AIGC在提高效率、創(chuàng)新設(shè)計理念等方面起到至關(guān)重要的作用,其能夠打破傳統(tǒng)文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計的局限性,為設(shè)計者提供新的思維路徑和靈感來源,促進文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計的進一步探索和創(chuàng)新。基于此,本文將以AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計中的可行性為研究起點,以“56個民族Q版形象-盲盒手辦”文創(chuàng)產(chǎn)品為例,對AIGC在創(chuàng)意生成、設(shè)計優(yōu)化、融合創(chuàng)新等環(huán)節(jié)的應(yīng)用進行分析,以期進一步探究AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用。
一、AIGC概述
(一)AIGC的發(fā)展歷程
AIGC的發(fā)展經(jīng)歷了從符號人工智能、基于規(guī)則的系統(tǒng)、專家系統(tǒng)到機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的逐步演進。隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷突破,如生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、Transformer模型等的出現(xiàn),AIGC在圖像生成、文本寫作、音視頻等領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的應(yīng)用潛力。從GPT-3到GPT-4,AIGC不斷進化,生成內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性也得到了顯著提升。
(二)AIGC的核心原理
AIGC是基于構(gòu)建大規(guī)模參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型,通過對海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí),模型可以掌握生成數(shù)據(jù)所需的知識。使用者可以和深度學(xué)習(xí)的模型進行人機合作,只需要向模型輸入指令,模型會自主生成內(nèi)容,如圖像、文本、音頻等。其核心原理是利用深度學(xué)習(xí)的非線性映射能力,將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維特征表示,并通過訓(xùn)練不斷優(yōu)化模型參數(shù),最終實現(xiàn)高質(zhì)量的內(nèi)容生成。
二、AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用探索
當(dāng)前,AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用日趨成熟。設(shè)計者通過和AIGC“人機對話”的形式,可以完成創(chuàng)意初稿、設(shè)計優(yōu)化、產(chǎn)品渲染、迭代升級這一整套設(shè)計工作流程,有效地提高設(shè)計效率和作品質(zhì)量,激發(fā)文創(chuàng)設(shè)計者的創(chuàng)意靈感。
(一)創(chuàng)意生成
近年來,文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計雖然層出不窮,但文創(chuàng)產(chǎn)品質(zhì)量卻良莠不齊。優(yōu)秀的文創(chuàng)產(chǎn)品往往承載著深厚的文化底蘊,這需要設(shè)計者依據(jù)海量的文獻資料進行頭腦風(fēng)暴和創(chuàng)意構(gòu)思。當(dāng)前,AIGC便可以輔助創(chuàng)意生成。設(shè)計者只需輸入文創(chuàng)產(chǎn)品的文化背景、設(shè)計主題、藝術(shù)風(fēng)格等關(guān)鍵詞,如輸入“民族服裝”“Q版形象”“中國古風(fēng)”等關(guān)鍵詞,AIGC即可根據(jù)其掌握的相關(guān)領(lǐng)域的文化元素、設(shè)計規(guī)律,生成多種創(chuàng)意初稿,內(nèi)容涵蓋設(shè)計風(fēng)格、設(shè)計草圖、色彩應(yīng)用等多個方面,自動將傳統(tǒng)文化和現(xiàn)代設(shè)計風(fēng)格進行融合。
這些創(chuàng)意初稿雖不一定符合設(shè)計者的創(chuàng)意初衷,但生成的多種風(fēng)格可以為設(shè)計者提供多種設(shè)計思路,幫助設(shè)計者進行創(chuàng)意發(fā)散,為設(shè)計者提供豐富的靈感來源,也能進一步簡化工作流程,提升設(shè)計效率。
(二)設(shè)計優(yōu)化
