非物质文化遗产的智能化视觉设计研究

李闯

关键词：非物质文化遗产;智能化;视觉设计

中图分类号：J527 文献标识码：A

文章编码：1672-7053（2022）06-0112-03

非物质文化遗产见证着一个民族的悠久历史，也诠释着过去的灿烂文化，随着社会进程的不断发展，非物质文化遗产逐渐消失，人们开始思考如何传承和保护非物质文化遗产，以及如何拓宽非物质文化遗产的发展领域和传播渠道。传统的保护和发展手段已经不能满足人民大众日益增长的需求，亟需一种技术或手段来辅助非物质文化遗产的传承与发展，而随着人工智能技术的日益成熟，恰好给非物质文化遗产的保护和创新提供了机会。客观的说，运用先进的人工智能技术为非物质文化遗产的数字化保护和传承带来了革新，使传播载体不断迭代更新，传播路径逐渐多元化，受众群体更加宽泛。改变了非物质文化遗产资源与受众之间的关系，为非物质文化遗产在自媒体时代进行有效地传播打下了坚实的基础。人们要重视人工智能技术与非物质文化遗产传承与创新设计的交叉融合，熟悉掌握其中各个要素之间的关系。当人工智能遇到相对复杂的设计任务时，要得到一个好的创造结果还有很长的路要走。现阶段的智能化设计手段可以增加设计方案的数量，但是智能化生成设计的内容类型单一，缺乏创新性，这些弊端都制约着设计的应用场景。现有的智能化设计系统大多智能批量生产简单的标志、招贴或导向设计等类型的内容。由此可见，现阶段人工智能辅助视觉设计方面的优势主要体现在效率、数量等属性层面，对于设计技术还需成熟。但即便如此，智能化设计仍然会对未来的视觉设计工作方式带来巨大影响，甚至是颠覆。通过机器训练使其掌握智能化视觉设计技能并改进优化，是目前亟需解决的问题，只有充分了解视觉设计的流程，在此基础上应用智能化设计技术，通过机器学习，才能在不断地试错、改错、迭代的基础上得到最佳的设计结果。

1非物质文化遗产智能化视觉设计的现状及存在问题

1.1非物质文化遗产智能化视觉设计的现状

人工智能近几年虽然得到了长足发展，但从技术研究角度来看，目前所赋能的各个领域还处于“弱人工智能”层面，现阶段大多数数字系统架构都基于项目框架、组成要素、对抗网络、评估网络四个部分，在一定程度上实现了对一般常规的人类行为模式模拟[1]。当前设计领域的智能化设计手段是以预设的设计要素为基本的人工智能学习素材，可以根据不同的设计模板，结合预设好的设计规则进行初步设计，得到多种设计结果，并通过对抗神经网络对其进行分级标定，以此作为二次训练素材进行更深层的机器学习训练。首先，通过神经网络根据提示语识别构建一个海量设计模型素材库，设计条件及规则作为随机变量，对基本的设计元素进行智能化分类，如文字、视频、音频、图形图像等;其次，通过设计规范对元素的组合进行机器学习，形成多种备选设计方案;最后，通过大数据技术手段对方案进行适应性评价，得到最优的设计方案[2]。

1.2非物质文化遗产智能化视觉设计的存在问题

非物质文化遗产智能化视觉设计还处于初级阶段，智能化设计创作的各个流程还不成熟。此外，这种智能化设计方式也存在很多弊端，由于人工智能赋能设计需要收集大量的模型、素材进行深度的学习训练。在这个过程中需要超高性能的计算机支撑，同时也需要耗费大量的时间，因此得到的结果具有很多不确定性。在对图像内容进行分类时可以赋予人工智能机器精准的提示语，或对图像中的关键内容提取时要进行精准的筛选。这些都是当下人工智能赋能各个研究领域普遍存在的问题，也是亟需解决、优化的问题。

2非物质文化遗产的智能化视觉设计意义

2.1智能化呈现与传承

任何一种文化都需要呈现与表达，传统的非物质文化遗产从古至今的呈现方式大同小异，包括但不限于口头、纸媒介、演绎、影像音像等方式进行传播与传承[3]。近年来，数字技术日益成熟，使非物质文化遗产的呈现与创新得到了空前的发展机会。智媒体时代，非物质文化遗产除了传统的呈现方式外，还融入了数字杂志、数字电视等数字产品，以及VR、AR等数字技术，前者可以给受众带来视觉、听觉上的感官享受，后者则可以让受众在视觉和听觉的基础上增加触觉与嗅觉等体验[4]。人工智能技术手段可以明晰地表达非物质文化遗产的保护意义和用更多的路径诠释非物质文化遗产的传承内容，通过人工智能技术手段对传统的非物质文化遗产进行二次视觉制造，设计出符合现代社会审美的“数字创意产品”，让受众能够在过去与现在、线上与线下进行体验与转换。

