AIGC賦能民間傳統工藝的數字化保護與傳播路徑研究

在數字化時代，AIGC技術廣泛滲透，并展現出強大的內容創作能力。民間傳統工藝如今面臨著原生環境喪失、傳播受限以及制作周期長等諸多挑戰，AIGC基于算法和數據訓練，與民間傳統工藝形成優勢互補。從傳統工藝設計中的圖案生成，到數字化保護過程中的紋樣采集修復，再到傳播途徑的創新，AIGC均能發揮重要作用。筆者深入探討AIGC在民間傳統工藝數字化保護與傳播中的應用，并探索其傳承與創新發展路徑。

一、AIGC與民間傳統工藝數字化保護

1.AIGC技術概述

AIGC技術是一種基于深度學習的生成模型，其核心技術涵蓋GAN、VAE和擴散模型等多種算法。以自然語言處理領域的GPT系列為代表，根據提示生成連貫且富有邏輯的文本，覆蓋日常對話、新聞報道、學術論文大綱等。在圖像生成方面，Midjourney、StableDiffusion等AI工具，讓用戶僅通過文字描述就能生成藝術畫作、設計草圖等。在音樂創作領域，AIGC依據特定風格和情緒生成旋律與編曲，其通過深度挖掘數據規律、執行對抗策略，實現內容創新。

2.民間傳統工藝數字化保護流程

民間傳統工藝數字化是一個持續動態的過程：先對其進行調查，通過實地考察和調研的方式，對開展數字化保護的民間傳統工藝進行了解，再對收集到的信息進行歸納整理或分類，然后根據調查和整理的結果，制定總體及專項保護方案。對于制定的方案，開展人員培訓與設備采購，為數字化保護做好準備。[1]由于采集和保存需要利用各種技術手段，因此后期需要對采集的信息進行處理和加工，在滿足不同的使用需求后，通過媒體平臺傳播，并進行數字化開發。最后還需要對整個數字化保護的過程進行動態監測，及時發現問題并進行調整，確保數字化保護的質量。

二、我國民間傳統工藝數字化保護與傳播現狀

1.我國民間傳統工藝數字化保護現狀

當前我國民間傳統工藝的數字化保護工作已取得一定的進展，將民間文化藝術融入數字化形式，既能實現科學保護，又為傳承提供新途徑。然而，當前數字化保護工作存在重經驗輕理論、重技術傳承輕保存方式等問題，因此，如何運用數字化技術保持傳統工藝的原真性尚待進一步研究和探討。

2.我國民間傳統工藝數字化傳播現狀

我國民間傳統工藝的數字化傳播現狀呈現以數字化安全技術為支撐，通過數字化手段進行創新傳承與保護的發展態勢。[2]數字化安全記錄與加密保護是確保民間傳統工藝數據完整性和安全性的基礎，通過先進的數字化技術對民間工藝文化進行高精度記錄，并利用加密技術對數據進行保護，可有效防止數據泄露、篡改和丟失，但目前面臨技術門檻和資源限制的問題。在數字化傳播方面，短視頻等新媒體平臺成為民間傳統工藝傳播的重要渠道，卻面臨著傳播內容同質化嚴重、創新深度不夠豐富、傳播形式過于單向、難以觸達年輕受眾群體等問題。

3.AIGC技術在民間傳統工藝數字化保護與傳播中的應用潛力

AIGC技術在民間傳統工藝數字化保護與傳播中具有革新潛力。在保護層面能提升數據采集的效率與質量，降低人工成本。在部分復雜工藝難以精準還原以及數據管理上，可以實現殘缺數據修復與知識圖譜構建。在傳播層面，可以根據民間傳統工藝的文化內涵特點，生成新穎、獨特的內容形式，解決傳播內容同質化的問題。在互動式傳播應用上，可借助AIGC技術開發互動應用，構建沉浸式傳播場景，激發用戶參與共創。AIGC還可以針對年輕群體進行精準推送，提升傳統工藝在年輕群體中的營銷力和傳播效果。AIGC在整個過程中有望形成“數字化保存—創新開發—活態傳承”的可持續生態。

