人工智能圖像生成在環境設計中的應用

摘 要：人工智能圖像生成在環境設計中的應用研究的目的是提高環境設計效率和質量。本文通過回顧人工智能圖像生成技術和設計實踐探討人工智能圖像生成技術在環境設計領域的應用，人工智能圖像生成技術可以有效提高環境設計的效率，但依舊存在無法滿足設計細節表現等不足。人工智能圖像生成技術在環境設計中雖然具有廣泛的應用前景，但也體現了在內容表現力、原創性等方面的局限性。

關鍵詞：人工智能；圖像生成；環境設計

近年來，隨著人工智能技術和計算機視覺技術的快速發展，人工智能圖像生成技術在圖像合成、圖像修復、圖像翻譯等領域取得了顯著進展。在環境設計領域，人工智能圖像生成技術的應用尤其引人注目。通過對大量的圖像數據進行深度學習和訓練，AI不僅能夠生成各種風格和特征的圖像，還能夠根據設計師的需求和指導，創造出符合特定設計理念的視覺作品。這種技術的應用極大地豐富了設計師的創作工具箱，為他們提供了前所未有的創作自由和效率，使得設計的過程更加靈活、新穎和高效。數字智能化技術的應用使設計的價值凸顯，設計成為新技術的集合點和對新技術最敏感的領域，高新科技給設計創意創新提供了無限的空間和可能性[1]。然而，在這個領域中，人工智能圖像生成技術的應用還存在許多值得探索和研究的問題和潛力。本研究將結合環境設計和人工智能圖像生成技術，探討人工智能圖像生成技術在環境設計中的應用和發展前景，旨在為環境設計的創新和發展提供新的思路和方法，為環境設計帶來更多創新和突破[2]。

一、環境設計表現手段概述

環境設計領域的表現手段發展歷程，從最初的手繪技術、到輔助工具的廣泛應用，再到最近人工智能（AI）技術的融入，反映了技術革新如何推動設計方法的演變和創新。

在計算機技術尚未普及的早期，環境設計主要依靠手繪完成。設計師通過鉛筆、墨水、彩色鉛筆、馬克筆等傳統繪圖工具，在紙張上進行創作。這一時期的設計工作高度依賴于設計師的繪畫技能和空間想象能力，手繪圖紙和效果圖是設計表達和溝通的主要手段。盡管手繪具有獨特的藝術魅力和個性表達，但在修改、復制和傳播等方面存在局限。

隨著計算機技術的發展和普及，各種計算機輔助設計（CAD）軟件和圖形處理工具成為環境設計師的重要助手。軟件如AutoCAD、SketchUp、Photoshop等的使用，大大提高了設計的效率和精確度。設計師可以在電腦上快速繪制設計圖紙，輕松修改設計方案，并通過三維建模和渲染技術，生成逼真的效果圖和動畫，這些都極大地豐富了設計的表現手段和溝通效果[3]。此外，數字化工具還促進了設計協作和資料共享，使得設計過程更加高效和協同。最近幾年，人工智能（AI）技術的發展為環境設計領域帶來了新的變革。AI圖像生成技術如Midjourney、Stable Diffusion等，能夠根據文本描述自動生成高質量的設計圖像和效果圖，為設計師提供豐富的創意啟發和快速的視覺原型。AI技術還被應用于設計方案的優化、用戶體驗的模擬分析、項目數據的智能管理等方面，提高了設計的科學性和創新性[4]。AI的融入不僅提升了設計的效率和質量，也開啟了更加個性化、智能化的設計新紀元。

環境設計在表現手段上的發展，從手繪到輔助工具的使用，再到人工智能技術的融入，反映了技術進步如何不斷推動設計領域的變革和發展。每一次技術的革新都為設計師提供了更多的可能性，使設計過程更加高效、創意更加豐富多樣。未來，隨著技術的持續進步，環境設計將繼續朝著更加智能化、個性化的方向發展，為人們創造更加美好的生活環境。

二、主流軟件概述

（一）Midjourney

Midjourney是一款革命性的人工智能軟件，它利用深度學習技術，特別是變換型神經網絡（Transformer Neural Networks）和大規模語言模型，來解析用戶提供的文本描述，并據此生成高質量的視覺圖像。該軟件專注于利用深度學習技術來探索和創造視覺藝術。它通過結合最新的機器學習算法和豐富的數據集，能夠根據用戶的指令生成獨特且引人入勝的圖像和視覺作品[5]。Midjourney在生成獨特和藝術化圖像方面表現出色，特別是在風景、抽象藝術和概念藝術等領域。它能夠根據用戶的簡短提示，創造出具有深度和情感的圖像，適合在藝術創作和設計探索中使用。Midjourney的核心特點在于其能夠解讀并實現用戶復雜的創意指令，將抽象概念轉化為具體的視覺表達，從而開辟了一條連接人類創造力與人工智能潛能的新途徑。該軟件的開發背后是對深度神經網絡的深入研究和優化，使其不僅能夠模仿人類藝術家的風格，還能創造出前所未有的視覺效果。