人工智能技术的发展给传统非物质文化遗产的传承与发展方式带来了变革，赋能传统的师徒面授、观摩实践等传承手段，对其传承与传播内容进行智能化处理，使非物质文化遗产内容可以永久地保存在云端，受众可以在授权的条件下进行学习、浏览甚至是下载与传播[5]。而非物质文化传承人也可以随着社会的发展丰富更新非物质文化遗产的数字化内容，并可以实时地在任何空间、任何时间对其解释与传播。智媒体时代，为受众构建了数字化信息丰富、技术手段多样的信息平台，为非物质文化遗产的多元化发展与传承拓宽了路径，弥补了传统非物质文化遗产的传承断裂与失传的风险，为非物质文化遗产的传承带来了良性发展。

2.2智能化传播与共享

数字技术给传统文化与现代社会精神需求带来了良好的互动，多样的传播手段给传统的非物质文化遗产赋予了“古今并存、纵横交织”的发展方向。人工智能技术的发展更是实现了非物质文化遗产的跨地域、跨空间、跨時间的传播，改变了传统非物质文化遗产从单一发展向多元化发展的传播路径。颠覆了传统非物质文化遗产互动性单一、传播范围不广、传播速度慢和传播广度不够等客观条件的限制。智能化的传播方式，颠覆了传统的点、面的单向传播模式，使受众在接收非物质文化信息时由被动接受状态转为主动的索取模式，由被动的消费者、使用者变成主动的选择者、创造者。这些改变能够得以实现，主要得益于智能化手段的成熟，受众在主动享受传统非物质文化遗产带来的乐趣时，也能积极地对内容进行二次设计改造及进一步的传播和共享。人工智能技术可以将传统的非物质文化遗产内容进行智能化地收集与筛选，并通过进一步的数据分析、融合设计，制造多元化的数字非物质文化遗产创意产品。在此基础上将设计成果进行数字化的编码，构建非物质文化遗产智能化数据库，以实现非物质文化遗产通过数字化创意产品的静态传播转为动态传播[6]。

2.3智能化重构与融合

在全球化高速发展的今天，国家之间的各领域交流、合作越来越密切，特别是网络技术的高度发展，促使各种文化交流更加频繁，各种文化互相交融、吞噬、重构。特别是近年来，外来文化的输入对于我国传统文化的冲击比较大，在某些方面造成了一定的消极影响，影响了我国传统文化的传承安全[7]。非物质文化遗产作为我国珍贵文化资源的一部分，其具有独特的历史文化价值，做好非物质文化遗产的传承保护，有助于提升民众对于中华传统文化的认同感和自豪感，同时对稳固国家文化安全也意义重大。传统的保护手段已经无法满足非物质文化遗产传承保护的现实需求，如何对非物质文化遗产进行数字化重构和融合保护极其重要。人工智能技术为非物质文化遗产数字化保护提供了新的途径，有助于加速我国非物质文化遗产数字化重构保护的工作进度，使我国非物质文化遗产得到更好地发展。

3非物质文化遗产的智能化视觉设计思路

人工智能技术辅助非物质文化遗产视觉设计是进行可控的视觉设计和生成，使数字内容制造变得高质、高效、普惠，从目标上来说是构建制造引擎，生产多种数字内容（图像、视频、图形），形成线上线下设计生态，聚焦满足用户、场景需求的数字视觉内容制造。非物质文化遗产的智能化设计和生成，首先要满足受众所需的数字视觉内容制造，包括针对图像、视频及图形的生成、编辑、渲染、评估、摘要等视觉内容的设计与制作，用技术来赋能和改革非物质文化遗产的创新设计[8]。非物质文化遗产的智能化设计主要包含三大块：最基本的图像（2D静态）、时间序列信息后形成的视频（动态）、3D内容（这里暂称为图形），赋以互动的能力，这三者之间又可以相互转换，编辑制造难度也呈指数级上升。因此，非物质文化遗产创新设计模式显得尤为重要，如图1所示，文章从“输入输出”“视觉制造”“评价维度”三个方面阐述了基于人工智能技术的非物质文化遗产创新设计思路。

