人工智能技术在艺术设计中的应用研究

刘鹏 马宇阳

摘要：目的：近年来，人工智能在艺术设计中的应用受到广泛关注。随着人工智能技术的发展，艺术设计领域也在不断尝试利用相关技术激发更多创意和灵感，同时为用户带来更好的体验。但是，目前人工智能在艺术设计领域的体系化建设仍不完善，因此，文章结合当前人工智能的主流技术，旨在构建模块化、体系化的人工智能应用体系。方法：文章对人工智能在艺术设计领域的工作模块进行分析，将人工智能在艺术设计领域的应用划分为分析模块、设计模块以及优化模块，并结合神经风格迁移、生成式对抗网络等主要技术，构建基于分析模块的艺术设计多模块体系。结果：人工智能技术在艺术设计领域的应用主要包含基于神经风格迁移的艺术设计创作模块、基于生成式对抗网络的艺术设计优化模块以及融合深度学习的艺术设计分析模块。其中，融合深度学习的艺术设计分析模块是各类人工智能技术在艺术设计领域发挥作用的基础。而智能化的数据分析能力和数据可视化功能是人工智能技术应用于艺术设计领域的内在逻辑基础。结论：目前，人工智能技术在艺术设计领域的应用主要是针对不同领域運用各类深度学习技术。此外，针对人工智能技术在艺术设计领域所面临的法律法规、伦理道德、人机平衡等问题，文章也提出相关建议，以期推动人工智能技术在艺术设计领域的长远发展。

关键词：人工智能；艺术设计；深度学习

中图分类号：J505；TP18 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2023）20-0-03

当前，艺术设计领域一直在探索更多样化的创新方式，人工智能的引入为其创新带来了新的机遇。随着人工智能技术的不断创新，艺术设计的流程也发生了变化。在过去，设计师通常需要花费数小时甚至数天来设计一个图案，而如今，使用人工智能技术可以大幅缩短艺术设计所花费的时间。可见，人工智能技术的普及与应用对艺术设计领域来说具有重要意义。因此，明确人工智能技术在艺术设计中的应用方式以及所面临的困难，是保证人工智能技术更好地为创作者服务的重要前提。

1 人工智能在艺术设计中的应用现状

1.1 图像处理

在艺术设计领域，图像处理是一个必不可少的环节。随着人工智能技术与艺术设计的联系逐渐加深，其在图像处理方面的运用也愈发广泛。郭斌等人（2021）总结人工智能技术在艺术领域的运用后指出，人工智能技术为艺术的发展提供了极大的助力。这些工具可以根据用户需求自动调整图片的亮度、对比度、锐度等参数，使图片更加清晰、明亮、艳丽［1］。此外，人工智能还能追踪、收集用户的浏览历史和搜索记录等信息，为用户提供更个性化的图片推荐，节省用户搜索和选择的时间。

1.2 色彩设计

色彩对艺术设计具有至关重要的作用。银宇堃等人（2020）对人工智能在颜色设计中的应用展开研究后指出，色彩既包含语言色彩，也包含图像颜色，而人工智能技术能将二者有机结合，还能运用算法将艺术情感与着色结合［2］。从设计师角度出发，其可以利用人工智能技术自动生成不同的色彩搭配方案，同时结合自身的设计理念以及对艺术的理解，选择最合适的搭配，以此节省设计时间。此外，人工智能技术还可以分析用户的爱好、风格和心理特征等信息，为用户提供个性化的色彩设计方案，使艺术设计更具多样性。

1.3 3D建模

在过去，设计师需要花费大量时间人工制作3D模型，但是随着人工智能技术的引入，3D打印技术的普及极大地提高了艺术设计的效率。毛溪等人（2021）指出，3D打印技术已经在设计领域得到了广泛的认可和应用，创作者可以通过人工智能辅助工具快速生成3D模型，以此节省大量的时间和精力［3］。此外，人工智能技术还可以根据用户的需求自动调整模型的大小、比例和形状等参数，使创作者可以更加自由地探索和创新。

1.4 艺术创作

艺术创作是人工智能技术面临的一个最具挑战性的难题。传统的艺术创作是由设计师依靠脑力劳动独立完成的，而如今，人工智能技术可以模拟并生成艺术作品。王璐、孙海垠（2020）针对艺术设计的创作过程展开研究后指出，人工智能技术的应用为艺术创作提供了更多的方法和体验，为创作者提供了更丰富的选择和创作条件［4］。

