AI賦能下藝術設計創作范式的變革

中圖分類號：J05 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7357（2025）27-0028-03

回顧藝術史，色彩一直是情感與意義的載體：敦煌壁畫的石青與赭石，凝固著千年的宗教與民俗信仰；印象派畫布上的光影交錯，記錄著現代都市的瞬息變化；現代主義的抽象色塊，則成為思想與觀念的視覺化表達。傳統的色彩設計依賴藝術家的天賦與修養，這種“手工藝式”的創作方式雖具人文溫度，卻難以滿足當代多平臺、多文化、多情境的設計需求。

近年來，隨著深度學習、圖像識別與自然語言處理等技術的融合，AI在色彩識別、情感映射、風格遷移等方面突破了人類視覺生理的限制，實現了更高精度、更具文化適配性的色彩表達。這不僅拓展了創作邊界，也為色彩語言帶來了更多元的表現可能。

然而，技術的擴張也帶來新的挑戰。生成內容的原創性與版權歸屬引發持續爭議；在跨文化交流中，AI對色彩符號的理解可能出現偏差，如不同文化對同一色彩的情緒解讀存在巨大差異，“白色”在中國常寓意純潔祥和，卻在部分地區的消費市場中可能觸發負面聯想。基于此，本文將“色彩語言”作為研究核心，探討AI在藝術設計中的應用路徑與文化適配機制。通過分析兩個具有代表性的案例——藝術家RefikAnadol利用AI構建沉浸式色彩體驗，以及微軟亞洲研究院的語義色彩遷移模型一一本文試圖揭示AI如何在保留人類審美與文化內涵的同時，推動色彩語言向智能化、多維化演進。最終，我們關注的不是AI取代人類，而是如何通過人機協作，構建一個技術與藝術相互賦能的創作生態。

一、色彩在藝術中的歷史與文化語境

（一）色彩在藝術史中的演變及其文化內涵

色彩并非單純的物理現象，而是人類文化與情感的濃縮符號。它既承載了歷史的厚度，也映射了地域與民族的審美習慣。從古代壁畫中礦物顏料的沉穩質感，到當代藝術裝置中色彩與光影的動態融合，色彩始終在不同文明的藝術表達中扮演著不可替代的角色。

以中國歷史中的傳統色彩為例，石青、石綠、赭石等礦物色料不僅是繪畫媒介，更是禮制、宗教與社會秩序的象征。它們的真實性與復原，不僅涉及材料科學問題，更關乎文化記憶的保存與再生。近年來，在可持續時尚、文創設計等領域，設計師借用這些傳統色彩與紋樣進行再創作，使古老色系在當代生活中獲得新生，這體現了色彩在文化傳承與創新之間的橋梁作用。

人工智能的加入，使得我們得以在更大規模、更高精度上分析和再現這些色彩特征。例如，深度學習技術可以解析歷史藝術作品的色彩構成，提取主色調、輔色及配色規律，并建立多維度的傳統色彩數據庫。這類數據庫不僅有助于學術研究，也為設計師提供了創作參考，實現歷史審美與現代設計的對接。

此外，通過跨文化語料分析，AI還能量化色彩在不同文化中的情感和象征意義一一紅色在中國象征喜慶祥瑞，在西方交通系統中則是警示信號。這樣的差異提醒我們，色彩的應用必須考慮文化語境，否則可能在跨文化交流中產生誤解。這種文化敏感度，正是藝術創作在全球化語境下不可或缺的素養[]。

（二）AI在色彩感知與表達中的應用：超越模仿

在藝術設計領域，人工智能在色彩感知與表達上的作用，正從早期的模仿與輔助，逐步演變為推動創作語言革新的重要力量。生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等生成式模型，使AI能夠對既有藝術作品的色彩風格進行深度解析，并基于數據模式生成具有原創性的全新色彩組合。這種能力突破了傳統色彩理論中以色相、明度、純度為核心的線性邏輯，使設計師能夠在更廣闊的色彩空間中探索新穎的審美效果，甚至構建出超越現實光譜的色彩體系，從而為未來主義與超現實主義的視覺實驗提供了技術支撐。