三、AIGC賦能民間傳統工藝數字化保護路徑

1.數據采集階段的智能增強

在數據采集階段常依賴人工，AIGC結合大數據分析與機器學習，可以優化這一過程。具體來說，針對傳統三維掃描在處理復雜工藝結構的數據缺失問題時，生成對抗網絡，可學習同類工藝的紋理、結構特征，自動填補掃描盲區。比如在對東陽木雕的數字化采集過程中，生成對抗網絡算法可以通過分析大量的木雕數據，學習并生成新的木雕三維模型的鏤空部分，以提高模型的還原度。GAN算法的“生成器”部分負責產生新的數據（即補全后的鏤空部分），而“判別器”部分則負責判斷生成的數據是否足夠真實，以融入整體模型。[3]通過不斷地對抗學習，生成器可以學習到更好的數據生成能力，從而提高數據生成的質量。同時，在文本與圖像資料采集時，光學字符識別技術與自然語言處理技術的結合，可高效處理電子文本，實現自動化的文本分類、歸檔等功能，為后續的保護工作奠定便捷的數據基礎。

2.智能處理階段的深度優化

在智能處理階段，AIGC具有強大的數據修復與再生能力。對于褪色、破損的傳統工藝紋樣，擴散模型可以對圖像進行去噪處理，依據已有像素信息生成合理的缺失部分。對于圖像細節丟失的問題，通過考慮更多的局部特征和自適應策略，在更有效地去噪的同時，保留圖像的紋理和細節信息。此外，變分自編碼器能編碼傳統工藝制作流程數據，根據具體工藝過程提取關鍵工藝參數，還能以概率的方式描述數據的潛在空間，使它可以生成新的組合，為工藝設計提供創新的靈感。最后構建工藝知識圖譜，用來儲存和組織工藝知識，包括工藝參數和關系，以結構化的方式儲存檢索工藝知識，快速幫助手工藝者和研究人員獲取信息。

3.技術運用階段的人才賦能

在AIGC技術推動民間傳統工藝數字化保護的進程中需要全方位的人才賦能。在數據采集階段，一是要重點提升技術人員的數據素養，包括建立嚴格的數據標準化意識，比如統一數據格式、命名規則和儲存規范，確保信息高效整合；二是要掌握多模態采集技能，比如使用三維掃描技術精確記錄工藝品的立體結構、利用高分辨率攝影捕捉細節紋理等；三是要具備元數據標注能力，為采集的每一份數據添加詳細的描述標簽，確保原始數據的完整性與可溯性。人才培養階段需要強化其對數據倫理及民間傳統工藝文化敏感性的認知，避免技術濫用導致工藝品內涵被曲解或過度商業化。還需要通過跨學科教育，培養兼具數據管理、算法理解與工藝傳承能力的復合型人才，推動技術從工具性應用向創造性轉化躍遷，真正達到技術為文化服務。最后，人才素質提升與AIGC技術需要形成雙向反饋機制，既保障數據采集的規范性與技術落地的精準性，又讓傳統工藝在創新中延續生命。

四、AIGC賦能民間傳統工藝數字化傳播策略

1.沉浸式傳播場景的創新構建

沉浸式傳播場景能夠提供更加真實、生動的體驗，讓用戶深入了解和感受民間傳統工藝的魅力。AIGC聯合虛擬現實與增強現實技術，打造沉浸式傳統工藝傳播場景，讓用戶佩戴VR設備感受其制作場景。在虛擬場景中使用虛擬工具體驗傳統工藝制作流程，將傳統工藝傳播從靜態展示轉變為動態體驗。此外，通過人工智能技術，結合計算機圖形學、機器學習、自然語言處理和情感計算等技術，可以創造出具有逼真外觀和行為的虛擬數字人。這些虛擬數字人可以廣泛應用于多個領域，并扮演各種角色，滿足各類需求。

在文化傳播方面，AIGC虛擬數字人可以作為“文化大使”，理解并表達文化內容。通過計算機圖形學技術創造具有傳統文化特色的視覺效果，再不斷學習和改進，以提高其表現力。此外，AIGC虛擬數字人還可以通過自然語言生成技術，根據特定的文化內容和需求自動生成相關的文本內容，如講解詞等，與用戶進行深度互動，提高用戶的文化素養和興趣。

2.跨媒介內容的高效創作與傳播

AIGC支持民間傳統工藝內容在多媒介平臺的快速創作與廣泛傳播，利用該技術提高內容的生產速度和質量，把控內容的深度與廣度，推進跨媒體融合發展，成為AIGC時代內容生產的重要策略。在具體應用中，AIGC技術能夠促進傳統工藝的創新和轉型，降低創作成本，推動藝術形式的創新，并實現藝術作品的個性化和定制化。此外，AIGC技術還可通過生成算法，實現多模態內容創作。在文博旅游和傳媒領域，通過語音合成、內容生成與個性化推薦等方式，提升傳播效率與精度，助力傳統文化的保護與傳承，并促進創新與發展。同時，在產品生產和市場推廣階段，AIGC生成的產品效果圖可以顯著提高設計方案的呈現質量與速度；在短視頻和游戲領域的應用，則將傳統工藝素材與現代審美風格相結合，制作出新穎的短視頻，自動生成各種風格的片段，彌補人工創作的素材局限；在游戲領域，AIGC生成傳統工藝主題的游戲關卡與道具，使玩家在娛樂過程中了解傳統工藝知識。

