AIGC技術賦能非遺文創產品數字化轉型升級研究

【關鍵詞】AIGC；皮影；數字化；文創產品設計【中圖分類號】J827 【文獻標識碼】A【文章編號】2097-2261（2025）16-0080-03【D0I】10.20133/j.cnki.CN42-1932/G1.2025.16.023

【基金項目】省高等學校人文社會科學研究項目“AIGC視域下非遺文創產品的數字化轉型升級研究”（項目編號：QN2025903）。

隨著時代的發展，人工智能生成內容（AIGC）技術相對成熟，成為數字內容生產的關鍵工具。高速發展的數字化技術也為非遺提供了一種全新的保存與傳承方案。通過三維掃描技術對皮影進行全方位數據采集，完整記錄其造型細節、色彩構成及工藝結構特征，構建標準化數字資源庫。此類數字技術應用不僅保障了文化遺產信息的完整性留存，更借助云端存儲與網絡媒介突破物理邊界，形成可交互、可拓展的活態傳承體系。非遺數字資產的全球化流通，既提升了文化資源的可利用性，也為傳統藝術注入跨時空傳播動能。以往對于傳統文創的設計多依賴于人工創意和手工繪制，而AIGC通過擴散模型（DiffusionModel）和多模態生成技術，使得AI可以自主學習并生成特定設計風格，并根據輸入的關鍵詞、圖像或文本生成新的設計方案，大幅提升設計效率，為非遺文創產品的創新提供了新的可能性。

非遺文創產品是基于對文化資源的深入挖掘并轉化為既具創新性又實用的現代社會商品。數字技術的創新應用推動了文化數字化的快速發展，通過多領域技術融合為數字文創產品的誕生提供了技術支撐與市場機遇。

一、皮影非遺文創數字化研究現狀

皮影作為國家級非物質文化遺產，其數字化保護與創新應用逐漸成為學界與產業界關注的焦點。在符號提取方法上，主要通過動態動作捕捉與紋樣語義解構兩大技術路徑展開探索。動態動作捕捉技術借助光學動捕設備與三維建模工具，對皮影表演中的經典動作（如“抖袖”“轉身\"進行高精度記錄，生成可編輯的動態數據庫。針對“生旦凈丑”角色的關節運動軌跡進行數字化保存，為虛擬皮影表演和AR/VR交互提供了底層技術支持。

然而，當前研究仍面臨顯著的效率瓶頸與用戶參與度不足的問題。現有數字化傳播多停留于單向輸出模式，缺乏用戶參與共創的機制。調研數據顯示，僅 30% 的年輕用戶通過線上平臺接觸過皮影文創，現有研究在地域特色挖掘與技術適配性方面仍存在明顯缺口。一方面，多數成果集中于通用性非遺數字化理論，現有數據庫中未完整收錄“拉線控偶”技法的動態數據，導致數字化符號的文化獨特性被弱化。另一方面，AIGC技術的應用多局限于靜態圖像生成，對動態皮影表演的連貫動作模擬精度不足，多模態交互（如結合觸覺反饋的AR皮影戲）實踐亦處于探索階段。此外，數字化成果分散于獨立系統（如紋樣庫、動作數據庫），缺乏跨平臺整合機制，進一步限制了產業化應用的協同效應。

二、皮影文化特征與數字化需求

（一）皮影文化符號解析

皮影藝術作為入選國家非物質文化遺產代表性項目名錄的典型個案，發源于深河流域，自明清時期便以“灤州影戲”之名盛行，其“驢皮雕鏤”技藝與程式化表演體系，凝結了數代藝人對地方自然材料與審美偏好的深刻理解。其文化系統承載著多重維度的價值內涵。在藝術表征層面，融合平面雕刻技藝與動態光影敘事的復合型審美體系，展現出中國傳統造型藝術的獨特范式；在文化生態維度，該藝術形式既維系著冀東地區民間信仰與戲曲傳統的活態傳承價值，又通過象征符號系統構建起地域文化認同的視覺敘事框架。這種藝術形態與人文精神的深度互嵌，為非物質文化遺產的當代價值闡釋提供了多維研究路徑。其藝術特征以獨特的造型體系、色彩象征與紋樣系統為核心，構建了完整的文化符號語言。

