基于AI繪圖技術(shù)的中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)教學(xué)模式創(chuàng)新研究

張玥婷

摘要：文章旨在探討基于人工智能（AI） 繪圖技術(shù)的中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)教學(xué)模式創(chuàng)新。在當(dāng)前數(shù)字化時(shí)代，AI技術(shù)在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域日益引人注目，本研究旨在將其引入平面設(shè)計(jì)教學(xué)，以拓展學(xué)生創(chuàng)作的可能性。通過引入AI技術(shù)，可以激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)作潛力，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維，提升學(xué)生作品設(shè)計(jì)質(zhì)量與效率，進(jìn)而推動(dòng)平面設(shè)計(jì)教育的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；平面設(shè)計(jì)；教學(xué)模式

中圖分類號(hào)：G42? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2023）31-0132-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

隨著人工智能（AI） 技術(shù)的迅速發(fā)展，其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用引發(fā)了廣泛關(guān)注。在當(dāng)今數(shù)字化的時(shí)代背景下，平面設(shè)計(jì)作為一種注重創(chuàng)意與表現(xiàn)的藝術(shù)形式，也逐漸開始融合AI技術(shù)，以拓展創(chuàng)作的邊界。文章將從AI繪圖技術(shù)的基本原理入手，深入探討其在創(chuàng)意圖像生成、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換和自動(dòng)化排版方面的應(yīng)用。對(duì)于傳統(tǒng)中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)教學(xué)模式中存在的問題[1]，提出基于AI的教學(xué)模式創(chuàng)新理念[2]，并探討如何開發(fā)相應(yīng)的教學(xué)工具，以支持學(xué)生在AI輔助下的創(chuàng)作和學(xué)習(xí)。

1 AI繪圖技術(shù)概述

1.1 AI繪圖技術(shù)的基本原理

AI繪圖技術(shù)的基本原理源于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)的計(jì)算機(jī)科學(xué)概念[3]。在傳統(tǒng)的平面設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)師通常依靠其創(chuàng)意和審美來創(chuàng)作圖像，而AI繪圖技術(shù)旨在通過模擬人類的創(chuàng)作過程，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用計(jì)算機(jī)生成具有美感和創(chuàng)意的藝術(shù)作品。

AI繪圖技術(shù)的核心原理之一是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]，它是一種模仿人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型。通過多層次的神經(jīng)元連接，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征和模式。在AI繪圖中，這些網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)藝術(shù)作品的樣本，掌握繪畫中的線條、色彩和形狀等元素，從而能夠在沒有人類干預(yù)的情況下生成具有藝術(shù)性的圖像。另一個(gè)關(guān)鍵原理是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） [5]，它由生成器和判別器兩部分組成。生成器負(fù)責(zé)生成圖像，而判別器則負(fù)責(zé)判斷生成的圖像與真實(shí)圖像的區(qū)別。在訓(xùn)練過程中，生成器和判別器不斷競爭和博弈，最終生成器能夠逐漸生成越來越逼真的圖像。在繪圖中，GANs技術(shù)使計(jì)算機(jī)能夠通過對(duì)抗性的學(xué)習(xí)過程逐步提高生成圖像的質(zhì)量，從而逼近人類創(chuàng)作水平。

對(duì)于“擴(kuò)散生成網(wǎng)絡(luò)”（Diffusion Generative Models） 的生成模型，這種方法使用了馬爾可夫鏈的概念，其中原始圖像通過多次迭代，不斷地加入噪點(diǎn)，形成一個(gè)逐漸變得隨機(jī)的噪聲圖像。隨后，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被要求將這個(gè)過程逆轉(zhuǎn)，從隨機(jī)噪聲圖像逐步重建回原始圖像。

這種方法的關(guān)鍵思想是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)逆向推導(dǎo)，從隨機(jī)性較強(qiáng)的噪聲圖像中恢復(fù)出原始的圖像內(nèi)容。這對(duì)于圖像生成和去噪等任務(wù)具有潛在的應(yīng)用價(jià)值，因?yàn)樗梢杂?xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉圖像的高級(jí)結(jié)構(gòu)和模式，從而實(shí)現(xiàn)從無到有的圖像生成過程，如圖1所示。

1.2 基于AI的創(chuàng)意圖像生成技術(shù)

基于AI的創(chuàng)意圖像生成技術(shù)是一項(xiàng)利用人工智能技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)生成富有創(chuàng)造性和藝術(shù)性的圖像的技術(shù)。其原理基于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型架構(gòu)，通過模仿和學(xué)習(xí)現(xiàn)有圖像的特征、樣式和結(jié)構(gòu)，從而生成全新的、富有創(chuàng)意的圖像作品。

