AIGC賦能交互藝術(shù)裝置創(chuàng)作流程模型研究

中圖分類號：J5 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）16-0238-03

0引言

近年來，生成式人工智能（AIGC）在視覺藝術(shù)、影像創(chuàng)作及沉浸式體驗等領(lǐng)域得到深入應(yīng)用，推動藝術(shù)創(chuàng)作從單一媒介邁向跨模態(tài)融合。在交互藝術(shù)裝置實踐中，AIGC可生成批量素材、遷移風(fēng)格與合成動態(tài)內(nèi)容，為視覺與交互整合帶來新的可能。然而，在現(xiàn)有創(chuàng)作流程中，這一潛力尚未得到充分發(fā)揮。現(xiàn)有流程多將圖像制作、交互腳本與硬件部署分割為相對獨立的環(huán)節(jié)，人工推進導(dǎo)致銜接遲滯、周期延長且視覺與交互難以匹配。團隊在近三年的實踐中發(fā)現(xiàn)，視覺迭代與邏輯調(diào)試的重復(fù)性工作占據(jù)較大比重。

從國際研究看，ACMCHI、SIGGRAPH等會議及DigitalCreativity等期刊已有學(xué)者嘗試將AIGC融人交互裝置與沉浸式媒體創(chuàng)作[1]，但多集中于單一環(huán)節(jié)，或?qū)Ｗ⒁曈X輸出，或聚焦動畫渲染，或單獨探討互動方式，缺乏從需求到設(shè)計的全流程整合，難形成可借鑒經(jīng)驗。國內(nèi)研究多圍繞課堂教學(xué)或成果展示，側(cè)重素材生成與風(fēng)格控制，對多模態(tài)生成與實時交互系統(tǒng)的整體探討較少。總體而言，國內(nèi)外研究雖已起步，但在全鏈路整合、跨環(huán)節(jié)協(xié)同及復(fù)用方面仍有較大提升空間。因此，如何使AIGC潛能充分對接交互裝置的多感官需求，并在統(tǒng)一框架內(nèi)實現(xiàn)持續(xù)迭代，已成為亟待突破的核心議題。

本文提出AIGC賦能的“三階九步”創(chuàng)作流程模型，以“提示詞驅(qū)動一多工具協(xié)同一跨場景測試”為核心，貫通需求剖析、內(nèi)容產(chǎn)出與系統(tǒng)整合，旨在提高視覺與交互的一致性及軟硬件適配效率。流程為“需求解析一內(nèi)容生成一系統(tǒng)集成”，體現(xiàn)了交互裝置由創(chuàng)意到落地的漸進規(guī)律。正如王羽所言，數(shù)字媒體藝術(shù)創(chuàng)作路徑應(yīng)具備階段性與系統(tǒng)化特征，以確保創(chuàng)意到落地的連貫性[2]。本文以“脆弱性與內(nèi)心修復(fù)”主題裝置為例，驗證模型在多模態(tài)與實時交互融合中的可行性，并探討其在跨領(lǐng)域藝術(shù)與教育中的推廣潛力。

1AIGC賦能的創(chuàng)作流程模型

1.1模型概述

“三階九步”創(chuàng)作流程模型包含主題定位、受眾分析、技術(shù)評估、提示詞設(shè)計、多模態(tài)生成、結(jié)果優(yōu)化、交互邏輯構(gòu)建、硬件適配、跨場景測試九個環(huán)節(jié)。模型通過提示詞驅(qū)動的人機協(xié)同機制，將創(chuàng)意意圖轉(zhuǎn)化為多模態(tài)輸出，保持視覺與交互的一致性，并提高軟硬件的匹配效率。其構(gòu)建思路借鑒了唐納德·諾曼在《情感化設(shè)計》中提出的“本能層一行為層一反思層”理論，將生成工具作為連接“藝術(shù)意圖”（反思層）與“交互體驗”（行為層）的中介，使情緒符號能夠轉(zhuǎn)化為可感知的沉浸場景。例如，用“破碎鏡面”紋理對應(yīng)“脆弱性”情緒，并結(jié)合人工審美與生成工具，實現(xiàn)抽象情緒的可視化呈現(xiàn)與整體風(fēng)格的統(tǒng)一。

1.2模型整體流程

在創(chuàng)意規(guī)劃階段，創(chuàng)作者以主題為驅(qū)動，通過用戶調(diào)研與場景分析明確情感敘事主線。生成工具可快速生成多風(fēng)格的概念草圖與情緒板，完成創(chuàng)意發(fā)散與方向聚合。這一階段，人工審美與機器生成結(jié)合，確保審美取向與主題表達(dá)一致。馮穎瑜與趙軍指出，使用StableDiffusion等工具的圖像生成功能，能夠讓創(chuàng)作者在短時間內(nèi)獲得多樣化的參考，提高創(chuàng)意探索的效率與針對性[3]。