3.社群化傳播與用戶共創模式的推動

AIGC促進民間傳統工藝傳播向社群化、用戶共創模式轉型。在線創作平臺引入AIGC工具，用戶可通過簡單的文字描述，生成含有傳統工藝紋樣的海報、公益廣告、宣傳海報、教育材料等。在社群化傳播方面，AIGC技術通過社交媒體、在線社區等公共平臺，實現傳統手工藝的廣泛傳播。用戶可以通過這些平臺分享、學習自己的手工藝技能，實現用戶共創和精準推送。AIGC技術還能通過了解用戶需求，優化設計方案，從而提升設計的市場競爭力。在用戶共創方面，AIGC技術的應用使得傳統手工藝的創新轉化更加便捷，通過AIGC技術生成的模板和工具，快速形成個性化的設計方案，降低創新門檻。同時，AIGC技術還能幫助設計師處理部分重復性工作，提高設計效率，使設計師可以將更多的精力投入到創新和藝術表現上。

4.動態優化階段的智能反饋機制

整個AIGC動態優化的智能反饋機制，分為五部分（見圖）：第一，動態學習環節，工程師可以與模型進行交互，依據生成的結果給予評價和反饋信息。模型執行動態學習策略，根據所提供的反饋逐步調整和優化，生成更準確和滿足要求的創意內容；第二，迭代優化，通過第一步的動態學習，模型可以進行持續優化，以更好地滿足任務和要求[4]；第三，反饋優化，將用戶反饋與技術專家、技術人員的審核相結合，制定細致的審核步驟，分析模型的優缺點，并不斷調整模型，以增強原模型的性能和輸出效果；第四，將調整后的模型應用至不同場景中，根據場景反饋做進一步的調整，提升效果，以適應新的任務場景；第五，用戶參與期間，設計者與最后的用戶進行互動，用戶參與優化過程，共同實現流程優化策略。

AIGC構建數字化保護與傳播的動態優化閉環，通過在數字平臺的用戶行為分析系統，利用機器學習算法分析用戶對傳統工藝數字內容的瀏覽數據，精準識別用戶的興趣點。當系統發現用戶對某類傳統工藝的制作工藝展示關注度較高時，會自動優化相關內容的展示優先級，并生成個性化推薦。同時，根據這些反饋數據，AIGC可即時對數字化保護策略進行調整，最后形成“采集—處理—反饋—優化”的良性循環，持續提升數字化保護的質量和效果。

五、結語

AIGC技術為民間傳統工藝的數字化保護與傳播提供創新路徑。在保護中，其通過智能補全三維數據、修復傳統紋樣、生成工藝參數，解決數據缺失與素材不足的問題，并實現系統化知識管理；在傳播中，結合虛擬場景、跨媒介內容及用戶共創，增強互動體驗，突破同質化與單向傳播的局限。技術應用需依托復合型人才支撐與數據倫理規范，最終形成“保護—開發—傳承”的動態閉環，推動傳統工藝融入現代語境，為文化延續注入技術活力。

參考文獻：

[1]劉強.武陵民族地區傳統手藝數字化保護芻議[J].三峽論壇（三峽文學·理論版），2017（06）：86-89.

[2]陳超，董天.中國傳統民間游戲的傳播困境及創新策略——基于媒介環境視角[J].中南民族大學學報（人文社會科學版），2024，44（04）：115-124+221.

[3]汪敏皓，陳想.數字技術賦能下民間工藝美術在現代產品設計中的美育價值與應用[J].天工，2025（11）：49-51.

[4]盧兆麟，宋新衡，金昱成.AIGC技術趨勢下智能設計的現狀與發展[J].包裝工程，2023，44（24）：18-33+13.

作者簡介：

關紅（1970—），女，漢族，廣西桂林人。碩士研究生，教授，研究方向：藝術管理、民間美術研究；

蔣寶梁（2001—），女，漢族，湖南永州人。在讀碩士研究生，研究方向：傳統工藝傳承與創新設計。