（二）Stable Diffusion

Stable Diffusion是一種先進的深度學習模型，它在圖像生成領域內引起了廣泛關注，它能夠根據文本描述生成高質量、高分辨率的圖像。該技術基于變分自編碼器（VAE）和擴散模型的結合，通過一個精心設計的訓練過程，使模型能夠學習到從一個簡單分布（如高斯分布）到復雜數據分布（如真實圖像的分布）的映射。Stable Diffusion的一個關鍵特點是其“穩定性”，這意味著模型能夠在不犧牲圖像質量的情況下，有效地控制生成過程，從而產生與輸入文本描述高度一致的圖像，另一特點是作為一個開源項目，Stable Diffusion鼓勵開發者和研究人員參與其中，不斷改進開發模型和擴展其應用[6]。此外，Stable Diffusion采用了一系列創新技術來提高效率和減少所需的計算資源，這使得它不僅適用于高性能計算環境，也能在一般的消費級硬件上運行。隨著人工智能和計算機視覺領域的不斷發展，Stable Diffusion已經在藝術創作、游戲開發、虛擬現實等多個領域展示了其巨大的應用潛力，被視為開啟創意和視覺內容生成新紀元的關鍵技術之一。

（三）軟件對比

Midjourney側重于使用深度學習模型來解析用戶的文本提示，它通過優化的算法和網絡架構，能夠產生高分辨率和視覺上引人入勝的圖像。Midjourney的算法和模型細節不完全公開，但其強大的圖像生成能力受到了廣泛認可。特別是在風景、抽象藝術和概念藝術等領域。它能夠根據用戶的簡短提示，創造出具有深度和情感的圖像，適合在藝術創作和設計探索中使用。

Stable Diffusion是一個開源的圖像生成模型，它使用了變分自編碼器（VAE）和UNet架構的組合，專注于生成高質量的圖像。Stable Diffusion的一個顯著特點是其開源性，這意味著開發者和研究人員可以自由地訪問、修改和改進模型，促進了技術的快速發展和創新。由于其開源特性，用戶可以根據需要調整模型參數，甚至訓練自己的模型以滿足特定的圖像生成需求。這使得Stable Diffusion非常適合科研、教育和個性化項目開發[7]。

相較于Midjourney軟件在既定空間形態設計無法操控的缺點，Stable Diffusion軟件的參數設置進行了較大范圍的簡化，并在圖像生成速度、細節和空間形態的表現力上實現了一定的提升，因此本文最終選擇Stable Diffusion進行設計實踐。

三、人工智能圖像生成技術在環境設計中的效果

（一）設計任務描述

為了深度了解圖像生成技術在環境設計中的效果，通過與傳統設計方法的比較，評估AI技術在提高設計效率、設計產出方面的貢獻。研究以“南工大校史館”環境設計為例，利用主流算法技術的軟件進行設計實踐，分析效果表現，總結AI圖像生成技術在實踐中遇到的問題，探討解決方案，并對未來在環境設計領域的應用前景進行展望[8]。最終圖像生成使用SU軟件繪制校史館的基礎線框圖（如圖1、圖2），確立設計的基本框架和空間結構。根據設計需求和語言描述，使用AI圖像生成技術最終生成校史館的環境設計圖像，包括內部空間、整體風格等多個方面。本研究旨在深入探索AI圖像生成技術在環境設計領域的應用潛力，為環境設計的創新發展提供新的視角和方法。

（二）設計效果分析

通過整理和分析人工智能圖像生成技術訓練完成的校史館圖像，可以更加深入地探究環境設計圖像生成效果的圖像質量和視覺效果等問題，這將有助于推動基于人工智能技術輔助的圖像生成技術的不斷深入和完善，從而為人工智能藝術的發展提供更多的可能性。

由圖3、圖4可見，sd在整體環境的設計表達和氛圍體現上有顯著優勢，擁有良好的審美和藝術特性的表達，創造出相對傳統建?？焖偾叶鄻踊脑O計，但sd也存在明顯的不足，生成的設計缺乏特定歷史文物或主題進行定制的靈活性，例如展墻、展示柜等內容的缺失，無法體現設計師所想要的內容表達與空間特性的體現，缺乏了校史館空間的真實性和歷史魅力。這一缺陷的根本原因在于缺乏專門針對展覽展示場景的數據庫支撐，從而導致生成的圖像無法滿足展覽展示細節的高品質需求。

為了解決這一問題，建議的改進方向包括進行針對性的大規模模型訓練以及獲取或構建專門的數據庫。通過開發適合于展覽展示的人工智能圖像生成的大模型，可以顯著提高生成圖像的質量及其細節的表現力，使之更加符合展覽展示的高標準要求。這一改進不僅需要在技術層面上的創新，例如算法和模型結構的優化，也需要在數據收集與處理方面進行深入的工作，確保模型訓練依賴的數據既豐富又具有高質量。通過這樣的技術進步，未來的圖像生成技術將能夠更加有效地服務于展覽展示等特定領域，為用戶提供更加精細化和豐富化的視覺體驗。

