人工智能生成技術在彩燈設計中的應用研究

中圖分類號：TS956.3 文獻標識碼：A文章編號：1004-9436（2025）19-0247-03

1彩燈設計與人工智能生成技術發展現狀

1.1彩燈設計發展現狀

隨著科技進步和人們審美水平的提高，彩燈設計從傳統手工繪制逐漸向數字化、智能化方向發展。當前，彩燈設計在傳承傳統工藝的基礎上不斷融人現代設計理念和技術手段，從基礎的造型和簡單的色彩搭配，逐漸向多元化、創意化方向發展[1]。在題材表達上，彩燈設計越來越多地結合地域文化、歷史故事和現代潮流藝術等元素，以滿足不同受眾的審美需求；在材質工藝方面，新材料、新工藝的應用使彩燈的質量和視覺效果得到顯著提升。彩燈設計的功能屬性也在不斷拓展，從節慶裝飾和民俗表演，逐漸走向城市夜景、旅游休閑項目和公共藝術裝置等更廣闊的應用場景。多元化的發展趨勢使彩燈逐步成為一種綜合性的文化載體，既承載地方文化的展示任務，又滿足現代社會對沉浸式體驗和互動娛樂的需求。

1.2傳統彩燈設計的瓶頸

創意是設計的靈魂，對于藝術性要求極高的彩燈設計而言更是如此。傳統彩燈設計往往依賴設計師的個人經驗和創意靈感，受到傳統工藝和文化的束縛，設計風格和形式相對固定。隨著市場需求的不斷變化和消費者審美水平的提高，傳統彩燈設計逐漸難以滿足人們對新穎性和獨特性的追求。設計同質化現象日益突出，作品缺乏差異性與辨識度。長此以往，會削弱彩燈藝術的文化價值，影響產業的持續發展和創新活力。傳統彩燈設計流程煩瑣，涵蓋創意構思、草圖繪制、效果圖制作與方案修改等環節，效率受到多方面制約。其一，手工繪制和圖像建模耗時長，尤其是在大型燈組或復雜造型中，設計工作量巨大，周期較長。其二，方案調整成本高，修改過程中需要重新繪制效果圖或整體建模，增加了溝通和時間成本。其三，傳統二維平面效果圖在光照變化、空間尺度感和環境融合度方面表現有限，難以全面反映實際效果。

1.3人工智能生成技術發展現狀

人工智能生成內容（Artificial IntelligenceGenerated Con-tent，AIGC），也稱生成式AI，是指運用人工智能技術，通過算法和模型生成多樣化內容的方法。核心在于訓練AI模型學習大量圖像數據，提煉藝術風格和構圖規律，最終實現自主創作。自然語言處理、圖像生成和視頻生成等技術不斷發展，為各領域創新提供支持。在自然語言處理方面，GPT系列等能夠理解和生成自然語言文本，為文本生成、對話系統等應用提供了基礎；在圖像生成方面，生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）等模型已能生成高質量圖像，為設計創作提供幫助[2]。

2人工智能生成技術在彩燈設計中的應用

2.1精準獲取提示詞

提示詞（Prompt）是用戶與AIGC模型交互的指令，其質量直接影響輸出結果。在彩燈設計中，精準獲取提示詞是利用AIGC的第一步。首先，可將設計需求拆解為關鍵詞，涵蓋設計目標、主題、風格、場景、受眾、造型元素、色彩、材質與光效等。例如，“春節主題的兒童樂園”可拆解為大型彩燈（Largelantern installation）、卡通風（Cartoonstyle）、春節元素（SpringFestival elements）、樂園（Park entrance）、夜景（Nightscene）等關鍵詞。在表達設計需求時，描述要具體、形象，避免模糊。如色彩應明確為“具有絲綢質感的正紅色”；燈光描述為“透出溫暖光芒”；材質可為“半透明絹紗”。同時，可添加負面提示詞，排除不需要的元素，逐步優化并提升生成效果的精準度。

2.2文生圖

文生圖是AIGC最直接、最常用的應用形式，通過輸入提示詞即可生成圖像，成為設計初期概念探索的重要工具。它能根據節慶主題、文化意象或場地條件快速生成多組方案，用于激發創意與拓展思路。設計師可通過提示詞直觀比較不同風格效果，并在氛圍表達上生成與場景契合的圖像，提升設計效率[3]。文生圖雖然在生成圖像的精確性與工藝合理性方面存在局限，難以直接用于施工，但作為創意生成和概念呈現的手段，已成為彩燈設計流程中的高效工具。利用同一主題生成多種材質效果，快速對比絹紗、金屬、玻璃等質感的彩燈表現力，這為后期工藝選擇提供了可視化參考。文生圖的結果可與GIS地理信息數據或場地實景結合，在前期就進行環境適配性評估，使概念設計更具實用價值。