按照傳統(tǒng)設(shè)計流程,創(chuàng)意初稿生成后需要進行產(chǎn)品細節(jié)優(yōu)化,文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計者可以利用相關(guān)的設(shè)計軟件完成設(shè)計效果圖、調(diào)整設(shè)計細節(jié),這個過程會占據(jù)設(shè)計者較多的時間和精力,而借助AIGC能夠快速實現(xiàn)設(shè)計方案的細節(jié)調(diào)整和整體優(yōu)化。具體而言,設(shè)計者需要將創(chuàng)意生成的初稿輸入進AIGC中,附上文字建議,如“提煉民族文化符號”“增強人物動作設(shè)計”等,模型可以根據(jù)設(shè)計者的優(yōu)化需求,自動調(diào)整設(shè)計細節(jié),如構(gòu)圖樣式、色彩搭配、設(shè)計風(fēng)格等,從而提高設(shè)計效率和質(zhì)量。同時,隨著三維技術(shù)的更新,CINEMA 4D成為文創(chuàng)設(shè)計者的必備設(shè)計軟件,為了更直觀地完成設(shè)計優(yōu)化,設(shè)計者會利用該軟件進行產(chǎn)品渲染。AIGC在生成高保真的產(chǎn)品渲染圖方面有著得天獨厚的優(yōu)勢,其可以模擬不同的光照條件和現(xiàn)實場景,省去制作軟件渲染效果圖的時間,幫助設(shè)計者提前展示產(chǎn)品現(xiàn)實場景的設(shè)計效果,及時發(fā)現(xiàn)問題。
(三)融合創(chuàng)新
文創(chuàng)產(chǎn)品的價值在于其承載的文化內(nèi)涵的深度,以及與現(xiàn)代藝術(shù)、大眾生活、國際化視野的契合度。因此,文創(chuàng)設(shè)計者要具備文化底蘊、觀察力及跨領(lǐng)域知識等,從而對設(shè)計的文創(chuàng)產(chǎn)品進行深度挖掘和創(chuàng)新表達。這對于大部分文創(chuàng)設(shè)計者而言難度較高,而AIGC的應(yīng)用則可以為設(shè)計者提供新的思維路徑,為文創(chuàng)設(shè)計領(lǐng)域注入新的活力。當(dāng)前,AIGC可以深度學(xué)習(xí)不同地域的文化內(nèi)涵及藝術(shù)風(fēng)格,設(shè)計者可以和AIGC進行深度對話,在指令的不斷輸入和文本訓(xùn)練下,模型會通過系統(tǒng)組合和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù),自主生成文化融合創(chuàng)新的設(shè)計作品。
綜上所述,通過AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計的創(chuàng)意生成、設(shè)計優(yōu)化及融合創(chuàng)新等方面的應(yīng)用,設(shè)計者可以探索出文創(chuàng)設(shè)計領(lǐng)域“人機對話”的工作新模式。隨著AIGC“人機對話”模式的不斷增強,其在文創(chuàng)設(shè)計中的應(yīng)用場景將更加豐富,設(shè)計者借助AIGC,能有效提高設(shè)計效率和作品質(zhì)量,實現(xiàn)“科技+設(shè)計”的構(gòu)想,進一步弘揚傳統(tǒng)文化,并加速區(qū)域文化創(chuàng)新發(fā)展的步伐。
三、AIGC賦能文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計的案例解析
(一)設(shè)計流程
據(jù)初步調(diào)研,盲盒手辦購買比例占文創(chuàng)產(chǎn)品總數(shù)的56%,可見盲盒手辦是文創(chuàng)產(chǎn)品銷量最大的品類,值得對其開展優(yōu)化設(shè)計和深度挖掘。傳統(tǒng)的設(shè)計工作流程要經(jīng)歷創(chuàng)意、草圖、設(shè)計、優(yōu)化、渲染等多個步驟,時間和人力資源等耗費較多,而AIGC的加入可以顯著提高設(shè)計的工作效率。
以“56個民族Q版形象-盲盒手辦”為例,首先,可以借助Chat GPT整理服飾風(fēng)格、美學(xué)元素,輔助生成系統(tǒng)文本庫。設(shè)計者通過輸入“56個民族服飾”“Q版少女”“國風(fēng)元素”等關(guān)鍵詞,AIGC即可自動生成多種創(chuàng)意初稿,設(shè)計者可以對其進行篩選。其次,在創(chuàng)意生成后,可以利用Midjourney(AI繪畫工具),輸入提示詞,如輸入“經(jīng)典服飾元素+國風(fēng)色彩搭配+人物盲盒”等指令,模型會根據(jù)指令生成多幅文創(chuàng)作品創(chuàng)意圖稿。創(chuàng)意初稿的生成基于籠統(tǒng)的指令輸入,如果想讓手辦具有更精細的效果,則需要文創(chuàng)設(shè)計者進一步和AIGC進行單個作品的指令交流,如細化蒙古族盲盒手辦IP形象,可以輸入“蒙古袍、紅、黃、深藍色、翻檐尖頂帽、腰帶、哈達”等更多關(guān)于服飾細節(jié)的描述,AIGC會根據(jù)新一輪的指令輔助方案進行調(diào)整和優(yōu)化。最后,在產(chǎn)品方案出稿后,為追求更直觀的視覺體驗,設(shè)計者可以利用AIGC對產(chǎn)品進行后期渲染,同時進行案例真實場景應(yīng)用。例如,輸入“56個民族Q版形象-盲盒手辦文創(chuàng)產(chǎn)品應(yīng)用于桌面擺件、鑰匙扣”的指令,生成產(chǎn)品效果圖,并利用平面設(shè)計軟件進行整體排版,輸出最終效果圖。