（二）數字化保護與創新需求分析

當前皮影文創同質化嚴重，皮影口傳心授的傳統模式難以適應快節奏的現代傳播語境，且手工雕刻周期長、成本高，難以滿足個性化定制與批量生產的市場需求。動態動作捕捉技術（如光學動捕與三維建模）的應用，可精準記錄“抖袖”“拉線控偶”等經典技法，構建瀕危技藝的動態數據庫，為后世留存可復現、可編輯的數字遺產。

通過“數據采集一AI設計一用戶反饋”閉環，可構建智能化生產鏈路：基于用戶偏好數據訓練生成模型（如LoRA微調），能夠快速輸出文創方案；結合3D打印技術實現雕刻工藝的精準復刻，將設計周期從數周壓縮至數日。數字化不僅是技術介入，更是一場文化再生產范式的革新。

三、AIGC技術路徑與皮影數字化設計

（一）技術框架

皮影的數字化路徑以多模態技術融合為核心，構建了一套從數據采集到用戶反饋的閉環系統。技術工具的選擇兼顧靜態視覺生成與動態交互需求：基于StableDiffusion的圖像生成模型通過LoRA微調技術，深度適配皮影的高飽和色彩體系與陰刻陽刻技法。ControlNet的引入則解決了動態表演的數字化難題。

技術流程的設計遵循“數據一模型一用戶”協同優化的邏輯鏈條。數據采集階段采用高精度3D掃描與4K影像記錄，系統性獲取皮影雕刻的幾何細節與劇目表演的動態特征，同時收錄老藝人的口述技藝與民俗敘事，形成涵蓋圖像、動作、文本、聲音的多模態數據庫。模型訓練過程中，LoRA微調技術對StableDiffusion進行定向風格遷移，結合語義標注的紋樣符號，約束AI生成的文化合理性；ControlNet則通過骨骼動作數據訓練動態生成模型，確保虛擬影偶的運動軌跡符合傳統表演范式。

生成優化環節不僅依賴算法迭代，更強調用戶參與的反饋機制——通過線上平臺發布AI設計絲巾、盲盒等文創方案，利用A/B測試與協同過濾算法分析年輕群體的偏好數據，進而動態調整生成參數，形成“創作一測試一迭代”的閉環鏈路。區塊鏈技術的嵌入進一步保障了數字資產的版權安全，每件AI生成的皮影數字藏品均被賦予唯一NFT標識，記錄創作者信息與流轉歷史，而智能合約則自動化處理版權交易與收益分配，為非遺經濟的可持續運作提供技術支撐。

（二）設計實驗案例

1.皮影圖案的AIGC創新再設計（如圖1）

（1）傳統紋樣提取與初步處理階段

從皮影數據庫中選取典型紋樣原型，并對其進行高清掃描和矢量化處理，確保其結構完整性和細節清晰度；運用圖生文（Image-to-Text）技術提取紋樣的形態特征關鍵詞，如“鏤空雕刻”“戲曲元素”等。這些關鍵詞不僅用于描述傳統紋樣的視覺特征，同時也作為AIGC模型的輸入指令，引導AI在生成過程中保持皮影文化的風格一致性。此外，為適應現代設計需求，還附加“圖形設計\"“矢量\"等風格指令，以確保AI生成的紋樣適用于多種數字化應用場景。

（2）風格創新與融合生成階段

傳統皮影紋樣被作為底圖輸入，并設置一定的文化約束條件，以確保AI生成的新圖案在創新的同時，不偏離皮影藝術的核心風格。為了打破傳統皮影構圖的靜態局限，通過參數調整（如對稱性、復雜度、空間布局等），探索更加靈活、多變的構圖方式，使之更具現代設計感。此外，利用AIGC的風格遷移功能，將皮影紋樣與現代設計元素（如國潮風格、極簡主義、幾何構成）進行融合，使之既保留皮影的文化特色，又能符合當代市場的審美趨勢。同時，還嘗試將皮影紋樣與其他非遺文化符號（如剪紙、漆器紋樣）相結合，以拓展皮影藝術在跨文化設計中的可能性。

