基于AI绘图技术的中职平面设计专业教学模式创新研究

张玥婷

摘要：文章旨在探讨基于人工智能（AI） 绘图技术的中职平面设计专业教学模式创新。在当前数字化时代，AI技术在艺术创作领域日益引人注目，本研究旨在将其引入平面设计教学，以拓展学生创作的可能性。通过引入AI技术，可以激发学生的创作潜力，培养学生创新思维，提升学生作品设计质量与效率，进而推动平面设计教育的发展。

关键词：人工智能；平面设计；教学模式

中图分类号：G42      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）31-0132-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

随着人工智能（AI） 技术的迅速发展，其在各个领域的应用引发了广泛关注。在当今数字化的时代背景下，平面设计作为一种注重创意与表现的艺术形式，也逐渐开始融合AI技术，以拓展创作的边界。文章将从AI绘图技术的基本原理入手，深入探讨其在创意图像生成、图像风格转换和自动化排版方面的应用。对于传统中职平面设计专业教学模式中存在的问题[1]，提出基于AI的教学模式创新理念[2]，并探讨如何开发相应的教学工具，以支持学生在AI辅助下的创作和学习。

1 AI绘图技术概述

1.1 AI绘图技术的基本原理

AI绘图技术的基本原理源于机器学习和深度学习等先进的计算机科学概念[3]。在传统的平面设计中，设计师通常依靠其创意和审美来创作图像，而AI绘图技术旨在通过模拟人类的创作过程，实现应用计算机生成具有美感和创意的艺术作品。

AI绘图技术的核心原理之一是深度神经网络[4]，它是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。通过多层次的神经元连接，深度神经网络可以自动从大量数据中学习到复杂的特征和模式。在AI绘图中，这些网络可以通过学习艺术作品的样本，掌握绘画中的线条、色彩和形状等元素，从而能够在没有人类干预的情况下生成具有艺术性的图像。另一个关键原理是生成对抗网络（GANs） [5]，它由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成图像，而判别器则负责判断生成的图像与真实图像的区别。在训练过程中，生成器和判别器不断竞争和博弈，最终生成器能够逐渐生成越来越逼真的图像。在绘图中，GANs技术使计算机能够通过对抗性的学习过程逐步提高生成图像的质量，从而逼近人类创作水平。

对于“扩散生成网络”（Diffusion Generative Models） 的生成模型，这种方法使用了马尔可夫链的概念，其中原始图像通过多次迭代，不断地加入噪点，形成一个逐渐变得随机的噪声图像。随后，训练神经网络被要求将这个过程逆转，从随机噪声图像逐步重建回原始图像。

这种方法的关键思想是让神经网络学会逆向推导，从随机性较强的噪声图像中恢复出原始的图像内容。这对于图像生成和去噪等任务具有潜在的应用价值，因为它可以训练神经网络捕捉图像的高级结构和模式，从而实现从无到有的图像生成过程，如图1所示。

1.2 基于AI的创意图像生成技术

基于AI的创意图像生成技术是一项利用人工智能技术，使计算机能够自动生成富有创造性和艺术性的图像的技术。其原理基于大量的训练数据和模型架构，通过模仿和学习现有图像的特征、样式和结构，从而生成全新的、富有创意的图像作品。

该技术的运行过程通常是先收集大量多样化的图像数据作为训练素材，这些数据将成为AI模型学习的基础。接着选择适当的深度学习架构，如生成对抗网络（GANs） ，其中包括生成器和判别器两部分。生成器试图创造逼真的图像，而判别器则努力区分生成的图像与真实图像，训练过程中，生成器和判别器相互博弈，逐渐提升生成器生成高质量图像的能力。

1.3 基于AI的图像风格转换技术

基于AI的图像风格转换技术是一种利用人工智能技术，将一幅图像的风格转移到另一幅图像上的方法。这项技术基于深度学习模型，通过分析图像的内容和风格信息，实现了图像内容和图像风格的解耦，从而能够将不同风格的图像融合在一起，创造出全新的视觉效果。实例效果如图2所示。