(二)設(shè)計思考
“56個民族Q版形象-盲盒手辦”產(chǎn)品的設(shè)計重點在于對民族文化內(nèi)涵,特別是服飾文化等元素的深度挖掘和創(chuàng)新表達。設(shè)計者可以借助AIGC,對56個民族的歷史背景、服飾特點、元素符號和審美特征進行深入研究,確保在設(shè)計中能夠準(zhǔn)確傳達民族文化的精髓。這需要設(shè)計者通過和AIGC進行“人機對話”,不斷豐富AIGC文本庫。以蒙古族Q版形象手辦的設(shè)計為例,首先,要讓AIGC深度學(xué)習(xí)蒙古族服飾的歷史背景、服飾特點、服飾種類、服飾分類、保護傳承及工藝刺繡等知識,以更好地提煉出色彩搭配、材質(zhì)特征及造型樣式等元素;其次,要讓AIGC模型明確蒙古族Q版形象的氣質(zhì)特征,了解蒙古族的發(fā)展歷程、藝術(shù)文化等;最后,根據(jù)蒙古族的風(fēng)俗文化完善Q版形象的配飾細節(jié),從而設(shè)計出能體現(xiàn)鮮明民族特色的盲盒手辦。
同時,在“56個民族Q版形象-盲盒手辦”文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計的過程中,設(shè)計者在關(guān)注AIGC和盲盒手辦融合的同時,也要注意文化傳承與技術(shù)創(chuàng)新之間的平衡。在利用AIGC進行設(shè)計時,創(chuàng)意原創(chuàng)性是一個不可忽視的問題。設(shè)計者需要確保生成的設(shè)計方案具有獨特的創(chuàng)意和個性,避免與現(xiàn)有作品雷同。因此,設(shè)計者需要通過優(yōu)化提示詞、調(diào)整參數(shù)、篩選結(jié)果或另行加工等方式,確保設(shè)計作品的原創(chuàng)性。
四、AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計中面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對措施
(一)面臨的挑戰(zhàn)
首先,如何界定AIGC生成內(nèi)容的原創(chuàng)性,已經(jīng)成為一個不容忽視的問題。AIGC依賴于數(shù)據(jù)和算法模型,通過學(xué)習(xí)和模仿已有作品來生成新內(nèi)容,這導(dǎo)致其生成的文創(chuàng)設(shè)計作品或多或少會出現(xiàn)其他創(chuàng)作者的痕跡,如設(shè)計風(fēng)格的相似、色彩搭配的雷同等。這樣由“AIGC輔助+設(shè)計者調(diào)整”的文創(chuàng)設(shè)計產(chǎn)品具有“借鑒性”,容易產(chǎn)生原創(chuàng)性爭議和版權(quán)糾紛。
其次,文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計往往涉及對特定文化的理解和表達。然而,AIGC目前還無法像人類一樣深入理解文化的復(fù)雜性和多樣性,它只能根據(jù)表面的數(shù)據(jù)和信息來生成內(nèi)容,而無法捕捉到文化背后的深層含義和象征意義。因此,AIGC在理解和融合不同文化元素時可能存在偏差,導(dǎo)致設(shè)計出的文創(chuàng)產(chǎn)品無法準(zhǔn)確傳達文化的精髓,使文創(chuàng)產(chǎn)品的設(shè)計缺少相應(yīng)的藝術(shù)魅力,甚至?xí)嬖谝欢ㄎ幕`解。
再次,隨著AIGC的不斷發(fā)展和優(yōu)化,簡易化、操作性強的AIGC可能會被越來越多的設(shè)計者應(yīng)用到設(shè)計領(lǐng)域,雖然能在一定程度上輔助設(shè)計工作的展開,但也會使部分設(shè)計者過于依賴AIGC,進而讓AIGC成為設(shè)計過程中的主導(dǎo)因素,降低了行業(yè)對設(shè)計質(zhì)量的要求標(biāo)準(zhǔn)。另外,盡管AIGC在生成內(nèi)容方面展現(xiàn)出了巨大的潛力,但其仍存在一定的局限性,如算法偏差、數(shù)據(jù)錯誤等問題可能影響設(shè)計作品的質(zhì)量和效果。
最后,雖然AIGC在某些領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著成果,但整體市場對其的認(rèn)知仍然有限。從消費者的角度而言,不同消費者對于文創(chuàng)產(chǎn)品的需求和偏好各不相同,由于AIGC的元素來源和設(shè)計思路存在局限性,導(dǎo)致其生成的內(nèi)容可能缺乏獨創(chuàng)性和深度,難以滿足消費者的個性化需求;從設(shè)計者的角度而言,雖然AIGC的出現(xiàn)為設(shè)計過程帶來了便利,但受傳統(tǒng)設(shè)計觀念的束縛,部分設(shè)計者仍對AIGC持一定的懷疑態(tài)度,導(dǎo)致其應(yīng)用范圍受到限制。