（3）色彩創新與優化階段

皮影以紅、黃、藍為主色調，具有鮮明的視覺沖擊力。AIGC技術在色彩創新方面能夠基于傳統配色規則進行智能優化，并結合市場流行趨勢，生成更具現代感的色彩搭配方案。利用AI分析當下國潮風格流行的色彩趨勢，探索更符合現代時尚標準的配色方案，同時保留皮影藝術的文化辨識度。此外，可借助AIGC的色彩推薦功能，測試不同色調、對比度和漸變效果，以增強皮影紋樣在家居裝飾、服飾、文創衍生品等不同應用場景中的適配性。

2.皮影元素文創創新設計 （如圖2）

（1）傳統元素的數據化與關鍵詞提取

在皮影元素文創產品的設計過程中，首先對皮影的傳統紋樣、角色造型及裝飾圖案進行數據分析與篩選，確保所選元素能夠代表皮影藝術的核心風格。為了進一步提煉文化特征，本研究借助GPT技術解析皮影的藝術風格、歷史淵源及象征意義，并歸納出核心關鍵詞，如“鏤空雕刻”“戲曲人物”“藍粉高飽和配色”等。這些關鍵詞不僅能夠精準描述皮影元素，還能在AIGC模型訓練和內容生成過程中起到關鍵引導作用。

（2）AIGC生成與關鍵詞優化

在數據處理完成后，研究團隊將整理出的文本描述和圖案數據上傳至AIGC平臺，利用AI的大數據分析和生成能力構建初步設計方案。在生成過程中，AI依據輸入的關鍵詞和風格設定，自動生成多種文創設計方案，如亞克力擺件、拼圖、絲巾、明信片、手機殼等不同類型的產品樣式。為了進一步精準呈現皮影文化特質，研究團隊在生成過程中不斷調整關鍵詞，例如修改構圖方式、優化配色方案、調整細節表現，以確保最終生成的文創產品既符合皮影藝術的文化內涵，又能夠迎合現代消費者的審美需求。

（3）數字化優化與多場景應用

AIGC技術的應用不僅突破了傳統皮影紋樣的程式化表達，更通過數字化解構與創新重組，賦予其更廣泛的適應性。例如，在國潮風格的設計趨勢下，AI能夠自動調整皮影元素的排列方式，使之更具現代裝飾感，并探索在家居裝飾、時尚配飾、數字產品包裝等多個應用場景中的創新可能性。此外，研究團隊還測試了皮影元素在不同材質上的適配性，如織物、金屬、塑料等，以拓展皮影文創產品的市場應用范圍。

四、結論與展望

皮影非遺文創產品的數字化轉型升級研究中，AIGC技術的應用發揮了至關重要的作用，為非遺文化的創新發展注入了新的活力。AIGC技術的介入，為其提供了一條全新的創新路徑。研究表明，AIGC不僅能夠提升設計效率，快速生成符合皮影文化特征的紋樣與文創產品，還能通過智能算法對傳統紋樣進行解構與重組，使之更好地適應現代市場需求。這種科技與文化的深度融合，使皮影在文創產業、數字藝術、交互體驗等多個領域煥發新的生機。同時，AIGC技術的用戶反饋迭代機制進一步增強了年輕群體對皮影的認知與興趣，拓寬了非遺文化的傳播渠道，為其在新時代背景下的傳承與發展提供了強勁動力。這不僅是對傳統文化的一種有效保護，更是對非遺文化數字化創新的一次重要實踐。

在未來，人工智能生成內容（AIGC）技術將逐步成為文化創新設計的核心范式。其價值不僅體現在為地方特色文創產品開發構建智能化創作體系，更通過文化要素的數字化重構與多維度傳播，形成文化認同強化、區域經濟活化、傳統技藝活態傳承的協同效應。

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作者簡介：

裴琳，漢族，人，碩士研究生，講師，研究方向：視覺傳達設計。

郭雅倩，漢族，張家口人，研究生在讀，研究方向：視覺傳達設計。