同時，AI在個性化色彩體驗設計方面的潛力亦不容忽視。通過采集用戶的情緒偏好、行為習慣與生理反應（如心率、腦電波等），并將其與色彩數據庫進行匹配，系統可以在實時情境中生成與個體情緒狀態相適應的色彩方案。這一機制在數字博物館、沉浸式裝置等交互藝術場景中尤為顯著，使空間的色彩氛圍能夠隨觀眾的情緒變化而動態調整，從而實現觀者與作品之間的情感共鳴。

（三）AI作為藝術家的協作伙伴：色彩語言的演進

人工智能在色彩語言演進中的價值，并不在于取代人類藝術家，而在于成為其創作過程中的智能協作主體。借助多維度評估模型，AI能夠綜合視覺平衡性、情感傳達效率與文化適配度等因素，快速生成并篩選色彩方案。在可持續設計領域，系統還可調用環保染料數據庫，為設計師推薦兼具美學價值與生態標準的配色選擇，使創作過程兼

顧審美與社會責任。

跨模態生成機制的興起，使AI可以在不同藝術媒介之間建立色彩映射關系。例如，通過分析音樂的頻譜與情感曲線，系統能夠生成與之呼應的色彩動態影像，從而在交互裝置中實現聲光色彩的多感官協同。這種技術不僅擴展了色彩語言的表現邊界，也為當代藝術提供了融合聽覺與視覺的新型表達路徑[2]。

更值得關注的是，AI解析出的色彩規律本身，也可被轉化為具有獨立藝術價值的可視化作品。當色彩數據以圖形化方式呈現時，它既是科學研究的成果，也是藝術創作的素材。例如，在某些工程設計中，藍與橙的同心圓結構既滿足了功能需求，又因冷暖對比而呈現出鮮明的科技美學。這種技術與藝術的相互轉譯，正是AI賦能下色彩語言多維演進的生動體現。

二、實證分析：可驗證的應用案例

為了進一步驗證AI技術在色彩語言智能化演進中的實際應用路徑，本文選取了兩個具有代表性的實踐案例，分別對應數字藝術創作及工業級工具研發兩個層面，探討其在真實語境中的功能表現與潛在問題。

（一）RefikAnadol的Al藝術實踐：《MachineHallucination》的色彩演化邏輯

王耳其裔新媒體藝術家RefikAnadol是當前國際AI藝術領域最具代表性的實踐者之一。其代表作品《MachineHallucination》（2019）在紐約Artechouse展出時，利用GAN技術將紐約市數千萬張歷史建筑照片進行語義聚類與重構，通過“數據夢境”方式生成連續變化的影像墻。尤其在色彩處理方面，該作品通過訓練生成模型中的“感知偏好權重”，模擬人類記憶中對色彩的模糊性與非線性感知，從而構建出一種高度情緒化、流動性強的色彩體驗空間（見圖1）[3]。

圖1參觀者在沉浸式空間中體驗生成型色彩流動裝置的視覺場景

（來源：RefikAnadol官方網站提供的展覽實拍圖集）

據Anadol工作室的項目報告，該作品的生成模型由三個階段構成：第一階段利用Autoencoder將圖像壓縮至128維潛變量空間，第二階段采用StyleGAN進行風格提取與融合，第三階段則在輸出層引入語義顏色調節器（SemanticColorModulator），充許藝術家根據關鍵詞（如“回憶”“城市”“夜晚”等）調整整體色調與冷暖配比。該機制突破了傳統圖像處理對色彩靜態描述的限制，實現了“語義一色彩”雙重映射的交互關系。

RefikAnadol的作品表明，AI生成系統并非只能輸出高保真圖像，更能根據情緒與語境引導色彩的分布趨勢，使其成為表達心理意象與社會記憶的視覺語言。這種機制尤其適用于城市公共藝術、新媒體展演與數字博物館等場景，在提供視覺沖擊的同時，激發觀者的情感共鳴與參與思考4]。

（二）微軟亞洲研究院的語義色彩遷移模型：算法驅動下的風格本地化實驗

在實用性與普適性層面，微軟亞洲研究院于2022年發布的“語義色彩遷移模型”（SemanticColorTransferwithEmotionEmbedding）是當前工業級AI配色系統的典型代表。該模型發表在SIGGRAPHAsia2022會議上，主要目標是實現基于語義關鍵詞的色彩自動生成與圖像風格遷移。