在生產(chǎn)生成階段，視覺元素與動態(tài)影像在同一創(chuàng)作鏈路整合。創(chuàng)作者在鎖定風(fēng)格的同時，將聲音、光影、粒子等素材并置，經(jīng)過多輪篩選與微調(diào)，保持整體的情緒張力與細(xì)節(jié)品質(zhì)。何俊欽與劉欣悅在研究中強調(diào)，融合媒介影像裝置的創(chuàng)作需要在視覺風(fēng)格與交互邏輯之間建立連貫關(guān)系，為本階段素材整合與敘事統(tǒng)一提供參考[4]。

在系統(tǒng)集成階段，創(chuàng)作重心轉(zhuǎn)向視覺輸出與交互硬件的協(xié)調(diào)。觀眾的行為被實時映射至影像反饋中，如靠近裝置時，畫面由“破碎”過渡到“修復(fù)”，形成漸進的情緒反應(yīng)。王普指出，人工智能可在影像裝置中強化感官反饋與情感表達(dá)，使硬件與視覺內(nèi)容體驗一致，這與本階段對穩(wěn)定性和沉浸感的追求相契合[5]。

2模型驗證與案例實踐

2.1案例選題依據(jù)與實踐條件

本研究選取“脆弱性與內(nèi)心修復(fù)”作為模型驗證主題，旨在探討情緒狀態(tài)在交互藝術(shù)裝置中的多模態(tài)表達(dá)及其對沉浸體驗的影響。該主題基于藝術(shù)心理學(xué)與情緒交互設(shè)計理論：脆弱性常伴隨不安全感、創(chuàng)傷記憶與自我防御反應(yīng)，而“內(nèi)心修復(fù)”通過情感體驗重建自我認(rèn)同與安全感。交互裝置既需精準(zhǔn)傳遞情緒張力，又要利用多感官營造沉浸氛圍，增強代入感。國際上已有以創(chuàng)傷療愈為核心的互動裝置，如TeamLab沉浸式花海，通過動態(tài)生成與實時交互展現(xiàn)生命循環(huán)。但此類作品多依賴手工建模，制作周期長、協(xié)作復(fù)雜。而本流程依托多模態(tài)生成與人機協(xié)同，其能縮短素材生產(chǎn)與調(diào)試時間，并在風(fēng)格控制與邏輯協(xié)調(diào)方面提供可復(fù)用路徑。

本案例實際部署于半封閉展廳，以穩(wěn)定光照與聲學(xué)條件。現(xiàn)場光照經(jīng)過優(yōu)化調(diào)控，保證投影亮度并減少強光干擾。感應(yīng)系統(tǒng)采用雙冗余紅外矩陣與光照補償算法，實現(xiàn)對觀眾位置與動作的實時捕捉和影像觸發(fā)。當(dāng)觀眾接近裝置時，畫面由“破碎”過渡到“修復(fù)”，形成漸進情緒鏈路。該條件為多模態(tài)交互奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，亦便于檢驗?zāi)Ｐ驮诳缒B(tài)生成、一致性控制及軟硬件協(xié)同上的表現(xiàn)。

2.2裝置構(gòu)建與流程應(yīng)用

為驗證模型在真實創(chuàng)作場景中的表現(xiàn)，團隊依照“三階九步”流程，構(gòu)建一套融合視覺生成、動態(tài)投影與交互感應(yīng)的沉浸式裝置。在視覺呈現(xiàn)環(huán)節(jié)，采用固定分辨率與隨機種子策略，確保色調(diào)、構(gòu)圖、紋理一致，并借助情緒交互模型將視覺符號對應(yīng)至情感意圖。基于沉浸體驗的連貫性需求，在動態(tài)生成與投影中引人關(guān)鍵幀補間，使動畫流暢度與情緒遞進曲線直接關(guān)聯(lián)，保證交互穩(wěn)定性及敘事流暢性。

表1裝置核心參數(shù)

（測試環(huán)境：室內(nèi)自然光，光照強度 200-300lux ）

裝置核心參數(shù)見表1，這些數(shù)據(jù)反映了生成策略與硬件優(yōu)化的對應(yīng)關(guān)系，并體現(xiàn)了保障交互穩(wěn)定性的措施。

2.3實踐效果與用戶反饋

為綜合評估模型的效率與表達(dá)成效，本研究對比了AIGC流程與傳統(tǒng)流程：傳統(tǒng)流程數(shù)據(jù)取自團隊2023一2024年三項同類裝置的平均值，AIGC流程數(shù)據(jù)則取自本次案例實測結(jié)果。

案例整體開發(fā)周期縮短約 43.4% ，各環(huán)節(jié)縮短比例見表2。

表2AIGC與傳統(tǒng)流程效率對比

在主觀評估中，5名有相關(guān)體驗背景的數(shù)字媒體藝術(shù)專業(yè)學(xué)生參與測試。評分維度包括主題傳達(dá)、視覺風(fēng)格、交互流暢度和藝術(shù)契合度。結(jié)果如下：主題傳達(dá)中， 85% 受試者評分 ?4 分；視覺風(fēng)格平均滿意度4.4分，交互流暢度4.2分。近八成參與者認(rèn)為“破碎一修復(fù)”動態(tài)符號與主題契合，低飽和色彩與裂紋紋理增強了代入感。部分建議增加分層聲場或觸覺反饋以提升沉浸深度。

