用投影或屏幕進行影像呈現，再到使用增強現實技術，無不表示著舞臺美術設計的與時俱進。因此，舞臺美術設計不僅是藝術創作的一個分支，更是連接傳統戲劇藝術與現代視覺技術的橋梁，它不斷地挑戰和拓展著表演藝術的表達邊界。當下AIGC運用到舞臺美術的影像設計中，在生產方式、操作難度、生成效率、效果呈現等方面具有重大優勢，為舞臺美術的發展提供了新契機。

一、AIGC技術理論的概念及發展

AIGC，即人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content）指的是能夠自動生成影像、音頻、文本等內容的一種技術指代。一方面，AIGC的發展離不開技術的演進，其功能隨技術發展逐漸完善。另一方面，作為人工智能的一個分支，AIGC憑借生產效率和創造力，在廣告制作、虛擬現實、游戲開發、數字內容制作等創意工作領域中不斷優化發展。

（一）AIGC技術理論的發展

AIGC的發展涵蓋了跨學科領域。20世紀50—80年代，人工智能已經能完成一些基礎性的工作，但是這一時期其功能單一，只依賴于規則進行簡單的對話和表述。20世紀80年代左右，AIGC借助其他理論，如知識表征理論、心理學理論等開始研究如何通過學習進行內容生成。隨后在20世紀末進行迭代，能夠從大量數據中獲取信息，進行學習。進入21世紀，在2010年前后，深度學習技術的突破讓AIGC產生了質變。以“生成對抗網絡”和“變分自編碼器”為代表的技術改變了內容的生產模式。通過模型可以產出聲音、圖像、文本等具體內容。到了當下，AIGC依托于多模態（結合文本、圖像、聲音等）生成和跨領域融合，能夠進行多內容文本的輸入與輸出，在各個領域的應用也更為廣泛和普遍。

（二）AIGC技術的當下應用

從運營領域來看，隨著科技的不斷進步，人工智能被廣泛用于金融、醫療、文學、藝術等各個行業領域。從自動化程度看，AIGC作為一種內容創造的藝術工具，可以自動生成用戶理想的文本、圖像、視頻、音頻。2024年3月在洛杉磯上映的“完全由AI制作的開創性長篇電影”《我們的終結者2》，人工智能技術高效的批量生產內容逐漸深入人類的社會生活，為用戶提供更多自由和創意空間。從創新能力看，數字化工具和技術的迭代升級，改變了藝術表達的方式，給受眾帶來多樣的審美體驗。通過AI修復照片，志愿軍烈士畫像從一張靜態紙質素描變成動態電子影像，人工智能技術成為跨媒介的橋梁，人工智能生成內容的新型視聽模式帶來了廣泛的社會價值。數字復現敦煌莫高窟，實現石窟、壁畫360°全景預覽，“超時空參與式博物館”讓游客足不出戶卻能身臨其境，人工智能技術為大眾提供更多審視“美”的機會。可見，AIGC作為一種內容生產工具，可以實現自動化和創新性的統一。基于其快速發展，或將預示著舞臺美術設計中的音像創作邁入一個全新智能化、創新化的時代。

二、AIGC在舞臺美術影像設計中的技術應用

舞臺美術可以追溯到希臘戲劇中的面具設計，繼而發展為對布景、燈光、化妝、道具等一系列基于劇本內容和演出的要求。其中，布景設計的作用在于更好地對劇情的時間、地點進行具體描繪，這種大面積的繪畫式布景最早發生在意大利文藝復興時期宮廷劇場的舞臺演繹。進入20世紀，利用投影（融合、mapping）或LED屏幕代替傳統的繪畫式、景片式的舞臺設計在現代舞臺演出中已經成為不可或缺的技術手段，影像隨著技術的發展越發成熟，呈現的舞臺場景、氛圍和情感輸出更加豐富多彩。當下，AIGC主要依托于多模態的實時運算和私域模型訓練兼具適用性和迭代性。這不僅能夠實時地生成音、圖、像等，還能夠針對所應用的領域進行內容的生成與自我迭代。

（一）AI多模態技術的實時運算

AI多模態技術是指通過融合語言模態、圖像模態甚至影像模態，將語言模態中的文本理解、思維鏈接和遷移映射融合到圖像或影像模態中，進而產生新的圖像或影像內容，目前在圖像和影視行業中應用甚廣。從利用AI的場景描繪、情緒渲染到私域模型的訓練都是舞臺影像設計創作的前置工作，現場的實時AI處理則是通過對數據的采集（包括文本、圖像、影像等）的同時進行實時運算并展示的新形式。

（二）舞臺劇美術設計的私域模型訓練

私域模型或風格化的訓練已在AI制作環節中越來越多被應用，簡言之，是利用現有少量的素材通過AI識別、分析、運算處理后得到模型，再將此類模型應用到AI生成環節，即可生成具有現有素材風格的圖像或影像，亦可遷移其他類型素材的風格，使之更傾向于原始素材。

