AIGC賦能文創設計

AIGC在提高效率、創新設計理念等方面起到至關重要的作用，其能夠打破傳統文創產品設計的局限性，為設計者提供新的思維路徑和靈感來源，促進文創產品設計的進一步探索和創新。基于此，本文將以AIGC在文創產品設計中的可行性為研究起點，以“56個民族Q版形象－盲盒手辦”文創產品為例，對AIGC在創意生成、設計優化、融合創新等環節的應用進行分析，以期進一步探究AIGC在文創產品設計中的應用。

一、AIGC概述

（一）AIGC的發展歷程

AIGC的發展經歷了從符號人工智能、基于規則的系統、專家系統到機器學習和深度學習的逐步演進。隨著深度學習算法的不斷突破，如生成對抗網絡（GAN）、Transformer模型等的出現，AIGC在圖像生成、文本寫作、音視頻等領域展現出了強大的應用潛力。從GPT-3到GPT-4，AIGC不斷進化，生成內容的質量和多樣性也得到了顯著提升。

（二）AIGC的核心原理

AIGC是基于構建大規模參數的深度學習模型，通過對海量數據的深度學習，模型可以掌握生成數據所需的知識。使用者可以和深度學習的模型進行人機合作，只需要向模型輸入指令，模型會自主生成內容，如圖像、文本、音頻等。其核心原理是利用深度學習的非線性映射能力，將輸入數據轉換為高維特征表示，并通過訓練不斷優化模型參數，最終實現高質量的內容生成。

二、AIGC在文創產品設計中的應用探索

當前，AIGC在文創產品設計中的應用日趨成熟。設計者通過和AIGC“人機對話”的形式，可以完成創意初稿、設計優化、產品渲染、迭代升級這一整套設計工作流程，有效地提高設計效率和作品質量，激發文創設計者的創意靈感。

（一）創意生成

近年來，文創產品設計雖然層出不窮，但文創產品質量卻良莠不齊。優秀的文創產品往往承載著深厚的文化底蘊，這需要設計者依據海量的文獻資料進行頭腦風暴和創意構思。當前，AIGC便可以輔助創意生成。設計者只需輸入文創產品的文化背景、設計主題、藝術風格等關鍵詞，如輸入“民族服裝”“Q版形象”“中國古風”等關鍵詞，AIGC即可根據其掌握的相關領域的文化元素、設計規律，生成多種創意初稿，內容涵蓋設計風格、設計草圖、色彩應用等多個方面，自動將傳統文化和現代設計風格進行融合。

這些創意初稿雖不一定符合設計者的創意初衷，但生成的多種風格可以為設計者提供多種設計思路，幫助設計者進行創意發散，為設計者提供豐富的靈感來源，也能進一步簡化工作流程，提升設計效率。

（二）設計優化

按照傳統設計流程，創意初稿生成后需要進行產品細節優化，文創產品設計者可以利用相關的設計軟件完成設計效果圖、調整設計細節，這個過程會占據設計者較多的時間和精力，而借助AIGC能夠快速實現設計方案的細節調整和整體優化。具體而言，設計者需要將創意生成的初稿輸入進AIGC中，附上文字建議，如“提煉民族文化符號”“增強人物動作設計”等，模型可以根據設計者的優化需求，自動調整設計細節，如構圖樣式、色彩搭配、設計風格等，從而提高設計效率和質量。同時，隨著三維技術的更新，CINEMA 4D成為文創設計者的必備設計軟件，為了更直觀地完成設計優化，設計者會利用該軟件進行產品渲染。AIGC在生成高保真的產品渲染圖方面有著得天獨厚的優勢，其可以模擬不同的光照條件和現實場景，省去制作軟件渲染效果圖的時間，幫助設計者提前展示產品現實場景的設計效果，及時發現問題。

（三）融合創新

文創產品的價值在于其承載的文化內涵的深度，以及與現代藝術、大眾生活、國際化視野的契合度。因此，文創設計者要具備文化底蘊、觀察力及跨領域知識等，從而對設計的文創產品進行深度挖掘和創新表達。這對于大部分文創設計者而言難度較高，而AIGC的應用則可以為設計者提供新的思維路徑，為文創設計領域注入新的活力。當前，AIGC可以深度學習不同地域的文化內涵及藝術風格，設計者可以和AIGC進行深度對話，在指令的不斷輸入和文本訓練下，模型會通過系統組合和遷移學習等技術，自主生成文化融合創新的設計作品。