3.1输入输出

素材资料输入的前期工作是非物质文化遗产相关素材的收集与检索，通过大数据与人工神经网络的联想能力及强大的识别分析推理功能，可以快速地搜索到相关素材，高效地辅助设计师启发创意思维。从用户输入信息来看，可以有以下几种：（1）参数，表现为设定好的属性及标签，如大小、主色、风格等;（2）素材，主要包含元素、图元、3D模型、文案等，这些是组成视觉创新设计的基本单元;（3）草案，即对设计成品的大致描绘，可以是草图、框图、语义图、音乐等，主要是表达对生成结果粗略的视觉约束和期望。输出是经过完整部分流程后，提供给使用方的结果，可以是经变换的素材，也可以是渲染后的成品，也包含完备的信息案例，输入不同的约束，生成不同的结果，并在不同的场景中投放使用。从用户输出信息来看，可以有以下两种：（1）成品，包含合成图、成图、视频等，主要体现在视觉创新设计渲染得到的数字化内容;（2）案例，是一个结构化的内容，包含所有生成最终成品的信息，如视觉信息、语义内容、空间关系、时间序列等，是一个完整的视觉案例场景。

3.2视觉制造

视觉制造引擎包含两个核心部件，二者缺一不可，相互依赖，不同的场景侧重也不同。一是，生成引擎，生成引擎在输入的约束下，依赖已训练好的模型和知识（图谱），对输入进行各种变换及产生新的输出，这里不需要素材库，一般而言，如果搜索部件能找到更合适的结果，会优先使用搜索引擎的结果。二是，搜索引擎，搜索引擎的基础是一个庞大的素材、成品及案例库，输入需求找到满足相似、相搭等约束的候选集，如果没有合适的结果，可以调用生成引擎进行在线生成。视觉设计的结果数量是极为庞大的，需要经过视觉审美训练的人工神经网络评估系统来自动筛选出符合人们审美的视觉结果，此过程相当于设计师的方案优化与调整。与之不同的是智能设计运用超高的运算能力展现出优质的视觉制造结果与方案，这里相当于人工智能技术帮助设计师完成了第一轮设计并进行了优化处理，设计师可以直接进入第二轮的迭代设计，对方案进行创意性修改。因此，视觉制造生成阶段主要需要智能系统进行前期的模型训练，同时建立素材、成品及案例数据库。

3.3评价维度

当下业内对机器生成视觉结果并没有一个很好的评估指标，尤其是在设计业界能规模化使用的评价体系几乎是空白的，经过实践摸索后，文章提出了机器视觉创新设计的五位一体的评价维度：（1）满足视觉美学表现，对视觉外表现维度的描述，除了不能有基础的视觉错乱以外，应该具有客观性，一般从低到高一次满足，但由于不同用户或场景所关注和需要的不一样，不需要全部满足;（2）合乎语义内容逻辑，视觉内容语义层面维度上要协调一致，如视觉表现与需求一致、图文音互搭、物理感与真实感一致、故事性合理、道德与价值观上的和谐等;（3）保证结果的丰富性，在满足用户输入可控维度的基础上，保证结果的丰富性，在每次、每批、每人、每个场景上有合理的变化;（4）提供用户预期的抓手，从输入角度来看，可控性是满足用户业务需求和预期的关键抓手，可控性体现在参数约束、素材、流程三个方面，参数约束要求生成结果需要满足这些条件，也是生成过程中的约束，以标签方式提供;（5）素材体现在每个案例提供的不同输入，是最终结果呈现的组成部分，也会对结果有可控性，流程主要体現在执行哪些原子功能、流程串联方式等;（6）用户和商业价值，这也是最重要的一个因素。

4结语

非物质文化遗产发展在传统的设计层面较为落后，人工智能技术的快速发展，拓宽了非物质文化遗产创新发展与传承的视野。在某一程度上颠覆了传统设计的手段，特别是在美术、艺术、科学、技术相辅相成大融合的环境下，人工智能技术在非物质文化遗产记录、保护、传承、应用等领域彰显了很大的作用，对非物质文化遗产智能化创新设计也具有不可估量的价值。因此，要强调智能化创新设计，但是不能局限于传统的实物设计领域，要发挥人工智能技术的创造性，促进非物质文化遗产资源的共享，扩大非物质文化遗产的影响范围，加快非物质文化遗产的传播速度，进一步将人工智能技术运用在服务设计、社会设计层面，解决非物质文化遗产保护与创新发展的问题。