舞臺影像設計中往往需要大量的同一風格不同內容不同情緒的影像畫面，設計師需要花費大量時間和精力來調整每個影像畫面的參數，以確保它們符合整體的設計風格和要求。然而，有了私域模型的幫助，這個過程變得簡單而快速。設計師只需輸入幾個關鍵詞或提供一些樣本畫面，模型就能夠自動生成一系列符合要求的影像畫面，私域模型的訓練及應用大大降低了設計師人工重復勞動的成本。同時，私域模型不僅僅應用在舞臺影像創作，在舞臺設計、服化道設計、宣傳海報設計等都可以發揮其巨大優勢。

三、AIGC在舞臺美術影像設計中的應用效果

AIGC的自動生成加入舞臺美術的影響設計意義重大。利用AI生成，能夠以即時生產的方式再造現實。基于大量的歷史數據和現有的藝術作品來生成創意建議，幫助設計師突破傳統思維，創造出新穎的設計方案，并且對表演舞臺的呈現效果也有所增強。設計師可以創造出更加復雜和引人入勝的視覺效果，而且可以實時調整舞臺視覺效果，在不同的表演中提供定制化的視覺支持，增強觀眾的沉浸感。

（一）重繪史料與再造現實

歷史與年代戲都是戲劇中重要的內容題材，舞臺設計中的環境信息輸出通常以景片和圖像為主。但無論是景片設計還是圖像設計，因大量史料無法考證，其視覺輸出只能基于設計師的主觀想法與戲劇本身風格的疊加。一方面，對于舞臺美術設計師而言，大量的歷史、地理、地質、環境、氣象等學科知識無疑對其知識儲備提出更高要求。AIGC的內容生成能夠突破時間、空間的限制，將想象的、虛擬的內容進行具象化的表達。另一方面，對于已有歷史資料的舞臺場景設計制作過程中，設計師經常面臨歷史資料數據質量低、破損、單色等問題。大量人工修復上色等工作內容使得設計和制作的效率低下。

但對于AI，基礎數據庫已經涵蓋并無限大于以上基礎學科。設計師僅需建立并輸出基于創作想法的文本描述，AI即可以像素為結果通過擴散降噪的技術無限生成，這些結果可加以人工修改后應用亦可激發設計師的創作靈感。并且AI的多模態技術以原始資料的輸入作為起點，文本描述進行修飾，通過調整“重繪幅度”的強弱來控制AI運算結果是更寫實還是更具創造性，通過神經網絡可進行圖像或影像的像素放大以及上色處理，通過“Controlnet”固定原始資料的畫面結構或是人物姿勢，通過大模型或是風格化模型（Lora）賦予生成作品的藝術風格傾向。

并且，對于一些需要營造“未來感”與“科技感”的舞臺呈現，AI技術能夠通過關鍵詞的輸入，進行場景的生成，并根據創作者的需要進行內容的快速修改。“AIGC創造出的‘超真實’情境可能讓擬像和真實之間的界限消失”[1]。陌生化、奇觀化的場景能夠助力創作者更好地營造出擬真的舞臺效果，從而達到沉浸、新奇的審美享受。

（二）視聽增強與氛圍沉浸

AI技術強烈地影響著當下影像創作，而影像又對舞臺美術起到重要作用，不局限在舞臺影像上，AI技術可以影響到舞臺演出形式的各個環節，包括燈光、音響、機械等。無論是空間的描繪還是意境與情緒的表達，無論是寫實、寫意還是超現實，AI技術為舞臺影像的創作方式帶來全新的設計和制作理念，其高效、優質、豐富的產出為舞臺影像設計制作提供了更豐富的可能性。目前，AI技術發展飛速，舞臺演員與AI影像的奇妙融合，也預示著更多的可能性。

舞臺演員因傳統鏡框式舞臺特質而形成的獨特的表演方式——持續與飽滿，即連續、連貫的演出和飽滿的情緒輸出才能更好地傳達給“第四面墻”外的觀眾。這使得演員演出時要有良好的身體素質和穩定的情緒，而舞臺AI影像創作的特點和優勢——高效、迅速、豐富，一定程度上可以緩解這個問題。對于回憶、激動、傷心等場景和情緒的表達可遷移到影像中的意象展現，使得舞臺影像可以更加生動地展現角色的內心世界，同時也可以更好地呈現劇本的主題和情節。由于表現的方式由演員本體轉移到影像上，此時視聽語言關系也發生了一定的變化——舞臺戲劇到影像的轉變，這種轉變可以由燈光、音響等作為視覺引導，而在遷移過程中觀眾的觀看轉化在潛意識中瞬間完成，并不會有切換的跳躍感，從而形成框內看世界，時而畫外時而畫內的奇特觀看感受。

