AIGC赋能传统文化传承设计方法与实践

张健 王雨心 袁哲

摘要：文章旨在探讨web3.0时代背景下AIGC在传统文化传承过程中的作用和影响。文章通过分析国内外AIGC在各领域的使用情况以及AIGC生成模型、扩散模型和人际耦合關系等关键技术与方法，总结了AIGC在传统文化传承设计中的流程。以山西省永乐宫数字化展示中心设计方案为例，与AIGC共创生成设计方案。该方法可为传统文化传承设计方案和流程创新提供参考。

关键词：生成式人工智能 传统文化 艺术设计 永乐宫 人机共创

中图分类号：TU984.14 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2023）17-0030-04

Abstract：The aim is to explore the role and influence of AIGC in the inheritance of traditional culture in the context of the web3.0 era. By analyzing the use of AIGC in various fields at home and abroad，as well as key technologies and methods such as AIGC Generative model，Diffusion model and interpersonal coupling，this paper summarizes the process of AIGC in traditional culture inheritance design. Take the design scheme of Yongle Gong Digital Exhibition Center in Shanxi Province as an example，and create a design scheme together with AIGC. This method can provide reference for the design scheme and process innovation of traditional cultural inheritance.

Keywords：Generative AI Traditional cultural Art design Yongle Gong Co Creation

引言

AIGC（AI-Generated Content，生成式人工智能）基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，以适当的泛化能力生成相关数字内容。其内容生成技术已全面覆盖文本、图像、音视频、代码、游戏、3D及多模态内容生成领域，并融合到to C、to B等商业场景下使用。如在图像生成领域，国外有Disco Diffusion、DALL-E 2、Make-A-Scene、Midjourney、Stable Diffusion等，国内有ZMO.ai、图宇宙、文心一格（百度）、视觉中国、创意画廊（蓝色光标）等；视频生成领域，国外有Meta的Make-AVideo，谷歌的 Imagen Video和Phenaki等，国内有剪映（字节跳动）、云剪（快手）、蓝标分身（蓝色光标）、影谱科技等；虚拟人生成领域，国外有Stable Diffusion、StyleGAN（英伟达）等，国内有倒映有声等；在室内设计领域，国外有CollovGPT 0.2、Design Generator、AI Dream Home等，国内有模袋云、真家AIGC、小白设计家等。AIGC正在成为继专业生成内容（Professional Generated Content，PGC）、用户生成内容（User Generated Content，UGC）之后，一种更为高效、便捷的新型内容创作方式。

一、AIGC作为设计方法

（一）AIGC工作原理及特点

AIGC生成式人工智能利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等数字内容。[1]作为AIGC内容生产平台的核心引擎，常见的有生成模型有GAN、VAE、Flow Models等，扩散模型有Diffusion Model等。其中，生成模型通过给一组随机噪声，借助某种概率模型下的变换，可随机输出大量具有一定语义信息的数据（如图像、文本等）。[2]如BigGAN可生成更高分辨率和更多样化的图像；StyleGAN可生成具有更高层次的细节和纹理的图像；CycleGAN可实现图像风格转换，将一张图片的风格转换为另一张图片的风格等。扩散模型则通过逐渐给图片添加高斯噪声，直到最后获得纯噪声；然后训练一个神经网做图像去噪，从纯噪声开始，直到获得最终图像。如Diffusion Model可生成高质量的图像，并且可以控制生成图像的多样性，也可用于图像修复和图像合成等任务。AIGC具有高度智能化、多样化、个性化、实时性、交互性和多模块结合等特点，其中高度智能化是指其借助深度学习、机器学习和自然语言处理等先进技术，使得艺术设计的生成过程能够更加智能化和自动化。通过深入学习和分析大量图像、艺术品和设计作品，AIGC能够感知并学习各种风格和创意元素，从而能够创造出更具有艺术性和创意性的作品，以更高效的生产方式满足人们不断增长的需求和创新的应用场景。

（二）AIGC设计流程

AIGC作为一种迭代设计过程和方法，主要依托生成器程序，程序依据算法或规则将满足需求的参数设计进行可视化输出，而设计者通过修改参数值来改变设计方案。其工作原理基于语义分析（Semantic Analysis）、深度学习（Deep Learning）、智能算法（Intelligence Algorithms）三环节。[3]其中，语义分析利用计算机来学习或理解一段文字或关键词所表示的语义内容，并根据语义内容建立有效的模型或生成系统；深度学习模拟人的真实思维，借助海量数据分析来实现正确的预判或构建预估目标；智能算法通过机器运算，对图像进行边缘检测、识别、匹配、分割和图像分类，对数字图像自动制作过程实现函数优化和模糊控制，有效实现智能图像的自动生成过程。[4]