該系統的核心由兩部分構成：第一部分為情緒嵌入模型（EmotionEmbedding），建立“顏色一情緒”關系數據庫，覆蓋30余種常見形容詞（如calm、energetic、elegant等）與RGB/HSV色彩組合；第二部分為語義調控網絡（SemanticAdjustmentNet），基于Transformer結構，在識別原始圖像語義結構后進行區域性色彩調整，以實現關鍵詞語義與圖像風格的高匹配度。

微軟研究報告顯示，該模型在多個國際用戶研究中獲得高度評價，尤其在品牌視覺本地化設計與社交媒體廣告圖像調優方面，能顯著提升用戶對圖像內容的情緒識別度。該項目目前已在微軟廣告平臺以及合作企業中試運行，并對外提供API服務，支持Figma、Photoshop等平臺插件開發[5]。

該案例不僅驗證了AI系統在色彩生成中的高效性與可控性，也反映出未來色彩設計將更多由“語義引導一模型生成”構成的鏈式邏輯所主導。在該邏輯下，色彩語言不再只是視覺呈現的結果，而是文化、情緒與認知的編碼器。

三、結論與展望

隨著人工智能技術在圖像生成、色彩分析和文化適配等多個方面的不斷進步，藝術設計正在經歷一次深刻的創作范式變革。特別是在色彩語言的表達與應用領域，AI不僅提供了超越人類生理感知極限的技術路徑，也為多文化語境下的視覺傳播構建了新的語義橋梁。從RefikAnadol將城市記憶轉譯為動態色彩體驗，到微軟亞洲研究院開發的語義驅動配色算法，均顯示出AI在拓展色彩語言表現力方面的多元潛力。

本文基于實證案例梳理了當前AI賦能色彩設計的三種主要路徑：一是圖像生成與著色的高精度建模，提升視覺表達的一致性；二是情緒與語義引導下的風格遷移，實現個性化視覺語境構建；三是文化符號體系的適配性學習，規避傳播中的文化誤讀。這些技術路徑不僅提升了設計師的操作效率，也在一定程度上改變了“創意”在當代設計中的結構位置：由傳統的經驗驅動逐漸演化為“算法一人機協作”共同作用下的智能創作過程。

然而，AI驅動的色彩語言發展仍面臨若干亟待解決的挑戰。首先，數據倫理問題。部分AI模型在訓練過程中存在版權爭議或語義歧義風險。其次。視覺風格趨同的隱憂。模型建議若未被設計師充分過濾和再創造，可能導致創作的同質化傾向。最后，跨文化傳播場景中對色彩語義的誤判風險，仍需AI系統進一步增強對文化語境的敏感度。

未來，在算法能力不斷演進的基礎上，更應重視“人機協同”的制度建構，特別是在藝術教育、版權規范與平臺治理等層面，形成AI輔助創作的倫理邊界與審美準則。同時，設計師應當積極掌握AI工具的語法與邏輯，在系統建議與個人創意之間保持動態平衡，以實現“技術增強創作”而非“被動替代”的發展路徑。

綜上所述，色彩語言的智能化演進不僅是人工智能介入藝術設計的表征之一，也昭示著未來設計思維、創作結構與文化溝通方式的重構方向。在此過程中，設計師、技術開發者與制度制定者需共同協作，推動形成具有創造性、責任性與包容性的AI藝術設計生態。

參考文獻：

[1]孫堇.色彩語言在油畫與數字媒體融合中的表現與轉化研究[J].色彩，2025，（04）：107-109.

[2]郭斌，張秋韻，方禹楊，等.計算美學：計算科學驅動的視覺美學度量與生成[J].包裝工程，2021，42（22）：62-77+102.

[3]李路珂，劉欣，蔣雨彤.色彩塑造空間：山西高平開化寺大殿的色彩營造思想初探[J].裝飾，2025，（01）：25-31.

[4]朱昱寧，徐博群，劉肖健.基于交互式遺傳算法的參考圖像輔助配色設計[J].包裝工程，2020，41（02）：181-188.

[5]貴向泉，曹磊，李立.融合CBAM注意力機制的敦煌壁畫風格遷移[J].計算機系統應用，2025，34（04）：276-285

[6]劉世光，裴敏.圖像間基于紋理感知的情感色彩遷移[J].電子工程學報，2018.6（06）：75-86.

（責任編輯：薛竹影）