景泰蓝文创产品的创新设计方法与实践

关键词：景泰蓝；风格迁移；文创产品；设计方法；非物质文化遗产

中图分类号：J528.7 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2024）24-0010-05

引言

景泰蓝非物质文化遗产是东西方文明交汇的艺术结晶，具有重要的历史、文化和艺术价值。传入中国数百年来，其以追慕古风的方式迅速融入了中国传统金属艺术的体系，创新出独特的图案纹饰，承载了中国传统艺术的审美特色与文化价值。在新时代背景下，如何将景泰蓝传统文化元素与现代设计理念相融合，通过创意和设计的力量，以新的形式呈现给公众，创造出既符合现代审美又不失传统韵味的文创产品，成为当前面临的重大挑战。

论文以“景泰蓝文创产品的创新设计方法与实践”为主题，旨在通过使用人工智能技术等现代科技手段，为景泰蓝文创产品的设计开发提供新的思路和方法论支持。期望通过研究，不仅能够丰富景泰蓝文创产品的设计内涵、拓展其市场应用领域，同时也能够为其他传统工艺与现代科技的融合发展提供了有益的借鉴和参考。在研究方法上，课题采用定性与定量相结合的综合分析方法，通过文献综述、案例分析、实地调研以及实验验证等多种手段，挖掘景泰蓝艺术与文化创意产品载体的结合点，全面深入地探讨景泰蓝文创产品创新设计的内在逻辑和实现路径，构建基于景泰蓝艺术风格的文创产品设计流程。

一、研究背景

景泰蓝集历史、文化、艺术于一身，并以其特有的民族艺术风貌和深厚的文化底蕴而著称。目前，景泰蓝艺术发展呈现了截然不同的发展方向。部分艺术家坚持对传统技艺的精确复刻，坚守传统的审美追求。另一部分艺术家则注重观念的表达，以艺术创作为导向，传统景泰蓝艺术中的工艺、色彩、图案等特征被抽离出来成为观念与情感表达的不同元素。随着深度学习等人工智能技术在图像生成和风格迁移等领域大获成功，利用人工智能技术分析非遗元素、自动提取和分类非遗文化图案、纹样等特征，识别和定位非遗文化的重要元素，在景泰蓝等非遗文创产品设计中呈现出巨大的应用潜力，可以助力非遗衍生品设计达到实用性、文化性与艺术性的高度融合与统一。

（一）景泰蓝产品视觉艺术元素特点

1. 色彩鲜明艳丽。景泰蓝的色彩大多源于自然界中各种颜色石料的色彩构成，色泽柔和、自然、真实，一件景泰蓝产品上的颜色有时多达十几种，在视觉上具有极高的吸引力和感染力。

2. 纹饰优雅逼真。通过掐丝和点蓝等工艺精心制作而成的景泰蓝图案，涵盖了各种花卉、动物、人物等题材，设计复杂精美，艺术价值和观赏性极高，具有极强的视觉冲击力。

3. 工艺取材精良。景泰蓝掐丝工艺采用细扁铜丝做线条，在铜制的胎上捏出各种图案花纹。这些金属线条通过自身的流畅和顿挫、曲直委婉或疏密有致的不同状态，呈现出独特的装饰效果。景泰蓝表面的珐琅釉料经过特殊处理后，如同玻璃一样光滑，散发出璀璨夺目的光泽，高贵典雅。

4. 景泰蓝的造型端正、规矩、平稳。在视觉上稳重、大气从而达到一种平衡状态，使人感受到其和谐统一的美感[7][8]

（二）人工智能技术

人工智能技术不仅提供了新的艺术设计工具和方法，而且也深度影响了艺术设计的观念和思维方式，带来了更多的创作灵感。

机器学习是一种利用算法和数学模型让计算机通过数据学习和预测的人工智能技术。深度学习是机器学习的一个子集，基于模仿大脑中神经元相互发出信号方式的人工神经网络模型，如图1所示。

神经网络是深度学习算法的支柱。VGG 模型是一个经典的深度学习卷积神经网络，由牛津大学的视觉几何组开发而得名，因其简单和高效而广泛用于图像识别任务中。其核心是将多个较小尺寸的3x3 卷积核串联起来替代一个较大尺寸的卷积核，从而减少模型参数量；同时，网络深度达16 或19 层。这种深度网络结构和小尺寸卷积核的设计策略使其具有优异的图像分类性能，可以更好地捕获图像的细节和高层次特征[1]，如图2。