除此之外，氛圍和情緒的沉浸性在舞臺美術設計中同樣重要。或喜或悲，或怒或靜的種種情緒都可在舞臺影像設計中通過色彩、節奏、形態等視覺效果傳遞給觀眾，而這些影像通常需要影像創作者利用影視后期特效軟件進行制作和渲染，尤其是粒子系統等大型視效的制作和渲染，其設計制作往往需要數倍或是數十倍于成片時間。AI則可通過對于正負面情緒的文本描述即刻生成對應情緒的圖像或影像，這些圖像和影像不僅具有高度的真實感和情感表達力，還可以通過人工處理后進行應用，或是激發影像創作的思路。值得一提的是，Animate Diff v3還支持在文本描述中添加具體時間節點，以控制視頻的內容、運動等變化。這一功能無疑為影像創作者提供了更加靈活和多樣化的創作手段和更高的設計制作效率。

并且，通過技術的不斷革新，對于舞臺美術的觀看方式也有望改變。舞臺影像設計中AI技術和人工設計的很大的區別在于AI可以“讀懂”人類，從而運行程序自行實時生成，隨著AI技術的持續發展和革新，我們有望在不遠的未來見證到AI的全面自我運行：通過攝影機采集演員在場景中的即時情緒來分析計算出文本信息，從而生成對應情緒類型的影像輸出到載體，抑或是結合現實增強技術（AR），通過Vision pro等設備采集每一位觀眾的面部變化——計算生成與情緒和需求相匹配的個性化內容，再到vision pro端顯示，原本鏡框式的獨立觀看空間被每一位觀眾拆分為單獨的封閉空間，形成“公有+私有”的全新觀看方式。

（三）效率提升及個性定制

AIGC依托于多模態技術的實時運算，能夠即時地生成舞臺所需的影像內容。在提升效率的同時也節約了成本。舞臺設計需要根據演出內容進行場景的切換。傳統的舞臺設計以實景搭建為主，不僅成本較高，并且切換場景耗時耗力。受限于成本而影響舞臺效果。人工制作的舞臺影像雖然能夠通過投影或電子顯示設備進行實時切換，節省物理布景的空間和成本，但是人工制作的成本和耗時仍然有待解決。相比之下，AIGC的實時運算，兼顧成本節約和演出效果的同時，還能夠進一步地提高效率。在舞臺籌備階段，能夠為創作者在最短時間內提供更多的舞臺方案。

除此以外，AI技術賦予了舞臺影像內容以“動態范圍”增大和表現張力的擴展，使得舞臺影像能夠呈現出更加多樣化和個性化的視覺效果。這種視覺效果的豐富性，不僅增強了戲劇的觀賞性和吸引力，更使得戲劇的主題和內涵得到了更加深入和全面的展現，實現了戲劇時空關系表現的豐富性和多樣性。“戲劇是時空高度融合的藝術，時間的體現離不開空間，空間亦在時間中展現，因此時間限制的突破不可避免地擴展到空間領域”[2]。舞臺影像作為舞臺戲劇空間輸出的重要載體，承擔著舞臺戲劇時空關系表現的重要作用，其可以對位或是對立，空間的寫實、寫意、失真甚至時空關系的錯位，音樂劇《滄海一粟》最后一幕中，通過AI拓補其作品《黃山云海奇觀》上下一倍、左右兩倍，形成山峰全景，寫意地交代此場戲劉海粟先生的環境，進而畫面收縮到后《黃山云海奇觀》（山峰全景局部），時空關系發生奇妙的變化：空間由寫意的現實轉到寫實的作品，時間上跨越近五十年，這一過程在十秒的流動影像中完成，形成時空錯位的戲劇效果。

四、結束語

每一項新技術的誕生都在深刻改變著人們的生活方式，基于AI技術的舞臺美術中影像設計在未來有著無限的可能性，當下的人工智能更多的是基于“人工”的“智能”，其角色定位或更傾向于區別于傳統的新型“工具”，同時AI技術在戲劇中的應用也面臨著一些挑戰和問題。如何保持戲劇的藝術性、人文性和創造性，避免過度依賴技術而失去戲劇的本質，如何確立作品的版權、如何固定效果良好的AI生成結果等都是戲劇創作者需要思考和解決的問題。只有在保持藝術性的基礎上，充分發揮AI技術的優勢，才能創作出更加優秀和具有時代特色的舞臺作品。

參考文獻：

[1]周昱瑾，秦楓.AIGC應用于網絡視聽內容生產的思考——基于技術哲學視角[J].青年記者，2024（03）：87-90.

[2]周沁寒.論福瑟對貝克特戲劇美學的繼承與發展[J].廣東外語外貿大學學報，2024，35（03）：121-130.

基金項目：江蘇高校哲學社會科學研究“AI舞臺影像設計創新研究”（項目編號：2023SJYB0400）項目資助。

作者簡介：劉先瑞（1988-），男，遼寧沈陽人，碩士，中級（實驗師），從事數字影視技術、舞臺影像設計、人工智能影像創作等研究。