景泰藍文創產品的創新設計方法與實踐

關鍵詞：景泰藍；風格遷移；文創產品；設計方法；非物質文化遺產

中圖分類號：J528.7 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2024）24-0010-05

引言

景泰藍非物質文化遺產是東西方文明交匯的藝術結晶，具有重要的歷史、文化和藝術價值。傳入中國數百年來，其以追慕古風的方式迅速融入了中國傳統金屬藝術的體系，創新出獨特的圖案紋飾，承載了中國傳統藝術的審美特色與文化價值。在新時代背景下，如何將景泰藍傳統文化元素與現代設計理念相融合，通過創意和設計的力量，以新的形式呈現給公眾，創造出既符合現代審美又不失傳統韻味的文創產品，成為當前面臨的重大挑戰。

論文以“景泰藍文創產品的創新設計方法與實踐”為主題，旨在通過使用人工智能技術等現代科技手段，為景泰藍文創產品的設計開發提供新的思路和方法論支持。期望通過研究，不僅能夠豐富景泰藍文創產品的設計內涵、拓展其市場應用領域，同時也能夠為其他傳統工藝與現代科技的融合發展提供了有益的借鑒和參考。在研究方法上，課題采用定性與定量相結合的綜合分析方法，通過文獻綜述、案例分析、實地調研以及實驗驗證等多種手段，挖掘景泰藍藝術與文化創意產品載體的結合點，全面深入地探討景泰藍文創產品創新設計的內在邏輯和實現路徑，構建基于景泰藍藝術風格的文創產品設計流程。

一、研究背景

景泰藍集歷史、文化、藝術于一身，并以其特有的民族藝術風貌和深厚的文化底蘊而著稱。目前，景泰藍藝術發展呈現了截然不同的發展方向。部分藝術家堅持對傳統技藝的精確復刻，堅守傳統的審美追求。另一部分藝術家則注重觀念的表達，以藝術創作為導向，傳統景泰藍藝術中的工藝、色彩、圖案等特征被抽離出來成為觀念與情感表達的不同元素。隨著深度學習等人工智能技術在圖像生成和風格遷移等領域大獲成功，利用人工智能技術分析非遺元素、自動提取和分類非遺文化圖案、紋樣等特征，識別和定位非遺文化的重要元素，在景泰藍等非遺文創產品設計中呈現出巨大的應用潛力，可以助力非遺衍生品設計達到實用性、文化性與藝術性的高度融合與統一。

（一）景泰藍產品視覺藝術元素特點

1. 色彩鮮明艷麗。景泰藍的色彩大多源于自然界中各種顏色石料的色彩構成，色澤柔和、自然、真實，一件景泰藍產品上的顏色有時多達十幾種，在視覺上具有極高的吸引力和感染力。

2. 紋飾優雅逼真。通過掐絲和點藍等工藝精心制作而成的景泰藍圖案，涵蓋了各種花卉、動物、人物等題材，設計復雜精美，藝術價值和觀賞性極高，具有極強的視覺沖擊力。

3. 工藝取材精良。景泰藍掐絲工藝采用細扁銅絲做線條，在銅制的胎上捏出各種圖案花紋。這些金屬線條通過自身的流暢和頓挫、曲直委婉或疏密有致的不同狀態，呈現出獨特的裝飾效果。景泰藍表面的琺瑯釉料經過特殊處理后，如同玻璃一樣光滑，散發出璀璨奪目的光澤，高貴典雅。

4. 景泰藍的造型端正、規矩、平穩。在視覺上穩重、大氣從而達到一種平衡狀態，使人感受到其和諧統一的美感[7][8]

（二）人工智能技術

人工智能技術不僅提供了新的藝術設計工具和方法，而且也深度影響了藝術設計的觀念和思維方式，帶來了更多的創作靈感。

機器學習是一種利用算法和數學模型讓計算機通過數據學習和預測的人工智能技術。深度學習是機器學習的一個子集，基于模仿大腦中神經元相互發出信號方式的人工神經網絡模型，如圖1所示。

神經網絡是深度學習算法的支柱。VGG 模型是一個經典的深度學習卷積神經網絡，由牛津大學的視覺幾何組開發而得名，因其簡單和高效而廣泛用于圖像識別任務中。其核心是將多個較小尺寸的3x3 卷積核串聯起來替代一個較大尺寸的卷積核，從而減少模型參數量；同時，網絡深度達16 或19 層。這種深度網絡結構和小尺寸卷積核的設計策略使其具有優異的圖像分類性能，可以更好地捕獲圖像的細節和高層次特征[1]，如圖2。

風格遷移是利用卷積神經網絡將風格圖像中的風格、紋理等特征提取并巧妙移植至目標圖像中的一種基于深度學習的圖像處理技術。VGG模型通常被用來提取內容圖片和風格圖片的特征，以計算內容損失和風格損失。這些損失函數定義了風格遷移的目標，即生成的圖像在視覺上看起來像內容圖片，但風格上模仿風格圖片[2]，如圖3。

