基于生成式AI的動畫場景風格化設計研究

中圖分類號：TP18；TP391 文獻標志碼：B 文章編碼：1672-7274（2025）05-0013-03

Abstract： This article explores the application and advantages of generative artificial inteligence （AI） technology in stylized designofanimationscenes，including efcientcreativegeneration，accuratestyle simulation，reducedcost andresource consumption，and dynamic adjustment and personalized customization capabilities.Italso elaborates on the design processfromrequirement analysis to finaloutput，and optimization suggestions were proposed to strengthen interdisciplinarycooperation，enhance algorithm traininganddatadiversity，introduce user feedback mechanisms， and promote technological innovation and standardization，in order to provide newdevelopment ideasand technical support for the animation design industry.

Keywords： generative AI; animated scenes; stylized design; efcientcreativity; personalized customization

近年來，隨著計算機圖形學和深度學習技術的進步，生成式AI（ArtificialIntelligence）逐漸成為動畫制作領域的一個重要工具。借助使用生成式對抗網絡（GAN）、變分自動編碼器（VAE）等先進模型，設計師能快速生成符合特定藝術風格的動畫場景，從而極大提高創作效率和作品質量1]。然而，該新興技術也帶來諸如風格一致性難以保持、版權歸屬不清、技術實現難度大等一系列挑戰，因此，深入研究基于生成式AI的動畫場景風格化設計，不僅利于解決現有問題，還能為未來動畫產業的發展提供新的思路和方法。

基于生成式AI的動畫場景風格化設計優勢

1.1高效創意激發

在動畫場景風格化設計中，生成式AI能夠以其強大的算法基礎和數據處理能力，加速創意的孵化過程。不同于傳統的人工構思，AI借助深度學習大量歷史作品與當代審美趨勢，能迅速提煉出多樣化設計元素與風格特征。即時性的創意生成，不僅可以拓寬設計師的靈感邊界，還可以使風格探索變得更加自由無拘。設計師只需設定初步概念或風格導向，AI便能自動迭代出多種設計方案，為動畫場景的風格化設計開辟全新空間。

1.2精準風格復刻與融合

生成式AI在風格模擬方面展現出驚人的精準度，能分析并理解不同文化、歷史時期乃至特定藝術家作品的風格特征，并運用算法模型將風格元素精準提取并應用于新的動畫場景中。無論是細膩的水彩筆觸、粗犯的油畫質感，還是現代數字藝術的抽象風格，AI都能實現高度逼真的復刻。更為重要的是，AI還能在保持原有風格精髓的基礎上，進行風格間的巧妙融合，創造出既新穎又和諧的視覺效果，為動畫場景風格化設計增添無限的藝術魅力。

1.3靈活調整與個性化定制

生成式AI的引入，能夠為動畫場景風格化設計帶來前所未有的動態調整能力和個性化定制空間[2。AI能實時分析用戶反饋和市場趨勢，根據需求快速調整場景風格，如調整色彩飽和度、改變光影效果等，確保設計始終與觀眾偏好保持同步。AI還能根據角色設定、劇情發展等特定要求，生成獨一無二的個性化場景，增強故事的沉浸感和代入感。高度靈活性和定制化服務，使動畫作品能更好滿足不同觀眾群體的需求，提升整體的市場競爭力。

2 基于生成式AI的動畫場景風格化設計流程

2.1需求分析與風格定位

在基于生成式AI的動畫場景風格化設計流程中，需求分析與風格定位是至關重要的起始環節。對于動畫場景的設計，需深入了解項目的主題、受眾群體以及預期傳達的情感和氛圍。以《雄獅少年》為例，其主題圍繞著少年的成長、傳統文化與夢想的追逐。在需求分析階段，要明確動畫所面向的觀眾年齡層次、文化背景等，以便更好地滿足觀眾審美需求。風格定位方面，需考慮故事發生的背景環境。如《雄獅少年》的故事發生在中國南方的鄉村與城市，因此在風格上可以融合嶺南地區的建筑特色、自然風光以及民俗文化元素。可借助對各種參考資料的研究，如實地考察、查閱歷史文獻和圖片資料等，確定動畫場景的色彩基調、線條風格和構圖方式；色彩上選擇溫暖而充滿活力的色調，如橙色代表少年的熱情與活力，綠色體現鄉村的生機與寧靜；線條風格可在寫實與夸張之間找到平衡，既展現出場景的真實感，又能突出動畫的藝術特色；構圖方面，可運用高低錯落的建筑布局和廣闊的自然景觀，營造出豐富的層次感和空間感。