該技術(shù)的運(yùn)行過程通常是先收集大量多樣化的圖像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練素材，這些數(shù)據(jù)將成為AI模型學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。接著選擇適當(dāng)?shù)纳疃葘W(xué)習(xí)架構(gòu)，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） ，其中包括生成器和判別器兩部分。生成器試圖創(chuàng)造逼真的圖像，而判別器則努力區(qū)分生成的圖像與真實(shí)圖像，訓(xùn)練過程中，生成器和判別器相互博弈，逐漸提升生成器生成高質(zhì)量圖像的能力。

1.3 基于AI的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換技術(shù)

基于AI的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換技術(shù)是一種利用人工智能技術(shù)，將一幅圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)移到另一幅圖像上的方法。這項(xiàng)技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)模型，通過分析圖像的內(nèi)容和風(fēng)格信息，實(shí)現(xiàn)了圖像內(nèi)容和圖像風(fēng)格的解耦，從而能夠?qū)⒉煌L(fēng)格的圖像融合在一起，創(chuàng)造出全新的視覺效果。實(shí)例效果如圖2所示。

在圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換技術(shù)中，常用的模型是基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） 的方法。生成器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)將源圖像的內(nèi)容和目標(biāo)圖像的風(fēng)格結(jié)合，生成新的圖像。判別器網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)評(píng)價(jià)生成圖像的質(zhì)量，進(jìn)一步優(yōu)化生成器的訓(xùn)練過程。通過不斷地對(duì)抗訓(xùn)練，生成器能夠逐漸學(xué)習(xí)到如何將源圖像的內(nèi)容與目標(biāo)圖像的風(fēng)格相結(jié)合，生成出具有所需風(fēng)格的圖像作品。

1.4 基于AI的自動(dòng)化排版與設(shè)計(jì)技術(shù)

基于AI的自動(dòng)化排版與設(shè)計(jì)技術(shù)是一種借助人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)文檔排版和設(shè)計(jì)自動(dòng)化的方法。在傳統(tǒng)排版和設(shè)計(jì)過程中，設(shè)計(jì)師需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力進(jìn)行布局、字體選擇、圖像插入等操作，而這項(xiàng)技術(shù)旨在通過AI的智能輔助，實(shí)現(xiàn)更高效、個(gè)性化的排版與設(shè)計(jì)。

這一技術(shù)的核心原理包括圖像識(shí)別、自然語言處理和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)。通過圖像識(shí)別，系統(tǒng)可以分析文檔中的圖像內(nèi)容，確定其位置和尺寸，進(jìn)而優(yōu)化排版布局。自然語言處理技術(shù)則用于理解文本內(nèi)容，使系統(tǒng)能夠智能選擇適當(dāng)?shù)淖煮w、字號(hào)和排列方式。深度學(xué)習(xí)模型可以從大量的排版樣本中學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)規(guī)律，進(jìn)而自動(dòng)生成符合美感和設(shè)計(jì)原則的排版效果。

運(yùn)行過程通常是先收集和整理需要進(jìn)行排版和設(shè)計(jì)的文本內(nèi)容以及相關(guān)圖像素材。然后利用自然語言處理技術(shù)，分析文本的結(jié)構(gòu)、語義和情感，并根據(jù)排版規(guī)則生成合適的版面布局。同時(shí)通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，識(shí)別圖像中的元素，如人物、物體或背景，從而為排版和設(shè)計(jì)提供更多信息。

2 中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)教學(xué)模式創(chuàng)新

2.1 傳統(tǒng)教學(xué)模式存在的問題

傳統(tǒng)教學(xué)模式在中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)中存在著一系列問題，這些問題限制了學(xué)生的綜合素養(yǎng)和職業(yè)能力的發(fā)展。傳統(tǒng)教學(xué)模式過于注重知識(shí)的灌輸，忽視了實(shí)際操作與實(shí)踐能力的培養(yǎng)，學(xué)生可能在課堂上獲得了一定的理論知識(shí)，但在實(shí)際的設(shè)計(jì)實(shí)踐中卻缺乏足夠的技能支持。

傳統(tǒng)教學(xué)模式常常缺乏培養(yǎng)創(chuàng)意思維和創(chuàng)新能力的機(jī)會(huì)。設(shè)計(jì)領(lǐng)域要求不僅是技術(shù)的運(yùn)用，更需要獨(dú)特的創(chuàng)意和視覺表達(dá)能力。然而，傳統(tǒng)模式下過于規(guī)范化的教學(xué)往往使學(xué)生難以在設(shè)計(jì)中發(fā)揮個(gè)人的獨(dú)特風(fēng)格和想象力。