（三）快速風格遷移網絡

最初的風格遷移只能合成一個視覺紋理或將一種藝術風格轉移到目標圖像，且優化過程慢，不具備學習繪畫風格表現等能力。TensorFlow的藝術風格快速轉移網絡可以有效解決這一問題。如圖4 所示，這種風格遷移網絡由生成網絡和損失網絡兩部分組成。

其生成網絡是基于MobilenetV2 的神經網絡的風格預測模型和另一種神經網絡構成的風格轉換模型構成。MobileNetV2 是近年開發的一種輕量級網絡模型，使用了線性瓶頸和反向殘差結構優化網絡，網絡層次更深，模型體積更小、速度更快[9]。采用風格預測模型的核心優勢在于，先導入圖像S，然后預測規范化常數的嵌入向量，模型就可以在測試時預測其適當的風格，并嵌入具有新風格的圖像。

其損失網絡為VGG 網絡。是總損失函數，也是迭代計算過程的優化目標。經過多輪迭代運算優化，使得目標函數最小化，從而將輸入圖片S 的風格轉移到風格圖片Ｉ中。是內容圖像的損失函數，是風格圖像的損失函數。Ｉ代表了該模型的第Ｉ層模型。是用來衡量風格圖像和內容圖像的對總損失函數的權重，Ｆ為特征矩陣，而Ｇ為格拉姆矩陣[17]。

二、人工智能技術在文創產品中應用

（一）人工智能技術在文創中的應用

人工智能在非遺文創產品設計中的應用潛力巨大，如識別分析非遺圖案與圖像、樣式生成與創新設計，分析用戶行為和反饋數據，為非遺文創產品的交互設計和用戶體驗提供優化方案，幫助非遺文創產品設計師進行藝術創作和趨勢預測等。

目前，許多研究采用人工智能技術，對非遺文化中的圖案、紋樣等圖像元素進行識別、分析和利用。收集并整理相關的圖像樣本、圖案元素和文化信息并對圖像進行預處理，形成素材庫。選擇適當的神經網絡算法，構建用于非遺文創產品設計的生成模型。再使用收集到圖像樣本對生成模型進行大量迭代訓練，使模型得以學習并捕捉非遺文化的特征和風格，提高模型生成圖像的質量和多樣性。利用訓練好的生成模型，通過輸入顏色、形狀、紋樣等不同條件，可以生成符合要求的非遺文創產品圖案或讓設計師從中獲取靈感。通過不斷優化生成算法模型，吸納足夠多的非遺文化樣本和特征，可以使生成的文創產品具有明顯的非遺文化風格和特點。這種方法可以推動非遺文化與現代設計的融合，創造出更具創新性和獨特性的非遺文創產品。

（二）風格遷移技術在文創中的應用

2015年，Gatys 等人運用基于深度學習的風格遷移技術將世界名畫風格遷移到普通照片上，開創了風格遷移算法在藝術領域應用的新時代。隨后，人們紛紛嘗試將風格遷移技術應用于非物質文化遺產活化傳承與文創設計，主要是運用風格遷移算法從傳統工藝中提取視覺特征，生成具有對應風格的新作品，實現對傳統文化的創新傳承[2]。

由于研究對象迥異，各研究團隊采取的技術路線和創新表現形式等亦各有不同。比如，《風格遷移算法在漆藝文創品設計中的運用》把漆藝這一非遺要素，經過遷移算法操作后，對其進行人為調節，使其具有可遷移性的視覺效果，并將其應用于文創產品的設計中，以達到對漆藝文化的創新性傳承[3]。《基于風格遷移算法的海派水彩畫文創產品設計研究》則另辟蹊徑，以水彩畫的海派風格作為輸入，調節參數以控制風格遷移的效果，使不同內容圖像遷移到海派水彩風格的同時保持了視覺一致性，在此基礎上設計出具有海派水彩特色的文創產品[5]。《基于圖像風格遷移的壯錦紋樣衍生設計》以壯錦為研究對象，將壯錦文化的藝術風格通過遷移賦予品牌視覺識別系統，算法助力傳統工藝創新應用于品牌塑造[6]。《青花瓷紋飾的藝術風格遷移研究》以典型青花瓷為研究對象，建立基于深度卷積神經網絡的青花瓷文創風格提取方法，并對其進行量化處理，實現對內容與風格權重的有效控制，從而實現對青花瓷紋飾風格的準確識別，為轉移算法在青花瓷中的應用提供了理論依據與技術基礎[7]。這些成果表明，風格遷移算法服務于非物質文化遺產創新的方式百花齊放，豐富了遷移算法賦能傳統文化創新的新途徑。