AIGC作为一种更为智能化的设计辅助技术，其模糊了设计师与计算机辅助设计间的边界，很多新型关系也正处于重新定义中，如主辅关系、设计分工、工作流程等。其中，设计者的設计行为从单一的“设计”外延到评估与决策。在设计输出中对AIGC计算结果进行判断和评估，不断引导算法来完成最终解决方案。具体而言，AIGC设计流程包括以下几个步骤（见图1）：

1.确定设计目标（idea）：明确设计的目标和要求，包括设计用途、应用场景、用户需求和预期效果等，把计划使用的信息文本化与参数化。

2.选择合适的生成模型（model）：根据设计目标和数据特点，选择合适的生成模型。视情况不同，可选择单一模型或结合多个模型。

3.设计输出（output）：由计算机通过算法规则和代码，做出符合设计要求和参数设置自动生成的解决方案。

4.反复迭代（iteration）：依据设计师意图对前述步骤的重复。

上述步骤构成了AIGC的主要设计流程，实际操作中需根据具体设计项目和要求进行调整和扩展。同时，也要求设计师在设计过程中保持持续优化和改进，达成AIGC设计创新的有效性。

二、永乐宫与非遗文化数字化传播设计

（一）永乐宫及其文化分析

永乐宫原名大纯阳万寿宫，兴建于公元1247年至1358年间，为纪念道教全真派北五祖之一的吕洞宾所建，是现存最大的元代道教宫观，被誉为道教圣地。[5]永乐宫以其道教壁画艺术而驰名中外，现存壁画面积1005.68平方米，为世界古代壁画艺术宝库之一，尤以主殿三清殿内的《朝元图》壁画为精。整幅壁画长达95米，人物多达286位，将著名的历史人文神性化，展现他们化身各路道教神仙朝谒元始天尊的宏大场面；壁画探索宇宙自然规律，体现着道教“天人合一，万物归元”的宇宙哲学观。因此，围绕该壁画展开的文旅IP打造成为该项目设计的核心重点之一。[6]

（二）永乐宫数字化设计目标

永乐宫数字化建设旨在以数字化展示为手段，通过全方位、多模态、富信息的呈现方式，进行文物保护、文物共享、扩张体验和文化传播，打造以永乐宫为载体的“道教、建筑、壁画、搬迁”精神一体化的一流数字化展示中心。其设计目标如下：（1）功能目标：构建数字孪生系统。以数字技术对文物本体及相关环境进行保护，包括将永乐宫文物藏品数字化复原保存，减少文物原件损伤，建设文书数字化数据资料库，并与实体文物建立虚实交互关系；（2）体验目标：打造具有可视、沉浸、交互、教育性的展览体系。通过信息可视化技术、人工智能技术、全息投影技术等，以互动内容、沉浸氛围、多感官体验等演绎文物知识，讲述文物故事；（3）文化内容目标：以历史文脉、在地艺术、科普知识等为主题，以多元化学习方式，传达有用知识与信息。

三、AIGC赋能的永乐宫数字化展示中心设计

（一）与AIGC结合的两类设计

永乐宫数字化展示中心设计方案包括展厅功能区划分、整体布局规划、传统文化数字化展项设计、永乐大景区构建、永乐宫传统文化IP打造五大模块。整个设计通过大量效果图来进行方案展示与沟通，项目组选择Mid Journey进行实验性设计共创与出图，实验模块包括两个子项：1.“元动永乐”展示空间设计；2.“道一”非遗数字人（IP形象）设计。