通過這些技術上的改進和創新，未來的AI圖像生成技術有望在展覽展示等特定領域提供更加精細化和豐富化的視覺體驗。

總地來說，從生成的結果看，雖然設計具有一定的空間屬性，但在內容處理、細節表現及空間特性的展示上仍然難以滿足專業設計的需要。未來，隨著技術的持續進步和專門數據集的構建，AI圖像生成技術將能夠更好地服務于設計領域，為設計師提供更加強大的工具，為觀眾創造更加豐富和深刻的視覺與空間體驗。

四、局限性與發展潛力

（一）人工智能圖像生成技術在環境設計中的局限性

從人工智能圖像生成的結果來看，主要依賴于大量現有圖像數據的學習與模仿。這種依賴性可能導致生成的設計缺乏原創性和創新性，因為它們在很大程度上是對已有視覺元素和設計風格的再現。盡管人工智能圖像生成技術能夠展現出快速生成圖像、提供多樣化設計方案的能力，以及在大多數情況下能夠實現理想的視覺效果，但其在內容表現力方面的局限性不容忽視，主要表現在無法充分體現設計師對細節的表達需求和空間特性的展示，從而影響了設計的完整性和深度[9]。其原因可能是人工智能模型在訓練過程中可能未能充分考慮到空間特性和地域特色。AI圖像生成技術的效果在很大程度上依賴于訓練數據的質量和多樣性。如果訓練數據集中存在偏差或不夠全面，那么生成的圖像也可能反映出這些限制，導致設計方案無法覆蓋更廣泛或更具特色的視角。此外，AI目前還無法像人類設計師那樣深入理解復雜的設計理念和文化背景。它的生成過程更多是基于數據模式的識別和復現，而非對設計理念的深刻理解和創造性解釋。這意味著AI生成的圖像可能在傳達深層設計意圖和文化含義方面存在局限。

（二）人工智能圖像生成技術在環境設計中的潛力

在當代設計實踐中，人工智能（AI）圖像生成技術正日益成為一種不可或缺的工具。這項技術通過提供快速的視覺原型和無限的設計迭代，不僅極大地加速了設計過程，而且鼓勵設計師跳出傳統的設計思維模式，從而解放設計師的創造力，使其更多地聚焦于設計的審美與思維層面。隨著技術的不斷進步和優化，AI圖像生成技術的易用性和訪問性正在迅速提高，這為設計師提供了前所未有的可能性和靈活性[10]。人工智能圖像生成技術的發展不僅僅是技術層面的突破，更是推動了設計思維和創作方法的革新。隨著這項技術的不斷成熟和普及，其在促進創新、提高效率和拓展創作邊界方面的潛力將會得到更加充分的發揮。此外，AI圖像生成技術在提升設計質量和細節處理方面展現出巨大潛力。通過深度學習算法，AI能夠生成高分辨率、高質量的圖像，這些圖像在細節上的準確度和豐富度遠遠超過傳統手繪或計算機輔助設計。AI還能夠基于大量的數據學習，自動優化設計中的細節，如材料質感、光影效果等，從而提高整體設計的真實感和吸引力。未來，我們可以期待AI圖像生成技術在更多領域中發揮關鍵作用，為人類社會的發展貢獻新的動力[11]。

五、結語

在當代環境設計領域，人工智能（AI）圖像生成技術的應用開啟了技術創新與創意實踐相結合的新紀元，預示著設計領域未來發展的新趨勢。人工智能圖像生成技術在環境設計中的作用遠超過簡單的效率提升和流程自動化，它的真正價值在于為環境的視覺創作和空間塑造開辟了前所未有的可能性。通過人工智能圖像生成技術輔助的圖像生成，設計師能夠打破傳統設計的局限，跨越習得思維的藩籬，推進向更加個性化、定制化的設計方向演進[12]。這種高度定制化的設計能夠快速適應市場變化和用戶需求，甚至能夠在一定程度上預見并引領未來的設計趨勢。此外，AI圖像生成技術還能夠根據大量的數據分析，預測未來的設計趨勢，為設計師提供前瞻性的設計靈感。這種基于數據驅動的設計方法，能夠使設計作品更加貼近用戶需求和市場趨勢，提高設計的商業價值和社會影響力。對于設計師而言，在人工智能技術高速發展的今天，設計師只有不斷提高自身的業務能力、審美水平、鑒賞能力以及綜合素質，才能在當下乃至未來依然領跑于行業，不可取代[13]。

總而言之，人工智能圖像生成技術的發展，將為設計領域帶來深遠的影響，它不僅提升了設計的效率和質量，更重要的是，它為設計創新開辟了新的道路，推動設計領域向更加智能化、個性化和未來化的方向發展。在未來，我們將看到一個更加多元化、智能化和創新性的設計領域，AI圖像生成技術將在這一過程中扮演至關重要的角色。

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作者簡介：

謝柯燁，南京工業大學藝術設計學院在讀碩士研究生。

陳諾，南京工業大學藝術設計學院在讀碩士研究生。

通訊作者：錢鳳德，博士，南京工業大學藝術設計學院教授、碩士生導師。