风格迁移是利用卷积神经网络将风格图像中的风格、纹理等特征提取并巧妙移植至目标图像中的一种基于深度学习的图像处理技术。VGG模型通常被用来提取内容图片和风格图片的特征，以计算内容损失和风格损失。这些损失函数定义了风格迁移的目标，即生成的图像在视觉上看起来像内容图片，但风格上模仿风格图片[2]，如图3。

（三）快速风格迁移网络

最初的风格迁移只能合成一个视觉纹理或将一种艺术风格转移到目标图像，且优化过程慢，不具备学习绘画风格表现等能力。TensorFlow的艺术风格快速转移网络可以有效解决这一问题。如图4 所示，这种风格迁移网络由生成网络和损失网络两部分组成。

其生成网络是基于MobilenetV2 的神经网络的风格预测模型和另一种神经网络构成的风格转换模型构成。MobileNetV2 是近年开发的一种轻量级网络模型，使用了线性瓶颈和反向残差结构优化网络，网络层次更深，模型体积更小、速度更快[9]。采用风格预测模型的核心优势在于，先导入图像S，然后预测规范化常数的嵌入向量，模型就可以在测试时预测其适当的风格，并嵌入具有新风格的图像。

其损失网络为VGG 网络。是总损失函数，也是迭代计算过程的优化目标。经过多轮迭代运算优化，使得目标函数最小化，从而将输入图片S 的风格转移到风格图片Ｉ中。是内容图像的损失函数，是风格图像的损失函数。Ｉ代表了该模型的第Ｉ层模型。是用来衡量风格图像和内容图像的对总损失函数的权重，Ｆ为特征矩阵，而Ｇ为格拉姆矩阵[17]。

二、人工智能技术在文创产品中应用

（一）人工智能技术在文创中的应用

人工智能在非遗文创产品设计中的应用潜力巨大，如识别分析非遗图案与图像、样式生成与创新设计，分析用户行为和反馈数据，为非遗文创产品的交互设计和用户体验提供优化方案，帮助非遗文创产品设计师进行艺术创作和趋势预测等。

目前，许多研究采用人工智能技术，对非遗文化中的图案、纹样等图像元素进行识别、分析和利用。收集并整理相关的图像样本、图案元素和文化信息并对图像进行预处理，形成素材库。选择适当的神经网络算法，构建用于非遗文创产品设计的生成模型。再使用收集到图像样本对生成模型进行大量迭代训练，使模型得以学习并捕捉非遗文化的特征和风格，提高模型生成图像的质量和多样性。利用训练好的生成模型，通过输入颜色、形状、纹样等不同条件，可以生成符合要求的非遗文创产品图案或让设计师从中获取灵感。通过不断优化生成算法模型，吸纳足够多的非遗文化样本和特征，可以使生成的文创产品具有明显的非遗文化风格和特点。这种方法可以推动非遗文化与现代设计的融合，创造出更具创新性和独特性的非遗文创产品。

（二）风格迁移技术在文创中的应用

2015年，Gatys 等人运用基于深度学习的风格迁移技术将世界名画风格迁移到普通照片上，开创了风格迁移算法在艺术领域应用的新时代。随后，人们纷纷尝试将风格迁移技术应用于非物质文化遗产活化传承与文创设计，主要是运用风格迁移算法从传统工艺中提取视觉特征，生成具有对应风格的新作品，实现对传统文化的创新传承[2]。

由于研究对象迥异，各研究团队采取的技术路线和创新表现形式等亦各有不同。比如，《风格迁移算法在漆艺文创品设计中的运用》把漆艺这一非遗要素，经过迁移算法操作后，对其进行人为调节，使其具有可迁移性的视觉效果，并将其应用于文创产品的设计中，以达到对漆艺文化的创新性传承[3]。《基于风格迁移算法的海派水彩画文创产品设计研究》则另辟蹊径，以水彩画的海派风格作为输入，调节参数以控制风格迁移的效果，使不同内容图像迁移到海派水彩风格的同时保持了视觉一致性，在此基础上设计出具有海派水彩特色的文创产品[5]。《基于图像风格迁移的壮锦纹样衍生设计》以壮锦为研究对象，将壮锦文化的艺术风格通过迁移赋予品牌视觉识别系统，算法助力传统工艺创新应用于品牌塑造[6]。《青花瓷纹饰的艺术风格迁移研究》以典型青花瓷为研究对象，建立基于深度卷积神经网络的青花瓷文创风格提取方法，并对其进行量化处理，实现对内容与风格权重的有效控制，从而实现对青花瓷纹饰风格的准确识别，为转移算法在青花瓷中的应用提供了理论依据与技术基础[7]。这些成果表明，风格迁移算法服务于非物质文化遗产创新的方式百花齐放，丰富了迁移算法赋能传统文化创新的新途径。