2.2數據收集與預處理

數據收集是動畫場景風格化設計的重要基礎。為了實現基于生成式AI的設計，需要收集大量與目標風格相關的圖像、視頻和文本資料等。仍以《雄獅少年》為例，其設計可收集嶺南地區的傳統建筑圖片，如耳屋、騎樓等；鄉村田園風光的照片，如稻田、河流、山巒等；舞獅表演的視頻片段等。還可以收集一些具有類似風格的動畫作品截圖，分析其色彩運用、線條處理和構圖特點。在數據收集過程中，要確保資料的質量和多樣性，以便為后續的風格化設計提供豐富的參考。數據預處理是為了提高數據的可用性和質量。首先要對收集到的圖像進行篩選和分類，去除模糊、質量不佳的圖片。隨后要對圖像進行裁剪和調整大小，使其符合生成式AI模型的輸入要求。對于視頻資料，可提取關鍵幀進行處理，并對文本資料進行整理和標注，提取關鍵描述信息，為模型訓練提供更準確的指導。

2.3模型選擇與訓練

在基于生成式AI的動畫場景風格化設計中，選擇合適的模型是關鍵[3]。目前，有多種生成式AI模型可供選擇，如生成式對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等。不同的模型具有不同的特點和適用場景。對于動畫場景風格化設計，需要考慮模型的生成能力、風格遷移效果以及訓練效率等因素，以《雄獅少年》的風格化設計為例，可以選擇能較好處理復雜場景和細節的模型。在模型訓練之前，需要確定訓練的目標和參數，目標可以是生成具有特定風格的動畫場景圖像，參數包括學習率、批次大小、訓練輪數等，然后將預處理后的數據集輸入到模型中進行訓練。在訓練過程中，要密切關注模型的性能指標，如損失函數值、生成圖像的質量等，借助調整參數和優化算法來提高模型的訓練效果。為了避免過擬合，可采用數據增強、正則化等技術，還可結合人工干預，對生成的圖像進行評估和反饋，指導模型的進一步訓練。

2.4風格化效果生成與評估

當模型訓練完成后，就可以開始生成動畫場景的風格化效果。將輸入的場景描述或草圖輸入到模型中，模型會根據學習到的風格生成相應的圖像，在生成過程中嘗試不同的輸入方式和參數設置，以獲得多樣化的風格化效果。對于《雄獅少年》風格的動畫場景，輸入一些具有嶺南特色的元素描述，如耳屋、舞獅道具、稻田等，讓模型生成具有濃郁地域風格的圖像。生成的風格化效果需要進行評估。評估可以從多個方面進行，包括視覺效果、風格一致性、細節表現等。 ① 視覺效果方面，要觀察圖像的色彩、對比度、清晰度等是否符合預期； ② 風格一致性方面，要檢查生成的圖像是否與目標風格相符，是否具有獨特韻味； ③ 細節表現方面，要關注場景中的物體紋理、光影效果等是否真實自然?？裳垖I的動畫設計師、觀眾等進行評估，收集意見和建議，并根據評估結果，調整模型參數、重新訓練部分模塊或進行人工修飾等方式來提高風格化效果的質量。

2.5最終成果輸出與應用

經過反饋調整與優化迭代后，動畫場景風格化設計進入最終成果輸出階段。此時，需要將生成的高質量風格化圖像進行整理和輸出，以滿足不同的應用需求。如對于《雄獅少年》風格的動畫場景，可以輸出高分辨率的圖像文件，用于動畫制作、宣傳海報、衍生產品設計等。在輸出過程中，要確保圖像的格式和質量符合應用要求，例如，用于動畫制作，需要輸出適合動畫軟件導入的格式，并保證圖像的色彩和細節在動畫中能夠得到良好的呈現。最終成果的應用可以拓展到多個領域：一是在動畫制作方面，可以為動畫故事提供生動的背景環境，增強觀眾的沉浸感；二是宣傳海報和廣告中，可以吸引觀眾的注意力，傳達動畫的主題和風格。衍生產品設計中，如文具、玩具、服裝等，可以將動畫場景的風格元素融入其中，增加產品的吸引力和附加值。