三、景泰藍文創產品的創新設計實踐

景泰藍文創產品設計應具有獨特的地域、風格等特點，可以使消費者認同產品蘊含的思想文化內涵，在情感上產生共鳴。年輕人是非遺文化傳承的主要群體，他們性格開朗，熱情活潑，追求時尚。而以往的景泰藍文創品設計主要圍繞香爐、茶盤、服飾裝飾品等，未能充分考慮他們的消費需求。在非物質文化遺產的保護與創新日益受到人們重視的情況下，將非遺文化與載體有機結合是文創產品設計的難點。

將傳統文化與現代設計理念相融合的創新實踐過程中，要注重保持景泰藍風格的獨特性和辨識度，強調景泰藍文創產品的文化價值和藝術美感，確保文創產品不僅美觀大方，還具有良好的實用性，從而滿足現代消費者的多元化需求[13]。

（一）主題選擇

作為京杭大運河北端起點的通州大運河段，承載著豐富的歷史信息和獨特的文化遺產。景泰藍作為北京的一種傳統手工技藝，與運河文化有著深厚的淵源。另外，我國自古就有用熏香辟邪治病、養性怡情的香文化。

課題以“非物質文化遺產年輕化”為核心理念，通過市場調研、問卷調查及實地走訪來獲取年輕消費者的需求 [10][11]。將大運河、景泰藍非遺及香文化與現代生活相結合，創新設計、開發實用且融合非遺文化的文創產品[14]。在選擇產品類型時，使用場景要契合年輕人的生活習慣，才能吸引他們的關注[15]。而年輕人生活節奏快、壓力大，使用私家車頻次高和行車時通訊、導航需求多。選擇基于景泰藍技藝的車載香薰手機磁吸支架作為文創主題，可以讓年輕人在日常生活中接觸大運河、景泰藍及香文化，既陶冶性情又促進非遺文化的傳播。

古塔凌云、波分鳳沼、平野孤峰等通州八景是北京（通州）大運河文化遺產人文景觀、歷史遺跡的典型代表。通過探究景泰藍的紋飾肌理、造型、顏色以及大運河地緣風貌的圖像符號的巧妙結合，可以激活傳統文化基因。最終確定通州八景作為文創主題的關鍵元素，選取通州八景名稱中的典型語義，生成相應的八景圖形，見圖5。

對這些圖形利用形態學分析解構原始圖形，得到造型特征和紋樣特征，形成元素、花紋及輪廓線，構建其基本要素庫。運用形狀文法的剪切元素、去除元素、改變視角等法則，設計出通州八景平面矢量圖，見圖6。

（二）文創產品功能設計

在產品造型設計上抽取了明代“宣德鏨胎琺瑯纏枝蓮紋盒”圓形、直壁、平頂等造型要素，見圖7，圓潤的外觀造型設計可以增加產品的親和力。

在結構方面，產品采用兩層疊加設計，由上部香薰盒主體和下部磁吸式底座兩大部分組成。在主體與底座之間，是一個可以多角度支撐香薰盒主體的支架。香薰盒主體是一體化設計，由盒蓋和盒身兩部分構成，盒蓋是以通州八景平面矢量圖樣為基礎的圓形，鏤空便于香味溢出；盒身中央為一塊具有磁性的圓柱體可以吸附帶有磁片的手機，環繞中央為儲香空間，見圖8。

在尺寸設計上，考慮到使用場景為車內空間，以及人機工程學的要求，盒身直徑設定為7 厘米，高度控制在3 厘米左右，保證儲香空間一定的容量。產品在使用過程中，要用力進行翻轉并吸附手機等重物，將其整體寬高比設計為3：7，底座面積約為38.5 平方厘米，盒體中央磁體約為7 平方厘米，確保產品在動態使用過程中的穩定性。盒蓋邊緣設計小型磁鐵，以便于打開關閉操作。底部增設磁吸式支架，可吸附固定手機等小物品，提高使用便利性。

（三）構建風格遷移系統

TensorFlow 擁有一個完整的生態系統，能夠高效訓練各種深度學習模型，并通過即刻執行環境支持快速迭代和直觀調試，助力解決復雜的現實問題并簡化模型構建過程。相較于從頭開始訓練模型，這種方法能顯著減少試驗所需的時間和資源，并為風格遷移提供了一個高效且可圖5 通州八景圖形集靠的解決方案[8]。經過對幾種卷積網絡神經算法的對比，課題擬采用開源TensorFlow 框架提供的庫、預訓練好的神經卷積VGG 網絡進行藝術風格遷移研究。

在硬件配置方面，Colab 提供了一個便捷的筆記本環境，用戶無需進行任何設置即可直接使用，并且該環境完全在云端運行，非常適合進行TensorFlow 等深度學習應用的開發。具體的虛擬機配置包括T4GPU、12GB 內存和39GB 硬盤空間。Colab 最大的優勢在于可以共享谷歌免費提供的GPU 來進行深度學習。