結(jié)果表明，“三階九步”模型在本案例中具有顯著效率優(yōu)勢、良好的視覺一致性，并在交互穩(wěn)定性方面表現(xiàn)出高可靠性。

3模型局限與優(yōu)化建議

在本案例實踐中，“三階九步”模型雖在效率提高與藝術(shù)表達(dá)一致性上表現(xiàn)突出，但仍存在一定局限性。首先，在多輪提示詞生成過程中，部分圖像出現(xiàn)色彩飽和度波動及紋理細(xì)節(jié)缺失的情況，需人工篩選與修正，增加了批量生成的時間成本。其次，不同投影設(shè)備和播放系統(tǒng)在素材格式與分辨率兼容性上差異較大，導(dǎo)致跨設(shè)備適配過程復(fù)雜。最后，部分感應(yīng)設(shè)備在光照變化大時識別精度下降，影響了交互穩(wěn)定性與流暢度。

針對上述問題，可從算法、流程和硬件三方面進行優(yōu)化。在生成環(huán)節(jié)，可開發(fā)基于色彩直方圖與紋理特征分析的自動篩選算法，檢測批量生成結(jié)果的色彩一致性與細(xì)節(jié)完整度，減少人工篩選量；在適配環(huán)節(jié)，可建立統(tǒng)一的多分辨率自動導(dǎo)出模板，結(jié)合批處理腳本實現(xiàn)不同設(shè)備的一鍵適配；在交互硬件環(huán)節(jié)，可引入雙波段紅外傳感器與動態(tài)光照補償算法，以降低強光干擾的誤觸率并保持響應(yīng)。

4結(jié)語

本研究以“脆弱性與內(nèi)心修復(fù)”為主題，提出并驗證了AIGC賦能的“三階九步”交互裝置創(chuàng)作流程模型，其在多模態(tài)生成與實時交互融合中展現(xiàn)出良好的整合能力與協(xié)作效率，有效解決了傳統(tǒng)流程中視覺與交互脫節(jié)、軟硬件適配效率低等問題，為交互裝置的系統(tǒng)化設(shè)計與流程優(yōu)化提供了可行路徑。與傳統(tǒng)模式相比，該模型在多環(huán)節(jié)協(xié)同與風(fēng)格一致性把控方面形成了可操作的方法，兼顧藝術(shù)表現(xiàn)與技術(shù)實現(xiàn)。

在教學(xué)實踐中，該模型已在鄭州西亞斯學(xué)院數(shù)字媒體藝術(shù)課程試點應(yīng)用，顯著降低學(xué)生技術(shù)門檻，使其在有限課時內(nèi)完成從概念到落地的全過程，作品完成率提升約 35% ，同時提升了自主探索與跨媒介整合能力。

未來研究可融合智能感知、生成式音效、實時渲染等新興技術(shù)，提升交互藝術(shù)裝置的沉浸感、參與度與情感共鳴，并在更大規(guī)模、不同文化背景和多樣化場景中驗證普適性與穩(wěn)定性。隨著人工智能、混合現(xiàn)實與多模態(tài)計算的發(fā)展，藝術(shù)與科技的邊界將愈加模糊，創(chuàng)作者可在跨媒介協(xié)作環(huán)境中快速迭代，實現(xiàn)從個人創(chuàng)意到公共體驗的平滑轉(zhuǎn)化。這一趨勢有望拓展交互藝術(shù)在展覽、公共空間及數(shù)字遺產(chǎn)保護等領(lǐng)域的應(yīng)用，并推動面向教育、療愈及社會議題表達(dá)的新型創(chuàng)作模式，為藝術(shù)與科技的深度融合提供持續(xù)動力。

參考文獻：

[1]Li J， Sun G， Tang C，et al. Silk Road Journey：A Real-timeAI-basedInteractiveArtInstallationforSilkRoadCulturalReenactmentandExperienceC」//ExtendedAbstractsof the2024ACM CHI Conference on Human Factors in ComputingSystems.New York：Association for Computing Machinery，2024：1-5.

[2］王羽.AIGC技術(shù)賦能下的數(shù)字媒體藝術(shù)人才培養(yǎng)模式探究［J].新美域，2024（12）：146-148.

[3］馮穎瑜，趙軍.基于人工智能（AI）繪畫在動畫課程中的教學(xué)改革探索：以StableDiffusion為例［J].新美域，2025（2）：167-169.

[4］何俊欽，劉欣悅．基于數(shù)字媒體藝術(shù)的融合媒介影像交互裝置設(shè)計[J].絲網(wǎng)印刷，2023（22）：83-85.

[5」王普.人工智能技術(shù)在影像裝置藝術(shù)設(shè)計中的應(yīng)用與實踐探索[J].鞋類工藝與設(shè)計，2025，5（9）：84-86.