2.2 基于AI繪圖技術(shù)的教學(xué)模式創(chuàng)新理念

基于AI繪圖技術(shù)的教學(xué)模式創(chuàng)新理念旨在將人工智能技術(shù)與平面設(shè)計(jì)教育有機(jī)融合，為學(xué)生提供更富有創(chuàng)造力和實(shí)踐能力的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。教學(xué)模式將從以教師為中心的傳統(tǒng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐詫W(xué)生為中心的模式，AI繪圖技術(shù)可以為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)和指導(dǎo)，根據(jù)學(xué)生的興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格和水平，自動(dòng)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和難度，從而更好地滿足每個(gè)學(xué)生的需求。

AI技術(shù)能夠與學(xué)生合作生成創(chuàng)意圖像，從而擴(kuò)大了學(xué)生的創(chuàng)作可能性，教學(xué)模式可以將平面設(shè)計(jì)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)學(xué)科融合，培養(yǎng)出更全面和多才多藝的設(shè)計(jì)人才。

2.3 基于AI的個(gè)性化學(xué)習(xí)與指導(dǎo)

基于AI的個(gè)性化學(xué)習(xí)與指導(dǎo)是一項(xiàng)致力于優(yōu)化學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)的教育方法，通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)教育過程的個(gè)性化定制和智能化支持。這一方法旨在充分發(fā)揮每位學(xué)生的潛力，提供適合其學(xué)習(xí)需求和興趣的學(xué)習(xí)路徑和教學(xué)內(nèi)容。

個(gè)性化學(xué)習(xí)與指導(dǎo)基于AI技術(shù)，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史、學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣愛好等信息，為每位學(xué)生量身定制學(xué)習(xí)計(jì)劃。AI算法能夠根據(jù)學(xué)生的知識(shí)儲(chǔ)備和學(xué)習(xí)進(jìn)度，智能推薦適合其水平的教材、練習(xí)和項(xiàng)目。這種個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式能夠提高學(xué)習(xí)效率，使學(xué)生能夠更有針對(duì)性地提升自己的技能。

3 基于AI繪圖技術(shù)的教學(xué)工具開發(fā)

3.1 教學(xué)工具開發(fā)的技術(shù)與框架

在基于AI繪圖技術(shù)的教學(xué)工具開發(fā)中，技術(shù)的選擇與框架的設(shè)計(jì)起著至關(guān)重要的作用。為了開發(fā)高效、穩(wěn)定且功能豐富的教學(xué)工具，需要綜合考慮多個(gè)技術(shù)要素和框架。

針對(duì)圖像生成和風(fēng)格轉(zhuǎn)換功能，可以選擇使用深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。這些框架提供了強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和訓(xùn)練功能，能夠支持生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs） 等復(fù)雜模型的開發(fā)。

對(duì)于自動(dòng)化排版與設(shè)計(jì)技術(shù)，可以考慮使用前端和后端技術(shù)相結(jié)合的方式。前端部分可以選擇流行的Web開發(fā)框架，如React、Vue.js或Angular，用于構(gòu)建用戶友好的界面，使用戶能夠方便地輸入和操作。后端可以選擇Python等語言，結(jié)合相應(yīng)的Web框架，如Django或Flask，用于處理用戶請(qǐng)求，調(diào)用AI模型并生成相應(yīng)的設(shè)計(jì)排版。

在圖3所示的框圖中，教學(xué)工具開發(fā)的技術(shù)與框架由前端用戶界面設(shè)計(jì)、后端服務(wù)器與API、AI模型集成與調(diào)用以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理（云服務(wù)）4個(gè)主要部分組成。

前端用戶界面設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)與用戶的交互，提供友好的界面；后端服務(wù)器與API負(fù)責(zé)處理用戶請(qǐng)求、與AI模型通信以及數(shù)據(jù)的處理；AI模型集成與調(diào)用部分將AI技術(shù)融入工具中；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理通過云服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，確保工具的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性。

3.2 創(chuàng)意圖像生成輔助工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

創(chuàng)意圖像生成輔助工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)涉及多個(gè)技術(shù)層面，旨在為設(shè)計(jì)師提供一個(gè)能夠激發(fā)創(chuàng)意和輔助創(chuàng)作的強(qiáng)大工具。