（四）內容與風格數據采集

利用文獻研究法等收集盡可能多的景泰藍題材圖案、花紋、色彩等樣本紋，并根據它們的含義、來源、形式的不同將其分類整理、總結規律，形成材料庫。

在風格樣本的選擇方面，從整理出的材料庫中，根據對景泰藍藝術視覺表達的研究，參照景泰藍各種花卉動物人物等題材圖案、流暢頓挫和曲直委婉或疏密有致的掐絲工藝形成的圖案花紋、豐富自然的色彩、典雅璀璨的光澤等要素特征，參考專家意見選取了元、明、清時代銅胎掐絲琺瑯云龍紋罐、掐絲琺瑯花卉紋高足杯、掐絲琺瑯勾蓮紋小花觚、掐絲琺瑯纏枝蓮花棱口盤、掐絲琺瑯雙龍紋水丞、銅胎掐絲琺瑯荷塘蓮紋海棠式手爐等十張具有代表性的景泰藍藝術品圖像，作為風格樣本，見圖9。這些樣本在風格上存在著顯著的差異，從而建立了風格差異較大的訓練集。

在內容樣本的選取方面，選取設計生成的通州八景矢量平面圖、香薰盒蓋產品模型三維圖作為樣本，需要保留清晰的通州八景紋樣符號，見圖10。

（五）遷移訓練與實驗

實驗方案是將不同的景泰藍藝術風格遷移到矢量平面圖、產品圖上去對比效果。

首先，將景泰藍特定風格化效果對內容原圖進行轉換與疊加計算。通過構建的風格遷移模型用9 種不同的景泰藍技法風格圖片對通州八景矢量平面圖轉化處理，并采集數據與前期語義識別建立關聯性，通過神經網絡的深度學習提取景泰藍風格的映射關系并進行模擬。使用TensorFlow 實現風格遷移的流程與代碼概要圖見圖11。通過這些算法與模型訓練，得到初步的圖形處理結果。形成的通州八景矢量平面圖較好地承接了景泰藍的藝術風格，見圖12。

將元明清9 種風格的景泰藍風格樣本分別輸入訓練過的TensorFlow 快速風格遷移網絡中對香盒蓋模型的通州八景圖進行遷移實驗，見圖13。實驗表明，基于圖像風格遷移技術可以無差別遷移景泰藍風格到產品圖上，且相關風格特征模擬度好、風格差異明顯、辨識度高。通過創新采用輕量化快速風格遷移算法，可以極大節省風格模擬的時間、完美達到預期效果。

然而，實驗也暴露出目前單純使用整體風格遷移技術得出的圖形效果尚不能完全表現景泰藍工藝技法的特征等問題，如圖片前景與背景難以分離、圖像分離邊緣不可控、人工智能識別不能完全勝任等，還需要人工對風格遷移圖形進行二次分離與調整，才能較好地體現景泰藍工藝的表現風格。

（六）景泰藍要素融入文創產品

在應用風格遷移算法對景泰藍的色彩、圖案、紋理等視覺藝術要素風格特性進行初步解讀、提取與重構并遷移到盒蓋三維產品圖基礎上，設計師再次對關鍵要素進行提取、重構，細部紋理圖范例見圖14，采用計算機三維設計軟件對產品優化建模設計并人工將這些要素與描繪通州獨特自然人文景觀的八景圖融為一體。

除了功能與外觀，文創產品的顏色、材質也是設計的關鍵因素。香薰盒產品主體分別配以符合年輕人審美的黃、橙、紅、藍4 色，用景泰藍美麗的色彩組合為車內空間增添活力。產品主體外部配飾皮革材質、香薰盒蓋采用合金材質，彰顯景泰藍的質感與古樸雅致之美；內部盒體采用環保可降解塑料，降低成本及綠色環保。

最后采用Keyshot 進行渲染，完成景泰藍文創產品的最終設計，見圖15。

結語

技藝的互通得益于多種媒介的融合共生，藝術的共鳴則源于不同藝術門類的相互介入，景泰藍藝術的邊界則因時代精神的融入與器用范疇的延展而得以拓寬。在積極融入新時代、新技術的同時，又要保持傳統景泰藍藝術的特質，這是擺在中國當代景泰藍藝術工作者面前的難題。通過深入探討風格快速遷移技術應用于景泰藍文創產品的創新設計方法與實踐，為傳統工藝與現代科技的結合提供了新的思路和方法。研究豐富了景泰藍文創產品的設計內涵，并為其他傳統工藝與現代科技的結合提供了有益的借鑒和參考。研究也存在一定的局限性，需要在未來加以完善。