在展示空间设计中，效果图扮演着至关重要的角色。作为通过视觉呈现来展示设计概念、想法和创意的工具，在传统设计过程中占用了大量的人力与时间资源。其需通过计算机辅助设计（CAD）和三维建模软件等共同协作完成，从平面布局图绘制、3D建模，材质和灯光调整、渲染，到PS后期细节调整。一张好的设计效果图通常需具备：1.良好的氛围感。所有特定环境或场景都应给人一种精神表现的强烈感觉；2.准确的光照和阴影效果。用以增加图像的立体感和逼真度；3.合理的材质和质感表达。使观众能够感受到设计方案的触感和质感；4.精心的构图和视觉引导。使设计的重点和特色突出，吸引观众的注意力；5.逼真和精确的比例感。使设计方案的尺度和空间关系准确呈现；6.恰当的色彩运用和配色方案。传达设计方案所要表达的情感和氛围。

在展示空间（如博物馆）设计引入虚拟人物角色的作用是增强参观者的体验和互动性。传统借助3D建模的方法在表情和动作的逼真性，满足个性化需求的灵活性，生产与渲染的高效性等方面都存在诸多限制。而一个好的数字人应具备以下要素：1.高度逼真的外貌和动作表现，以展现传统文化的特征和美感；2.准确的历史和文化背景知识，以提供准确的教育和解说服务；3.多样化的故事和展示方式，以满足不同观众的需求和兴趣；4.融合传统文化元素与现代技术的设计，以创造独特的体验和效果。

因此，相关人工智能工具对上述两个设计子项要求的实现程度，成为我们判断其设计及作图有效性的重要依据。

（二）以“元动永乐”展示空间设计为例的AIGC效果图生成设计

“元动永乐”属于整个设计中的“诸仙朝元”篇章，主要以新媒体的方式来展现《朝元图》中所蕴含的道教文化，通过对诸神朝元时期的历史和文化的解读和展示，让参观者能够深入认识和感受盛元景象及其文化特色。AIGC辅助设计步骤如下：

1.前期资料准备

1）相关信息资料分析。该阶段主要进行信息资料收集，本项目结合道教文化主题和AI工作要求两方面推进。一方面，围绕永乐宫和道教内在关系，主要从道教历史、道教文化、永乐宫道教壁画、永乐宫道教建筑等几个议题展开资料收集，资料来源包括史料、学术研究文献等，以确保其知识典型性、有效性与权威性。另一方面，围绕构想的设计效果组织相关词汇语料库。资料主要来源于设计师的专业认知经验，也可借助一定的效果图图例来帮助进行词语描绘的组织。如结合展厅主要展陈设计，对纱幕、投影、朝元图壁画，以及主要建筑材料如混凝土等的关注。

2）词频分析。通过词频分析（Word Frequency Analysis）提取上述文献中相关关键词，在此基础上依据AIGC算法的逻辑进行推导，凝练成具有语义信息的数据。项目共分析总字数10514个，总词数2119个，这表示文本中可能有重复出现的词汇，也可能有一些专业术语或特定内容的高频词汇。词频分析的目的是为了找出文本中出现频率最高的词汇，以便更好地帮助AIGC理解文本的主题和关键信息。最后优化出高频关键词：朝元图（76次）、壁画（49次）、道教（32次）、永乐宫（31次）、神仙（28次）；同时，结合项目风格定位甄选出纱幕、混凝土等词。综上结合设计师对设计画面的初步构想，此次项目设计效果图描述性内容的排序优先级设定为：A.室内展厅设计；B.建筑本身的混凝土材质与道教天人合一的结合；C.神仙缥缈轻盈之感的纱幕材质；D.壁画朝元图；E.朝元图所描绘的神仙景象。

2.与AIGC共创

与AIGC的设计共创主要考虑以下几个问题：

1）人机耦合关系。在设计中要明确定位AIGC在共创过程中的角色和功能，Midjourney主要作为辅助工具来生成永乐宫数字化展厅的启发性创意、效果图制作等。设计师则以专业知识、创意思维和审美判断来确保人机协作的顺畅、互补和意义产生。

2）避免同质化。AIGC的应用可能会对设计师的创造力、文化理解和价值观产生影响，也会干扰文化多样性和个性化的表达，导致形式同质化或失真。合作过程中创新性和新鲜度的发掘至关重要。

3）随机表现的无限与有限问题。AIGC设计由于算法具有一定的随机性，这种基于海量数据的随机性不断涌现，带来新鲜度与创新感，但也可能与预期的设计目标不完全一致。因此设计者需根据具体需求和目标，选择适当的算法和调整算法的参数来校正AI。