三、景泰蓝文创产品的创新设计实践

景泰蓝文创产品设计应具有独特的地域、风格等特点，可以使消费者认同产品蕴含的思想文化内涵，在情感上产生共鸣。年轻人是非遗文化传承的主要群体，他们性格开朗，热情活泼，追求时尚。而以往的景泰蓝文创品设计主要围绕香炉、茶盘、服饰装饰品等，未能充分考虑他们的消费需求。在非物质文化遗产的保护与创新日益受到人们重视的情况下，将非遗文化与载体有机结合是文创产品设计的难点。

将传统文化与现代设计理念相融合的创新实践过程中，要注重保持景泰蓝风格的独特性和辨识度，强调景泰蓝文创产品的文化价值和艺术美感，确保文创产品不仅美观大方，还具有良好的实用性，从而满足现代消费者的多元化需求[13]。

（一）主题选择

作为京杭大运河北端起点的通州大运河段，承载着丰富的历史信息和独特的文化遗产。景泰蓝作为北京的一种传统手工技艺，与运河文化有着深厚的渊源。另外，我国自古就有用熏香辟邪治病、养性怡情的香文化。

课题以“非物质文化遗产年轻化”为核心理念，通过市场调研、问卷调查及实地走访来获取年轻消费者的需求 [10][11]。将大运河、景泰蓝非遗及香文化与现代生活相结合，创新设计、开发实用且融合非遗文化的文创产品[14]。在选择产品类型时，使用场景要契合年轻人的生活习惯，才能吸引他们的关注[15]。而年轻人生活节奏快、压力大，使用私家车频次高和行车时通讯、导航需求多。选择基于景泰蓝技艺的车载香薰手机磁吸支架作为文创主题，可以让年轻人在日常生活中接触大运河、景泰蓝及香文化，既陶冶性情又促进非遗文化的传播。

古塔凌云、波分凤沼、平野孤峰等通州八景是北京（通州）大运河文化遗产人文景观、历史遗迹的典型代表。通过探究景泰蓝的纹饰肌理、造型、颜色以及大运河地缘风貌的图像符号的巧妙结合，可以激活传统文化基因。最终确定通州八景作为文创主题的关键元素，选取通州八景名称中的典型语义，生成相应的八景图形，见图5。

对这些图形利用形态学分析解构原始图形，得到造型特征和纹样特征，形成元素、花纹及轮廓线，构建其基本要素库。运用形状文法的剪切元素、去除元素、改变视角等法则，设计出通州八景平面矢量图，见图6。

（二）文创产品功能设计

在产品造型设计上抽取了明代“宣德錾胎珐琅缠枝莲纹盒”圆形、直壁、平顶等造型要素，见图7，圆润的外观造型设计可以增加产品的亲和力。

在结构方面，产品采用两层叠加设计，由上部香薰盒主体和下部磁吸式底座两大部分组成。在主体与底座之间，是一个可以多角度支撑香薰盒主体的支架。香薰盒主体是一体化设计，由盒盖和盒身两部分构成，盒盖是以通州八景平面矢量图样为基础的圆形，镂空便于香味溢出；盒身中央为一块具有磁性的圆柱体可以吸附带有磁片的手机，环绕中央为储香空间，见图8。

在尺寸设计上，考虑到使用场景为车内空间，以及人机工程学的要求，盒身直径设定为7 厘米，高度控制在3 厘米左右，保证储香空间一定的容量。产品在使用过程中，要用力进行翻转并吸附手机等重物，将其整体宽高比设计为3：7，底座面积约为38.5 平方厘米，盒体中央磁体约为7 平方厘米，确保产品在动态使用过程中的稳定性。盒盖边缘设计小型磁铁，以便于打开关闭操作。底部增设磁吸式支架，可吸附固定手机等小物品，提高使用便利性。

（三）构建风格迁移系统

TensorFlow 拥有一个完整的生态系统，能够高效训练各种深度学习模型，并通过即刻执行环境支持快速迭代和直观调试，助力解决复杂的现实问题并简化模型构建过程。相较于从头开始训练模型，这种方法能显著减少试验所需的时间和资源，并为风格迁移提供了一个高效且可图5 通州八景图形集靠的解决方案[8]。经过对几种卷积网络神经算法的对比，课题拟采用开源TensorFlow 框架提供的库、预训练好的神经卷积VGG 网络进行艺术风格迁移研究。

在硬件配置方面，Colab 提供了一个便捷的笔记本环境，用户无需进行任何设置即可直接使用，并且该环境完全在云端运行，非常适合进行TensorFlow 等深度学习应用的开发。具体的虚拟机配置包括T4GPU、12GB 内存和39GB 硬盘空间。Colab 最大的优势在于可以共享谷歌免费提供的GPU 来进行深度学习。