2 融合深度学习的艺术设计模块体系构建

人工智能在艺术设计中的应用主要涉及作品的创作和优化。在创作方面，人工智能技术可以提供灵感、设计方案生成、风格迁移和图像生成等功能。在优化方面，人工智能技术可以用于自动调整图像、结构和颜色，以及优化设计体验等。此外，在艺术设计的全过程中，人工智能可以将数据分析与可视化贯穿始终。随着人工智能技术在艺术设计领域的不断深入和拓展，具有深度学习特性的人工智能技术逐渐成为艺术设计的前沿应用领域，而深度学习技术加持下的艺术设计模块也在不断丰富。

2.1 神经风格迁移推动艺术设计创作模块

神经风格迁移（Neural Style Transfer，简称NST）是一种深度学习技术，用于将图像的内容与风格分离并重组。在艺术设计领域中，NST技术能够为创作者提供丰富多维的创作思路和创作理念，其主要能够实现风格迁移、细节处理、艺术创作等多项功能。

李鑫等人（2023）指出，风格迁移技术能够有效融合作品轮廓与内容语义，通过建立数据库进行风格迁移训练，最终实现图像轮廓与内容语义的匹配与协调［5］。其中，NST技术将一幅图像的风格转移到另一幅图像上，不仅可以为创作者提供全新的创作视角，还极大地拓宽了图像处理的应用范围。此外，NST技术可以突破创作者的个人认知与感官限制，将创作者的个性化风格应用到图像中，创造出更优质的作品。特别是在视觉艺术领域，人工智能技术极大地丰富了创作者在色彩、亮度、纹理等内容方面的选择，使作品创作具有更多样的手段。NST作为艺术设计创作模块中较为常用的技术，其最重要的功能是为创作者提供丰富的艺术设计思路。创作者可以运用NST技术将多个图像的内容和风格进行重组，以此融合不同作品的特色内容，进而为艺术设计创作提供更多的灵感和思路。

2.2 生成式对抗网络助力艺术设计优化模块

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称“GAN”）是一类深度学习模型，用于生成和训练与原始数据类似但又具有新特征的数据。GAN包含两个神经网络，即一个生成网络和一个判别网络。生成网络试图生成和训练与原始数据类似但又有些许差异的新数据，判别网络则用于判断生成数据是否与训练数据一致。两个网络之间的竞争会促进生成网络的学习，从而生成更好的数据。在艺术设计领域中，生成式对抗网络能够帮助创作者实现特征提取、超分辨率优化以及个性化细节生成等功能。

王士顺（2023）指出，生成式对抗网络在艺术设计领域具有较强的综合设计与数据处理能力，其能够通过训练数据体现艺术作品的价值和多样性［6］。其中，图像特征提取功能可以将多幅图像的风格及特点在预定设置的基础上进行体系化的迁移和融合，进而形成新的图像，使新图像具有不同作品的特色，从而为创作者提供优化作品的参考。图像超分辨率优化功能主要通过GAN在训练时从高分辨率图像中提取特征并生成低分辨率图像，然后另一个生成网络将低分辨率图像转化为高分辨率图像，进而实现图像分辨率的优化。此外，基于GAN的个性化细节生成功能能够为艺术设计作品增添更丰富的内涵。

2.3 融合深度学习的艺术设计分析模块构建

随着NST技术与生成式对抗网络的运用不断深化，基于深度学习的艺术设计分析模块也在积极融入其他模块，并逐步构建起多模块融合的艺术设计体系。目前，融合深度学习的人工智能技术主要运用于人像等方面，表情识别等细节内容的分析与体现为艺术设计开拓了更广阔的发展空间。创作者可以通过表情识别去探索面部表情所体现的情感内容以及表情背后的行为特征，以此为情感创作提供助力。另外，深度学习技术也逐渐在多媒体设计领域崭露头角，其通过在图像领域的数据积累与应用经验，逐步开始在视频、音频领域对各项技术进行迁移，以此为艺术领域的多维度工作提供便利。