3.出图过程分析：本次AIGC设计中运用MidJourney来辅助效果图生成，主要包括以下步骤：步骤一，将分析得出的关键词根据AIGC算法逻辑转化成提示词（prompt）文本（本例中主要包括1）interior design；2）exhibition；3）concrete；4）murals；5）gauze curtains；6）Chinese immortals，描述想要生成的画面，提供给Midjourney。步骤二，使用BERT等模型將输入的提示词（prompt）编码为神经网络可理解的代码。步骤三，将编码后的代码输入到生成器模型，指导其不断生成符合描述的图像，由判别器判断是否足够真实。步骤四，如未达到理想预期，输入新的描述，或对已有图像进行编辑，重新执行1-3步骤，最终生成符合需求的图像。如在本次设计中，初步生成的图像对提示词：纱幕以及神仙形象等表现不足，则设计师对关键词进行了调整之后再次生成，并多次重复，最终筛选出了符合预期的图像。图2是基于条件生成对抗网络设计的CGAN结构示意图。

本方案在AIGC生成图像（lmage）过程中，通过甄别不断调整参数，最终生成41张永乐宫道教文化展厅效果图，并从中选择3张进行进一步筛选，从中挑选最能体现设计思想和概念的图，其余的作为备选，丰富创意拓展选择空间。在初步筛选图像的过程中，图像存在色调、构图、纱幕质感表现不足、朝元图内容展现欠缺等诸多问题，设计师通过调整纱幕、神仙人物等这几个元素在画面中的重要性比值，逐步将画面调整至符合预期构想的图像，如图3。

在筛选出符合意向的最终AIGC设计效果图后，仍需设计师充分发挥专业知识，最后修正效果图中与设计意向不符的部分。本例中AIGC最终筛选出的图像对朝元图内容的展现不够准确，仍然需要设计师后期处理纱幕画面的局部神仙人物细节，如图所示，人工处理后的效果图在画面内容上更好、更真实地展现出设计核心《朝元图》的画面内容，使效果图达到更好传递设计概念的作用。

4.设计总结：AIGC生成的室内展厅效果图和消耗相同时间成本的传统设计成果对比，AIGC借助深度学习和机器学习等技术，使得创作更具创新性和多样性。同时，AIGC可智能地优化效果图的细节，使得图像的色彩、构图和细节更加精准和协调。包括自动调整图像的光影、对比度和色彩平衡等，从而产生更具艺术感和美感的效果图。但在设计过程中发现AIGC的出图结果受到输入数据质量和偏见的影响极大。如果数据存在不完整、偏倚或不准确的情况，AIGC的生成结果可能带有同样的问题。故在前期资料准备阶段要尽量确保数据的准确与完善。同时，由于AIGC使用的算法复杂且多样，具有一定的复杂性和随机性，设计者需要根据实际使用情况选择恰当算法，同时持续监测和优化其输出结果。

（三）以“道一”为例的非遗数字人生成

“道一”属于本项目的“多元宇宙”篇章，主要以虚拟数字人的形式来具象化永乐地区的道教文化，使游客能更自然、亲密地与永乐宫历史和文化互动。

1.前期资料准备

1）相关文史资料分析。在前期资料准备上围绕道教主要从道教历史、道教文化、永乐宫道教文化几个议题展开资料收集。资料来源主要为学术研究文献。另一方面，对于“道一”形象设计的构想组织相关词汇语料库，资料主要来源于设计师的专业认知经验，也可通过效果图的图例来协助词语描绘的组织。如结合虚拟人形象设计，对道教、建筑、壁画等的关注。

2）词频分析。通过词频分析，对“道一”虚拟人设计所收集的资料提取关键词，帮助AIGC理解设计的主题和需要突出的重点。项目共分析总字数21384个，总词数3791个，最后分析出高频关键词：道教（129次）、鸱吻（82次）、天人合一（47次）、永乐宫（41次）、吕洞宾（34次）。因此在数字人设计中，“道一”形象将结合道教文化与永乐宫建筑构建鸱吻，同时表达“天人合一”境界。

2.与AIGC共创

1）共创核心逻辑设定。对AIGC在主题，服装配饰、面容情绪，动作姿态等一系列数字人设计要素上进行约束，并在纯文本约束的基础上修改文本或增加图片参考约束，进一步校正AIGC。