2.3圖生圖

圖生圖是在已有圖像的基礎上進行再創作或細化的方式，主要用于草圖深化、方案迭代和局部優化。在創意階段，草圖可快速轉化為具備色彩、材質與光效的視覺方案；在迭代中，設計師可局部修改色彩、比例或紋樣，無需重新建模；在場景適配中，圖生圖可將方案嵌人場地照片，直觀展示其環境融合度和空間效果。此方法可在保留原有創意框架的前提下，探索更多細節變化，使最終方案更加精細化、多元化。該方法還有助于實現“版本管理”，保留不同階段的生成方案，便于后續比選和歸檔，構建完整的創作鏈條。

2.4圖生視頻

圖生視頻將靜態設計轉化為動態展示，可應用于三個方面：其一，動態光效預覽，模擬流水燈、漸變燈組等光效與動作效果；其二，大型燈會場景模擬，展示觀眾體驗與不同環境下的氛圍變化；其三，互動演示，模擬觀眾觸發后的變化，便于評估設計可行性。圖生視頻使彩燈設計突破靜態圖像，擴展到動態與沉浸式表現，更符合彩燈藝術“光、影、動、境”融合的特質。在此基礎上，可服務于宣傳與展示，為彩燈設計成果提供動態化傳播方式。將設計方案轉化為短視頻或三維動畫，使觀眾和客戶能夠更直觀地感受設計意圖，從而提升交流效率和市場吸引力。此技術與虛擬現實（VR）增強現實（AR）等沉浸式技術結合，能讓用戶在虛擬環境中提前體驗彩燈節氛圍。

3人工智能生成技術在彩燈設計中的應用技巧

3.1啟發創意

彩燈設計的創意生成依賴設計師的想象力和經驗，AIGC為這一過程提供了新方法。通過提示詞的發散組合、跨界元素的混合、風格遷移和場景構建，推動創意思維的拓展。設計師可將主題拆解為造型、色彩、材質、光效和氛圍等，通過靈活的關鍵詞組合生成不同的造型變體，讓傳統的龍燈在水墨、金屬、機械等風格之間自由切換。在跨界的運用中，可將敦煌壁畫的飛天紋樣與現代幾何構成相結合，強化創意表現。將自然景觀、建筑形態或數字藝術的表現語言融入彩燈造型，有助于打破傳統題材的限制，激發新的視覺表達。迭代式生成能夠使創意過程變得更加開放與多維，既可保留東方美學的典雅氣質，又能融入未來主義的先鋒元素。

3.2設計表現

彩燈設計的藝術張力體現在造型上，AIGC為造型探索提供了新途徑。設計師可在傳統動植物、人物或幾何體的基礎上進行擴展，將經典意象轉化為未來感或抽象的造型。例如，傳統龍燈可被延展為未來感的機械造型，或將“水下城市”的抽象概念轉譯為燈組結構與輪廓，使造型表現從具象走向抽象甚至超現實，形成多元化的視覺形態。同時，色彩和材質也是關鍵。生成技術可以輔助色彩預演和動態效果模擬，幫助設計師更精準地把握視覺沖擊力，快速模擬不同材質的光影效果，為后續設計落地提供依據。

3.3產品開發

彩燈產品開發是將彩燈展覽或特定彩燈主題的元素、創意、形象等延伸到各種日常商品上，形成彩燈文化衍生品，涉及系統化設計技巧。首先，通過要素結構化，拆解主題意象、紋樣、色彩和工藝條件，建立元素庫，保證設計的一致性。其次，圖案延展通過變形、組合與底紋化處理生成主圖和連續紋樣。在應用層面，將二維設計與三維產品相結合，調整比例、透視和留白，確保美學與工藝兼顧。工藝要明確絲印、燙金等制作方式，避免不可制造的效果。場景驗證通過將樣機放入展示空間檢視效果，提升決策的可靠性。這為彩燈產品開發從視覺拆解到工藝落地的整個過程提供了保障。