在图像风格转换技术中，常用的模型是基于生成对抗网络（GANs） 的方法。生成器网络负责将源图像的内容和目标图像的风格结合，生成新的图像。判别器网络则负责评价生成图像的质量，进一步优化生成器的训练过程。通过不断地对抗训练，生成器能够逐渐学习到如何将源图像的内容与目标图像的风格相结合，生成出具有所需风格的图像作品。

1.4 基于AI的自动化排版与设计技术

基于AI的自动化排版与设计技术是一种借助人工智能技术，实现文档排版和设计自动化的方法。在传统排版和设计过程中，设计师需要花费大量时间和精力进行布局、字体选择、图像插入等操作，而这项技术旨在通过AI的智能辅助，实现更高效、个性化的排版与设计。

这一技术的核心原理包括图像识别、自然语言处理和深度学习等技术。通过图像识别，系统可以分析文档中的图像内容，确定其位置和尺寸，进而优化排版布局。自然语言处理技术则用于理解文本內容，使系统能够智能选择适当的字体、字号和排列方式。深度学习模型可以从大量的排版样本中学习设计规律，进而自动生成符合美感和设计原则的排版效果。

运行过程通常是先收集和整理需要进行排版和设计的文本内容以及相关图像素材。然后利用自然语言处理技术，分析文本的结构、语义和情感，并根据排版规则生成合适的版面布局。同时通过计算机视觉技术，识别图像中的元素，如人物、物体或背景，从而为排版和设计提供更多信息。

2 中职平面设计专业教学模式创新

2.1 传统教学模式存在的问题

传统教学模式在中职平面设计专业中存在着一系列问题，这些问题限制了学生的综合素养和职业能力的发展。传统教学模式过于注重知识的灌输，忽视了实际操作与实践能力的培养，学生可能在课堂上获得了一定的理论知识，但在实际的设计实践中却缺乏足够的技能支持。

传统教学模式常常缺乏培养创意思维和创新能力的机会。设计领域要求不仅是技术的运用，更需要独特的创意和视觉表达能力。然而，传统模式下过于规范化的教学往往使学生难以在设计中发挥个人的独特风格和想象力。

2.2 基于AI绘图技术的教学模式创新理念

基于AI绘图技术的教学模式创新理念旨在将人工智能技术与平面设计教育有机融合，为学生提供更富有创造力和实践能力的学习体验。教学模式将从以教师为中心的传统模式转变为以学生为中心的模式，AI绘图技术可以为学生提供个性化的学习和指导，根据学生的兴趣、学习风格和水平，自动调整教学内容和难度，从而更好地满足每个学生的需求。

AI技术能够与学生合作生成创意图像，从而扩大了学生的创作可能性，教学模式可以将平面设计与计算机科学、心理学等多个学科融合，培养出更全面和多才多艺的设计人才。

2.3 基于AI的个性化学习与指导

基于AI的个性化学习与指导是一项致力于优化学生学习体验的教育方法，通过人工智能技术实现教育过程的个性化定制和智能化支持。这一方法旨在充分发挥每位学生的潜力，提供适合其学习需求和兴趣的学习路径和教学内容。

个性化学习与指导基于AI技术，通过分析学生的学习历史、学习习惯、兴趣爱好等信息，为每位学生量身定制学习计划。AI算法能够根据学生的知识储备和学习进度，智能推荐适合其水平的教材、练习和项目。这种个性化的学习方式能够提高学习效率，使学生能够更有针对性地提升自己的技能。

3 基于AI绘图技术的教学工具开发

3.1 教学工具开发的技术与框架

在基于AI绘图技术的教学工具开发中，技术的选择与框架的设计起着至关重要的作用。为了开发高效、稳定且功能丰富的教学工具，需要综合考虑多个技术要素和框架。

针对图像生成和风格转换功能，可以选择使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。这些框架提供了强大的神经网络构建和训练功能，能够支持生成对抗网络（GANs） 等复杂模型的开发。

对于自动化排版与设计技术，可以考虑使用前端和后端技术相结合的方式。前端部分可以选择流行的Web开发框架，如React、Vue.js或Angular，用于构建用户友好的界面，使用户能够方便地输入和操作。后端可以选择Python等语言，结合相应的Web框架，如Django或Flask，用于处理用户请求，调用AI模型并生成相应的设计排版。