(二)應(yīng)對措施
首先,要推動相關(guān)法律法規(guī)的制定和完善,明確AI生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬、使用權(quán)限和責(zé)任主體等問題,為文創(chuàng)產(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)和銷售提供法律保障。同時,還要在行業(yè)內(nèi)部培養(yǎng)重視版權(quán)的觀念,這需要相關(guān)從業(yè)者增強知識產(chǎn)權(quán)意識和原創(chuàng)意識,既要學(xué)會保護自身原創(chuàng)權(quán)益,又要達成推進原創(chuàng)、抵制抄襲的行業(yè)共識,通過各界的共同努力,加強對知識產(chǎn)權(quán)的保護,確保AIGC生成內(nèi)容的原創(chuàng)性和合法性。
其次,針對AIGC在文化表達方面的局限性,可以從優(yōu)化算法模型入手,逐步提高其文化適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。例如,可以通過引入更多的文化特征和語境信息來改進算法模型,使其能夠更準(zhǔn)確地生成符合特定文化背景的內(nèi)容。還可以從豐富數(shù)據(jù)源著手,通過收集不同地域、不同文化和不同社會群體的數(shù)據(jù)和信息,將其進行篩選與整合,為AIGC提供更加全面和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。
再次,設(shè)計者是解決問題的關(guān)鍵要素,可在算法運行過程中引入人工監(jiān)督。在AIGC參與設(shè)計時,設(shè)計者不能對AIGC過于依賴,要通過自身的文化素養(yǎng)和洞察力對生成的內(nèi)容進行人工審核,及時發(fā)現(xiàn)并糾正算法偏差,確保設(shè)計作品的文化準(zhǔn)確性。同時,建立用戶反饋機制,根據(jù)用戶反饋調(diào)整算法參數(shù)和生成策略,使輸出內(nèi)容更符合用戶需求。
最后,針對AIGC市場接受程度不高的問題,要不斷提高AIGC的成熟度和智能化水平,加強與其他技術(shù)的融合創(chuàng)新,使其能夠更好地滿足消費者的個性化需求,進一步提升AIGC的整體競爭力。同時,還可以通過舉辦行業(yè)研討會、技術(shù)交流會等活動,加強對AIGC的市場宣傳與推廣;或利用社交媒體、專業(yè)網(wǎng)站等渠道擴大其影響力,進一步提高其市場認(rèn)知度和受眾接受程度。
五、結(jié)語
AIGC作為人工智能領(lǐng)域的重要突破,正在為文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計注入新的活力和創(chuàng)造力。通過AIGC的應(yīng)用,文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計將形成更高效、更智能、更具個性的創(chuàng)作方式,推動文化傳承與創(chuàng)新的深度融合。未來,隨著AIGC的不斷發(fā)展和成熟,其必將在文創(chuàng)領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。
參考文獻:
[1]趙穎.探究生成式人工智能在視覺傳達設(shè)計領(lǐng)域的滲透[J].絲網(wǎng)印刷,2023(24):73-76.
[2]袁琳.AIGC技術(shù)在博物館文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用研究[J].鞋類工藝與設(shè)計,2023,3(19):42-44.
[3]陳祿梵,向安玲,沈陽.融合之路:AIGC在中國藝術(shù)與設(shè)計領(lǐng)域中的機遇與挑戰(zhàn)[J].中國藝術(shù),2023(05):36-44.
[4]郭姜威,湯雅莉,孟蕾,等.藝術(shù)與技術(shù)語境下博物館數(shù)字文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計發(fā)展研究[J].包裝工程,2024,45(S1):107-112.
[5]張懿心,羅春燕,鐘億瓊,等.嶺南農(nóng)耕文化數(shù)字文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計研究[J].包裝工程,2024,45
(S1):382-387.
[6]黎恒宇,劉雨.數(shù)字中國視域下基于傳統(tǒng)紋樣造型法的AIGC圖標(biāo)生成系統(tǒng)設(shè)計[J].參花,2024(18):83-85.
(作者簡介:劉曉琳,女,碩士研究生,濟南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,助教,研究方向:視覺傳達設(shè)計)
(責(zé)任編輯:劉冬楊)