（四）内容与风格数据采集

利用文献研究法等收集尽可能多的景泰蓝题材图案、花纹、色彩等样本纹，并根据它们的含义、来源、形式的不同将其分类整理、总结规律，形成材料库。

在风格样本的选择方面，从整理出的材料库中，根据对景泰蓝艺术视觉表达的研究，参照景泰蓝各种花卉动物人物等题材图案、流畅顿挫和曲直委婉或疏密有致的掐丝工艺形成的图案花纹、丰富自然的色彩、典雅璀璨的光泽等要素特征，参考专家意见选取了元、明、清时代铜胎掐丝珐琅云龙纹罐、掐丝珐琅花卉纹高足杯、掐丝珐琅勾莲纹小花觚、掐丝珐琅缠枝莲花棱口盘、掐丝珐琅双龙纹水丞、铜胎掐丝珐琅荷塘莲纹海棠式手炉等十张具有代表性的景泰蓝艺术品图像，作为风格样本，见图9。这些样本在风格上存在着显著的差异，从而建立了风格差异较大的训练集。

在内容样本的选取方面，选取设计生成的通州八景矢量平面图、香薰盒盖产品模型三维图作为样本，需要保留清晰的通州八景纹样符号，见图10。

（五）迁移训练与实验

实验方案是将不同的景泰蓝艺术风格迁移到矢量平面图、产品图上去对比效果。

首先，将景泰蓝特定风格化效果对内容原图进行转换与叠加计算。通过构建的风格迁移模型用9 种不同的景泰蓝技法风格图片对通州八景矢量平面图转化处理，并采集数据与前期语义识别建立关联性，通过神经网络的深度学习提取景泰蓝风格的映射关系并进行模拟。使用TensorFlow 实现风格迁移的流程与代码概要图见图11。通过这些算法与模型训练，得到初步的图形处理结果。形成的通州八景矢量平面图较好地承接了景泰蓝的艺术风格，见图12。

将元明清9 种风格的景泰蓝风格样本分别输入训练过的TensorFlow 快速风格迁移网络中对香盒盖模型的通州八景图进行迁移实验，见图13。实验表明，基于图像风格迁移技术可以无差别迁移景泰蓝风格到产品图上，且相关风格特征模拟度好、风格差异明显、辨识度高。通过创新采用轻量化快速风格迁移算法，可以极大节省风格模拟的时间、完美达到预期效果。

然而，实验也暴露出目前单纯使用整体风格迁移技术得出的图形效果尚不能完全表现景泰蓝工艺技法的特征等问题，如图片前景与背景难以分离、图像分离边缘不可控、人工智能识别不能完全胜任等，还需要人工对风格迁移图形进行二次分离与调整，才能较好地体现景泰蓝工艺的表现风格。

（六）景泰蓝要素融入文创产品

在应用风格迁移算法对景泰蓝的色彩、图案、纹理等视觉艺术要素风格特性进行初步解读、提取与重构并迁移到盒盖三维产品图基础上，设计师再次对关键要素进行提取、重构，细部纹理图范例见图14，采用计算机三维设计软件对产品优化建模设计并人工将这些要素与描绘通州独特自然人文景观的八景图融为一体。

除了功能与外观，文创产品的颜色、材质也是设计的关键因素。香薰盒产品主体分别配以符合年轻人审美的黄、橙、红、蓝4 色，用景泰蓝美丽的色彩组合为车内空间增添活力。产品主体外部配饰皮革材质、香薰盒盖采用合金材质，彰显景泰蓝的质感与古朴雅致之美；内部盒体采用环保可降解塑料，降低成本及绿色环保。

最后采用Keyshot 进行渲染，完成景泰蓝文创产品的最终设计，见图15。

结语

技艺的互通得益于多种媒介的融合共生，艺术的共鸣则源于不同艺术门类的相互介入，景泰蓝艺术的边界则因时代精神的融入与器用范畴的延展而得以拓宽。在积极融入新时代、新技术的同时，又要保持传统景泰蓝艺术的特质，这是摆在中国当代景泰蓝艺术工作者面前的难题。通过深入探讨风格快速迁移技术应用于景泰蓝文创产品的创新设计方法与实践，为传统工艺与现代科技的结合提供了新的思路和方法。研究丰富了景泰蓝文创产品的设计内涵，并为其他传统工艺与现代科技的结合提供了有益的借鉴和参考。研究也存在一定的局限性，需要在未来加以完善。