2.4 基于分析模块的艺术设计多模块体系构建

在各类深度学习技术的加持下，艺术设计领域的发展逐步形成了创作者与人工智能相互配合的格局，同时，基于人工智能的艺术设计多模块体系也逐渐成型。该多模块体系主要以人工智能的分析模块为基础，向基于深度学习的创作模块与优化模块拓展，进而实现人工智能、艺术创作者与作品的有效融合。其中，基于人工智能的分析模块是整个体系的基础，其主要利用各类深度学习算法，对已有作品进行分析，通过可视化转化将作品呈现给创作者，以此为创作者提供思路。同时，基于深度学习的创作模块与优化模块以分析模块为基础，运用当前比较成熟的GAN技术、NST技术重点处理艺术设计流程中的细节内容。综合来看，基于分析模块的艺术设计多模块体系涵盖了艺术设计流程的各个层面，并能运用不同类型的深度学习技术细化艺术设计环节，为创作者提供丰富的创作灵感与思路。

3 人工智能应用于艺术设计领域的机遇与挑战

3.1 人工智能设计中的道德问题

随着人工智能技术的广泛应用，艺术设计领域面临一定的道德问题。首先需要思考的问题是，人工智能是否会取代具有创造性的人类设计师。虽然人工智能可以通过学习模拟人类的创造性思维，但能否完全达到人类的设计水平，还需要时间的检验。此外，人工智能设计方案的审核问题也是需要关注的重点。人工智能依赖算法和数据，因此可能引起一些算法偏见或限制，特别是在数据来源、版权归属等方面，可能对作品产生负面影响。因此，在实际应用中，需要由专业人士对人工智能设计方案进行审核和修正。

3.2 人工智能的责任和可持续性

在人工智能设计领域中，责任和可持续性同样是两个重点问题。为了确保人工智能的设计符合法律法规和道德规范，相关部门需要制定对应的规章制度，同时也需要对创作者进行必要的培训和教育，让他们认识到自己的社会责任和道德义务。此外，还要构建针对运用人工智能进行艺术设计的监管和责任追究机制，确保其不会损害用户利益。人工智能应用于艺术设计时还需要考虑产品的可持续性，即需要充分考虑产品的节能环保和循环利用等方面。例如，通过采用可再生能源、优化算法等，从而有效减少人工智能系统对环境的负面影响。

3.3 人工智能设计和人类创造力的平衡

未来，人工智能技术和人类创造力之间的平衡将成为一个重大议题。尽管人工智能在艺术设计领域表现出了惊人的创造力和想象力，但是人类创造力的独特性和创新性依然是技术无法替代的。对于设计师来说，需要尽可能地发挥人工智能技术的优势，将其运用于创意的产生、设计的生成等方面。但是，设计师过分依赖人工智能技术是否会导致自身创作能力的减弱仍需要时间的检验。除此之外，还需要注意避免人工智能技术带来的一些设计问题，如算法偏见、自我复制等。因此，设计师在使用人工智能技术进行艺术设计时，需要对其进行合理的限制，以确保设计效果符合道德标准和用户期望。

4 结语

人工智能算法可以处理大量数据和信息，分析这些数据和信息，可以帮助创作者激发艺术灵感，人工智能还可以分析人类的心理和情感，帮助创作者更好地在作品中表达情感。同时，人工智能可以提高艺术设计的效率和质量，通过快速的数学计算和准确的图像处理，使创作者更快地完成艺术作品创作。此外，人工智能还可以优化图像并纠正错误，以保证艺术作品的质量，推动人工智能技术在艺术设计领域的长远发展，确保设计效果符合道德标准和用户期望。

参考文献：

［1］ 郭斌，张秋韵，方禹杨，等.计算美学：计算科学驱动的视觉美学度量与生成［J］.包装工程，2021，42（22）：62-77，102.

［2］ 銀宇堃，陈洪，赵海英.人工智能在艺术设计中的应用［J］.包装工程，2020，41（6）：252-261.

［3］ 毛溪，梁天一，严城雨，等. 3D打印和生成技术结合下短线智能化产品设计模式探索［J］.包装工程，2021，42（16）：16-21.

［4］ 王璐，孙海垠.人工智能挑战下的艺术设计创作思考［J］.艺术工作，2020（6）：86-88.

［5］ 李鑫，普园媛，赵征鹏，等.内容语义和风格特征匹配一致的艺术风格迁移［J/OL］.图学学报：1-12，http：//kns.cnki.net/kcms/detail/10.1034.T.20230308.1123.002.html，2023-07-17.

［6］ 王士顺.生成对抗网络在艺术设计领域的创造潜能研究［J］.包装工程，2023，44（S1）：24-28，41.

作者简介：刘鹏（1980—），男，北京人，硕士，工程师，研究方向：管理科学与工程。

马宇阳（1995—），男，河北张家口人，硕士在读，研究方

向：人工智能技术。