2）共创内容基本设定。从服饰上，参考永乐宫的建筑构建琉璃鸱吻和道教传统形象；从面部表情上，表现道教文化所追求的平静、内敛和慈祥，以温和而祥和的面容，明亮而富有智慧的眼神，彰显出道教智慧和人文关怀的特质；从动作和姿态上，借鉴道教仪式和道术的形态，如抱手合十、闭目冥想、手持符咒等，表达对道教文化传统的尊重和敬畏，并给人一种平和与超然的感觉。

本方案在AIGC生成图像过程中，通过甄别不断调整参数，最终生成30张数字人“道一”效果图，并从中选择3张进行进一步筛选，从中挑选最能体现设计思想和概念的图，其余的作为备选，丰富创意拓展选择空间。

在初步筛选图像的过程中，出现人物形象与中国道教文化不符，构图过偏，主体“道一”人物形象不突出等问题，设计师通过调整人物形象、画面占比、构图描述等重要性比值对画面进行调整，最终选出符合初步构想的图像。

3.出圖过程分析：基于上述共创逻辑，本案中“道一”数字人形象的设计寻求与永乐宫特色和道家文化的充分结合，以传达道教的神秘、庄严和智慧等核心特质。

步骤一，收集与“道一”虚拟人相关的大量传统文化数据，包括图像、文本、音频等。同时对数据进行预处理，清洗和标准化，确保数据的质量和一致性。步骤二，“道一”虚拟人的生成涉及多个特征的提取与组合，如面部特征、服饰风格、姿势等。项目借助AIGC提取并组合这些特征，形成虚拟人的综合特点。步骤三，对生成“道一”虚拟人图像的精细调整及后期处理，包括调整姿态、增加细节等，使虚拟人更加逼真和生动，优化虚拟人的外观和效果。

4.设计总结：相比传统手工绘制或建模渲染方式对大量时间和人力的耗费，AIGC可在较短的时间内生成虚拟人，通常只需要几秒钟或几分钟，使虚拟人的制作过程更为高效。但大量时间和精力投入到对人机沟通的有效性上，需通过不断摸索与相互适应来逐步提升出图有效率。同时，在借助AIGC的虚拟人生成过程中，还应注重对传统文化的传承和保护，尊重传统文化的价值观和特点，使虚拟人的生成与传统文化相契合。项目组通过深入研究永乐地区道教文化的历史、建筑风格、仪式和符号等，来确保“道一”对永乐道教文化特征和精髓的准确表达，避免对相关文化特征的误读或夸大，这种度量和平衡点的把握也对设计师提出了新的要求。

结语

Web3.0时代，AIGC提供了一种全新的设计方法，其拓展了传统文化传承设计创作空间和可能性。通过机器学习、生成式模型和算法优化等技术，结合大数据分析、图像处理和自然语言处理等，灵活、高效地发掘、创造新的设计元素、形式和表达方式，为设计师提供更多的灵感和创意支持。同时，通过整合多种技术和算法，自动化或辅助设计过程，AIGC提升了设计效率和质量，促进传统文化的传承、创新和可持续发展。

基金项目：本文系国家社科基金艺术学一般项目资助项目“沉浸式影像空间交互设计方法研究”（项目编号：22BG133）的研究成果之一。

参考文献

[1]互联网信息服务深度合成管理规定[J].中华人民共和国国务院公报，2023，1795（04）：22-25.

[2]Agnese J，Herrera J，Tao H，et al. A survey and taxonomy of adversarial neural networks for text to image synthesis[J]. Wiley Interdisciplinary Reviews：Data Mining and Knowledge Discovery，2020，10（4）：e1345.

[3]Frolov S，Hinz T，Raue F，et al. Adversarial text-to-image synthesis：A review[J]. Neural Networks，2021，144：187-209.

[4]BALLEGAARD E，KAJITA M，NICHOLAS P.Users experience in digital architectural design：combining qualitative research methods with a generative model[J].Stud Health Technol Inform，2021，282：315-332.

[5]陈恩惠.永乐宫的建筑艺术与园林特色[J].艺术百家，2006（07）：83-85+88.

[6]于娟娟. 浅析道教壁画的审美思想[D].陕西师范大学，2011.

[7]李韵如.人工智能背景下非物质文化遗产情感化展示设计研究[J].设计，2022，35（24）：133-135.

[8]李韵如.基于增强现实技术的现代织锦非物质文化遗产数字化展示设计研究[J].设计，2022，35（17）：122-124.