綜上所述，通過AIGC在文創產品設計的創意生成、設計優化及融合創新等方面的應用，設計者可以探索出文創設計領域“人機對話”的工作新模式。隨著AIGC“人機對話”模式的不斷增強，其在文創設計中的應用場景將更加豐富，設計者借助AIGC，能有效提高設計效率和作品質量，實現“科技+設計”的構想，進一步弘揚傳統文化，并加速區域文化創新發展的步伐。

三、AIGC賦能文創產品設計的案例解析

（一）設計流程

據初步調研，盲盒手辦購買比例占文創產品總數的56%，可見盲盒手辦是文創產品銷量最大的品類，值得對其開展優化設計和深度挖掘。傳統的設計工作流程要經歷創意、草圖、設計、優化、渲染等多個步驟，時間和人力資源等耗費較多，而AIGC的加入可以顯著提高設計的工作效率。

以“56個民族Q版形象－盲盒手辦”為例，首先，可以借助Chat GPT整理服飾風格、美學元素，輔助生成系統文本庫。設計者通過輸入“56個民族服飾”“Q版少女”“國風元素”等關鍵詞，AIGC即可自動生成多種創意初稿，設計者可以對其進行篩選。其次，在創意生成后，可以利用Midjourney（AI繪畫工具），輸入提示詞，如輸入“經典服飾元素+國風色彩搭配+人物盲盒”等指令，模型會根據指令生成多幅文創作品創意圖稿。創意初稿的生成基于籠統的指令輸入，如果想讓手辦具有更精細的效果，則需要文創設計者進一步和AIGC進行單個作品的指令交流，如細化蒙古族盲盒手辦IP形象，可以輸入“蒙古袍、紅、黃、深藍色、翻檐尖頂帽、腰帶、哈達”等更多關于服飾細節的描述，AIGC會根據新一輪的指令輔助方案進行調整和優化。最后，在產品方案出稿后，為追求更直觀的視覺體驗，設計者可以利用AIGC對產品進行后期渲染，同時進行案例真實場景應用。例如，輸入“56個民族Q版形象－盲盒手辦文創產品應用于桌面擺件、鑰匙扣”的指令，生成產品效果圖，并利用平面設計軟件進行整體排版，輸出最終效果圖。

（二）設計思考

“56個民族Q版形象－盲盒手辦”產品的設計重點在于對民族文化內涵，特別是服飾文化等元素的深度挖掘和創新表達。設計者可以借助AIGC，對56個民族的歷史背景、服飾特點、元素符號和審美特征進行深入研究，確保在設計中能夠準確傳達民族文化的精髓。這需要設計者通過和AIGC進行“人機對話”，不斷豐富AIGC文本庫。以蒙古族Q版形象手辦的設計為例，首先，要讓AIGC深度學習蒙古族服飾的歷史背景、服飾特點、服飾種類、服飾分類、保護傳承及工藝刺繡等知識，以更好地提煉出色彩搭配、材質特征及造型樣式等元素；其次，要讓AIGC模型明確蒙古族Q版形象的氣質特征，了解蒙古族的發展歷程、藝術文化等；最后，根據蒙古族的風俗文化完善Q版形象的配飾細節，從而設計出能體現鮮明民族特色的盲盒手辦。

同時，在“56個民族Q版形象－盲盒手辦”文創產品設計的過程中，設計者在關注AIGC和盲盒手辦融合的同時，也要注意文化傳承與技術創新之間的平衡。在利用AIGC進行設計時，創意原創性是一個不可忽視的問題。設計者需要確保生成的設計方案具有獨特的創意和個性，避免與現有作品雷同。因此，設計者需要通過優化提示詞、調整參數、篩選結果或另行加工等方式，確保設計作品的原創性。