3 優化基于生成式AI的動畫場景風格化設計建議

3.1加強跨學科合作

在優化基于生成式AI的動畫場景風格化設計中，加強跨學科合作是一個行之有效的策略。動畫場景風格化設計不僅涉及計算機圖形學、人工智能等技術領域，還與藝術設計、心理學、文化研究等多個學科緊密相關。因此，通過跨學科合作，可以融合不同領域的知識和方法，共同解決當前面臨的挑戰。

第一，與藝術設計領域的專家合作，能夠深入理解不同文化背景下的審美偏好和風格特征，為AI模型提供更為豐富和準確的風格定義，利于提升AI在風格識別與生成方面的能力，使其能夠創造出更符合觀眾期待的作品；第二，與心理學領域的學者合作，可探索觀眾在觀看動畫時的心理反應和情感需求，從而指導AI模型在風格化設計中更加注重情感表達和觀眾體驗，提升動畫作品的情感共鳴和觀眾沉浸感；第三，與文化研究領域的專家合作，可以揭示不同文化符號和象征意義在動畫場景中的應用規律，為AI模型提供更為深入的文化背景知識，以此增強動畫作品的文化內涵和跨文化傳播能力。

3.2強化算法訓練與數據多樣性

在優化基于生成式AI的動畫場景風格化設計中，強化算法訓練與數據多樣性是提升模型性能的關鍵[4]。算法訓練直接影響AI模型的生成質量和效率，而數據多樣性則決定模型能否適應多種風格的需求。

一方面，需要加強對算法的訓練和優化，引入更先進的算法架構和訓練策略，如深度學習中的注意力機制、自注意力機制等，提升AI模型在風格識別與生成方面的能力。其能利用遷移學習等技術，將在其他領域學到的知識遷移到動畫場景風格化設計中，從而加速模型的訓練過程。另一方面，為了訓練出能夠適應多種風格需求的AI模型，需要收集大量包含不同風格元素的圖像和視頻素材。素材應涵蓋廣泛的地域、文化和時代背景，以確保AI模型在生成時能夠捕捉到各種風格的細微差異，并對數據進行精細地預處理和標注，以提高模型的訓練效率和生成質量。

3.3引入用戶反饋機制

在優化基于生成式AI的動畫場景風格化設計中，引入用戶反饋機制是一個提升作品接受度和用戶滿意度的有效手段，用戶反饋能直接反映觀眾對動畫場景風格化設計的喜好和意見，從而指導AI模型進行針對性的改進和優化。

一是采用問卷調查、用戶評論等方式收集用戶對動畫場景風格化設計的反饋意見，意見可以涵蓋風格選擇、色彩搭配、細節處理等多個方面，為AI模型提供豐富的改進方向。二是利用用戶反饋數據對AI模型進行迭代優化，分析用戶的喜好和偏好，調整模型的參數和訓練策略，使其生成的作品更加符合用戶的期待，還可借用用戶反饋數據來評估不同風格化設計方案的優劣，從而選擇出最優的方案進行應用，為AI模型提供更多的創意和靈感來源。

3.4推動技術創新與標準化

技術創新能夠不斷突破現有技術的瓶頸，為動畫場景風格化設計提供更多的可能性和發展空間。首先，可加強對新技術的研究和應用。隨著人工智能技術的不斷發展，新的算法、模型和工具不斷涌現，引入新技術，可進一步提升基于生成式AI的動畫場景風格化設計的性能和效率，如采用生成式對抗網絡（GAN）等技術來生成更加真實和細膩的場景效果。其次，需要推動技術標準化和規范化。要制定統一的技術標準和規范，確保不同平臺和設備上的動畫作品具有一致的風格和體驗，進而提升動畫作品的跨平臺兼容性和用戶體驗。

結束語

基于生成式AI的動畫場景風格化設計展現出顯著優勢，但也面臨風格一致性、版權爭議、技術與資源限制等挑戰。加強跨學科合作、強化算法訓練與數據多樣性、引入用戶反饋機制及推動技術創新與標準化，可有效優化現有問題。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，基于生成式AI的動畫設計將更加智能化、個性化，為動畫場景的風格化設計帶來前所未有的發展契機，助力動畫行業邁向全新的藝術高度。

參考文獻

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[3]賀京華，姜皖.AIGC驅動下的動畫創作：技術變革，融合路徑與風險挑戰[J].北京印刷學院學報，2024，32（5）：68-72.

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