4人工智能生成技術驅動下的彩燈設計趨勢與挑戰

4.1跨界融合發展趨勢

隨著人工智能生成技術的發展，彩燈設計正呈現智能化和定制化的雙重趨勢。系統不再局限于根據文本生成圖像，而是逐步結合行業知識和設計數據庫，使設計師輸入的提示信息能夠自動解析為符合彩燈需求的效果圖。未來的系統將更注重個性化和定制化，能夠根據不同城市、場地和節慶主題推薦差異化的設計風格，兼顧文化共性與地域特性[4]。人工智能生成技術的開放性使彩燈設計呈現跨界融合的趨勢，通過引入不同地域、歷史和藝術元素，突破傳統局限，形成多維度的表達方式，推動彩燈從節慶裝置向更廣義的文化載體與公共藝術形式轉變，展現出更強的包容性與多元性。

4.2技術依賴挑戰

隨著技術的發展，彩燈設計面臨技術依賴與落地轉化的挑戰。生成系統基于大規模視覺數據進行圖像生成，能夠提供新穎的造型和氛圍效果，但缺乏對物理規律、結構穩定性、材料性能和制作工藝的深入理解。因此，許多生成圖像雖然藝術表現出色，但在結構支撐、工藝可行性和成本控制方面存在問題，可能導致“中看不中用”的風險。過度依賴生成技術可能使設計師忽視工藝和工程邏輯，難以實現實際應用。為解決這一問題，需建立更合理的人機協同機制，結合專業判斷進行二次篩選和修正，并進行工藝驗證，確保生成結果符合實際制作條件。

4.3原創與版權爭議

AIGC生成的設計作品存在版權爭議，行業需關注相關法規并建立規范以防范風險。AIGC的訓練數據來源廣泛，可能包含受版權保護的作品，導致AI生成的設計與現有作品相似，從而引發侵權糾紛[5]。AI的創作是基于已有數據進行提取與重組，缺乏獨立思考和情感表達，使得原創性判斷復雜。美國版權局表示，純AI生成的作品不受版權保護，但含有大量人類修改的AI輔助作品可能獲得保護。在彩燈設計中，若設計師僅將AI作為靈感工具，最終設計融人了大量獨立思考與創造性勞動，則版權較易主張；若直接使用AI生成的圖像，可能面臨版權風險和侵權訴訟。因此，設計行業需密切關注版權法與倫理規范，評估AIGC工具使用的法律風險，平衡創新與知識產權保護[6]。

5結語

人工智能生成技術正在深刻影響彩燈設計的模式與發展，帶來了前所未有的機遇與挑戰。它在創意啟發、設計表現和產品開發等方面提供了高效支持，并推動了設計流程的智能化、定制化與跨界融合。通過文生圖、圖生圖和圖生視頻等應用形式，設計師能夠在短時間內生成豐富的設計方案，打破創意思維的局限，提升方案比選和修改的效率。同時，AIGC與傳統工藝的結合為彩燈藝術注人了新的表現力，使其在地域文化表達、節慶氛圍營造與文旅產業拓展中展現出更強的生命力。未來，彩燈設計領域需要在充分利用AIGC技術優勢的同時，注重建立合理的人機協同模式。設計師不僅是技術的使用者，更應作為文化傳承者與價值創造者，在AI生成結果的基礎上進行甄別、篩選與再創造。行業層面應逐步完善相關法律法規和行業標準，明確版權歸屬與倫理規范，為AI賦能下的彩燈創新提供制度保障。在文化傳承與技術創新之間尋找平衡點，有助于推動彩燈藝術從傳統工藝向數字化、智能化轉型，實現藝術價值與產業價值的雙重提升，并為中國傳統文化的發展注入新的活力。

參考文獻：

[1］呂隆飛，周鵬輝.人工智能輔助的智能照明系統設計與控制[J].中國照明電器，2024（7）：66-68.

[2]王濤，張金霞，蒿永鵬，等.北京藝術中心智能照明設計應用［J].建筑技術，2024，55（12）：1447-1449.

[3］徐明.人工智能開源硬件與Python編程實踐［M］.重慶：重慶大學出版社，2020：128.

[4」楊紅，紀靜怡.生成式人工智能介入傳統手工藝傳承的現狀及影響展望[J」.中原文化研究，2025，13（4）：68-76.

[5」賈丹.人工智能賦能非遺數字化展示的應用研究［J」.網印工業，2025（6）：79-81.

[6]馬芝，張麗娜，劉夢宇.一種LED智能幻彩燈飾方案的設計與應用[J].中國集成電路，2025，34（8）：73-76.