在图3所示的框图中，教学工具开发的技术与框架由前端用户界面设计、后端服务器与API、AI模型集成与调用以及数据存储与管理（云服务）4个主要部分组成。

前端用户界面设计负责与用户的交互，提供友好的界面；后端服务器与API负责处理用户请求、与AI模型通信以及数据的处理；AI模型集成与调用部分将AI技术融入工具中；数据存储与管理通过云服务实现数据的存储和管理，确保工具的可扩展性和稳定性。

3.2 创意图像生成辅助工具的设计与实现

创意图像生成辅助工具的设计与实现涉及多个技术层面，旨在为设计师提供一个能够激发创意和辅助创作的强大工具。

在设计与实现中，需要选择合适的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，用于搭建生成模型。模型的架構和参数需要精心选择和调整，以获得高质量的生成效果。此外，需要为模型训练准备大量的图像数据集，确保模型学习到多样的创作风格和元素。

为了让设计师能够与工具进行交互，需要开发对用户友好的界面。可以选择Web开发框架，如React或Vue.js，构建一个直观的前端界面，设计师可以在其中输入初始条件、选择风格、调整参数等。通过与后端服务器通信，前端可以将用户的选择传递给生成模型，并将生成的图像反馈给用户。

在后端方面，可以使用Python等语言结合Web框架，如Django或Flask，来处理前端请求和与模型的交互。后端需要负责将设计师的输入传递给生成模型，处理模型生成的图像，并将结果返回给前端展示。同时，后端还需要确保数据的安全性和模型的高效运行。

3.3 图像风格转换工具的开发与优化

在开发过程中，需要准备大量的训练数据集，其中包括源风格图像和目标风格图像。这些数据集用于训练模型，使其学习不同风格之间的特征和差异。选择合适的深度学习框架，用于搭建和训练模型，同时选择适当的损失函数和优化算法，以提高生成图像的质量和相似度。

为了实现高效的图像风格转换，可以考虑使用硬件加速技术，如图形处理器（GPU） 或专用的神经网络加速器（例如NVIDIA的CUDA和cuDNN） ，以加速模型的推断过程，降低转换时间。

3.4 自动化排版工具在教学中的应用

自动化排版工具在教学中具有广泛的应用潜力，它可以为学生提供更高效、一致和专业化的排版体验，同时为教师节省时间并提供更具深度的教学支持。这种工具可以在中职平面设计专业的教学过程中发挥重要作用，从而培养出更具实际操作能力的学生。

自动化排版工具可以帮助学生快速生成规范化的排版作品，减少了烦琐的手工操作，从而提高了效率。通过智能化的布局、字体选择和图像插入，工具可以生成专业水平的设计效果，使学生能够更专注于创意和内容表达。在传统手工排版中，由于人工操作的差异，可能导致排版风格不一致。而自动化工具可以根据预设的规则和模板，确保每一份作品都具有统一的排版风格，提升了作品的整体质量。

4 结束语

本论文的研究内容不仅涉及技术，更关注如何将技术与教育有效结合，培养出具有全面素养和创新能力的中职平面设计专业人才。在不断变革的教育与设计领域，基于AI绘图技术的教学模式创新不仅是应对挑战的策略，更是开启未来发展的关键路径，为中职平面设计专业的发展注入新的活力。

参考文献：

[1] 李家虎.中职平面设计专业工学一体化教学模式的实践研究[J].快乐阅读，2023（1）：76-78.

[2] 尚佳.中职平面设计专业多科目混合的创新性教学模式探索[J].现代职业教育，2018（7）：20.

[3] 颜媛媛.AI绘图能帮美图开辟新成长空间吗[N].电脑报，2023-05-08（44）.

[4] 肖国庆，李雪琪，陈玥丹，等.大规模图神经网络研究综述[J/OL].计算机学报.[2023-08-18].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1826.tp.20230817.0856.002.html.

[5] 张贤坤，赵亚婷，丁文强，等.基于生成对抗网络的变分自编码器解耦合[J].天津科技大学学报，2023，38（4）：62-68.

【通联编辑：张薇】