四、AIGC在文創產品設計中面臨的挑戰與應對措施

（一）面臨的挑戰

首先，如何界定AIGC生成內容的原創性，已經成為一個不容忽視的問題。AIGC依賴于數據和算法模型，通過學習和模仿已有作品來生成新內容，這導致其生成的文創設計作品或多或少會出現其他創作者的痕跡，如設計風格的相似、色彩搭配的雷同等。這樣由“AIGC輔助+設計者調整”的文創設計產品具有“借鑒性”，容易產生原創性爭議和版權糾紛。

其次，文創產品設計往往涉及對特定文化的理解和表達。然而，AIGC目前還無法像人類一樣深入理解文化的復雜性和多樣性，它只能根據表面的數據和信息來生成內容，而無法捕捉到文化背后的深層含義和象征意義。因此，AIGC在理解和融合不同文化元素時可能存在偏差，導致設計出的文創產品無法準確傳達文化的精髓，使文創產品的設計缺少相應的藝術魅力，甚至會存在一定文化誤解。

再次，隨著AIGC的不斷發展和優化，簡易化、操作性強的AIGC可能會被越來越多的設計者應用到設計領域，雖然能在一定程度上輔助設計工作的展開，但也會使部分設計者過于依賴AIGC，進而讓AIGC成為設計過程中的主導因素，降低了行業對設計質量的要求標準。另外，盡管AIGC在生成內容方面展現出了巨大的潛力，但其仍存在一定的局限性，如算法偏差、數據錯誤等問題可能影響設計作品的質量和效果。

最后，雖然AIGC在某些領域已經取得了顯著成果，但整體市場對其的認知仍然有限。從消費者的角度而言，不同消費者對于文創產品的需求和偏好各不相同，由于AIGC的元素來源和設計思路存在局限性，導致其生成的內容可能缺乏獨創性和深度，難以滿足消費者的個性化需求；從設計者的角度而言，雖然AIGC的出現為設計過程帶來了便利，但受傳統設計觀念的束縛，部分設計者仍對AIGC持一定的懷疑態度，導致其應用范圍受到限制。

（二）應對措施

首先，要推動相關法律法規的制定和完善，明確AI生成內容的版權歸屬、使用權限和責任主體等問題，為文創產品的設計、生產和銷售提供法律保障。同時，還要在行業內部培養重視版權的觀念，這需要相關從業者增強知識產權意識和原創意識，既要學會保護自身原創權益，又要達成推進原創、抵制抄襲的行業共識，通過各界的共同努力，加強對知識產權的保護，確保AIGC生成內容的原創性和合法性。

其次，針對AIGC在文化表達方面的局限性，可以從優化算法模型入手，逐步提高其文化適應性和準確性。例如，可以通過引入更多的文化特征和語境信息來改進算法模型，使其能夠更準確地生成符合特定文化背景的內容。還可以從豐富數據源著手，通過收集不同地域、不同文化和不同社會群體的數據和信息，將其進行篩選與整合，為AIGC提供更加全面和準確的數據支持。

再次，設計者是解決問題的關鍵要素，可在算法運行過程中引入人工監督。在AIGC參與設計時，設計者不能對AIGC過于依賴，要通過自身的文化素養和洞察力對生成的內容進行人工審核，及時發現并糾正算法偏差，確保設計作品的文化準確性。同時，建立用戶反饋機制，根據用戶反饋調整算法參數和生成策略，使輸出內容更符合用戶需求。

最后，針對AIGC市場接受程度不高的問題，要不斷提高AIGC的成熟度和智能化水平，加強與其他技術的融合創新，使其能夠更好地滿足消費者的個性化需求，進一步提升AIGC的整體競爭力。同時，還可以通過舉辦行業研討會、技術交流會等活動，加強對AIGC的市場宣傳與推廣；或利用社交媒體、專業網站等渠道擴大其影響力，進一步提高其市場認知度和受眾接受程度。

五、結語

AIGC作為人工智能領域的重要突破，正在為文創產品設計注入新的活力和創造力。通過AIGC的應用，文創產品設計將形成更高效、更智能、更具個性的創作方式，推動文化傳承與創新的深度融合。未來，隨著AIGC的不斷發展和成熟，其必將在文創領域發揮越來越重要的作用。

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（作者簡介：劉曉琳，女，碩士研究生，濟南工程職業技術學院，助教，研究方向：視覺傳達設計）

（責任編輯：劉冬楊）