在設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中，需要選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow或PyTorch，用于搭建生成模型。模型的架構(gòu)和參數(shù)需要精心選擇和調(diào)整，以獲得高質(zhì)量的生成效果。此外，需要為模型訓(xùn)練準(zhǔn)備大量的圖像數(shù)據(jù)集，確保模型學(xué)習(xí)到多樣的創(chuàng)作風(fēng)格和元素。

為了讓設(shè)計(jì)師能夠與工具進(jìn)行交互，需要開發(fā)對(duì)用戶友好的界面。可以選擇Web開發(fā)框架，如React或Vue.js，構(gòu)建一個(gè)直觀的前端界面，設(shè)計(jì)師可以在其中輸入初始條件、選擇風(fēng)格、調(diào)整參數(shù)等。通過與后端服務(wù)器通信，前端可以將用戶的選擇傳遞給生成模型，并將生成的圖像反饋給用戶。

在后端方面，可以使用Python等語言結(jié)合Web框架，如Django或Flask，來處理前端請(qǐng)求和與模型的交互。后端需要負(fù)責(zé)將設(shè)計(jì)師的輸入傳遞給生成模型，處理模型生成的圖像，并將結(jié)果返回給前端展示。同時(shí)，后端還需要確保數(shù)據(jù)的安全性和模型的高效運(yùn)行。

3.3 圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換工具的開發(fā)與優(yōu)化

在開發(fā)過程中，需要準(zhǔn)備大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中包括源風(fēng)格圖像和目標(biāo)風(fēng)格圖像。這些數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練模型，使其學(xué)習(xí)不同風(fēng)格之間的特征和差異。選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架，用于搭建和訓(xùn)練模型，同時(shí)選擇適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)和優(yōu)化算法，以提高生成圖像的質(zhì)量和相似度。

為了實(shí)現(xiàn)高效的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，可以考慮使用硬件加速技術(shù)，如圖形處理器（GPU） 或?qū)Ｓ玫纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（例如NVIDIA的CUDA和cuDNN） ，以加速模型的推斷過程，降低轉(zhuǎn)換時(shí)間。

3.4 自動(dòng)化排版工具在教學(xué)中的應(yīng)用

自動(dòng)化排版工具在教學(xué)中具有廣泛的應(yīng)用潛力，它可以為學(xué)生提供更高效、一致和專業(yè)化的排版體驗(yàn)，同時(shí)為教師節(jié)省時(shí)間并提供更具深度的教學(xué)支持。這種工具可以在中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)的教學(xué)過程中發(fā)揮重要作用，從而培養(yǎng)出更具實(shí)際操作能力的學(xué)生。

自動(dòng)化排版工具可以幫助學(xué)生快速生成規(guī)范化的排版作品，減少了煩瑣的手工操作，從而提高了效率。通過智能化的布局、字體選擇和圖像插入，工具可以生成專業(yè)水平的設(shè)計(jì)效果，使學(xué)生能夠更專注于創(chuàng)意和內(nèi)容表達(dá)。在傳統(tǒng)手工排版中，由于人工操作的差異，可能導(dǎo)致排版風(fēng)格不一致。而自動(dòng)化工具可以根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和模板，確保每一份作品都具有統(tǒng)一的排版風(fēng)格，提升了作品的整體質(zhì)量。

4 結(jié)束語

本論文的研究內(nèi)容不僅涉及技術(shù)，更關(guān)注如何將技術(shù)與教育有效結(jié)合，培養(yǎng)出具有全面素養(yǎng)和創(chuàng)新能力的中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)人才。在不斷變革的教育與設(shè)計(jì)領(lǐng)域，基于AI繪圖技術(shù)的教學(xué)模式創(chuàng)新不僅是應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的策略，更是開啟未來發(fā)展的關(guān)鍵路徑，為中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)的發(fā)展注入新的活力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李家虎.中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)工學(xué)一體化教學(xué)模式的實(shí)踐研究[J].快樂閱讀，2023（1）：76-78.

[2] 尚佳.中職平面設(shè)計(jì)專業(yè)多科目混合的創(chuàng)新性教學(xué)模式探索[J].現(xiàn)代職業(yè)教育，2018（7）：20.

[3] 顏媛媛.AI繪圖能幫美圖開辟新成長空間嗎[N].電腦報(bào)，2023-05-08（44）.

[4] 肖國慶，李雪琪，陳玥丹，等.大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J/OL].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào).[2023-08-18].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1826.tp.20230817.0856.002.html.

[5] 張賢坤，趙亞婷，丁文強(qiáng)，等.基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的變分自編碼器解耦合[J].天津科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，38（4）：62-68.

【通聯(lián)編輯：張薇】