人工智能图像生成在环境设计中的应用

摘 要：人工智能图像生成在环境设计中的应用研究的目的是提高环境设计效率和质量。本文通过回顾人工智能图像生成技术和设计实践探讨人工智能图像生成技术在环境设计领域的应用，人工智能图像生成技术可以有效提高环境设计的效率，但依旧存在无法满足设计细节表现等不足。人工智能图像生成技术在环境设计中虽然具有广泛的应用前景，但也体现了在内容表现力、原创性等方面的局限性。

关键词：人工智能；图像生成；环境设计

近年来，随着人工智能技术和计算机视觉技术的快速发展，人工智能图像生成技术在图像合成、图像修复、图像翻译等领域取得了显著进展。在环境设计领域，人工智能图像生成技术的应用尤其引人注目。通过对大量的图像数据进行深度学习和训练，AI不仅能够生成各种风格和特征的图像，还能够根据设计师的需求和指导，创造出符合特定设计理念的视觉作品。这种技术的应用极大地丰富了设计师的创作工具箱，为他们提供了前所未有的创作自由和效率，使得设计的过程更加灵活、新颖和高效。数字智能化技术的应用使设计的价值凸显，设计成为新技术的集合点和对新技术最敏感的领域，高新科技给设计创意创新提供了无限的空间和可能性[1]。然而，在这个领域中，人工智能图像生成技术的应用还存在许多值得探索和研究的问题和潜力。本研究将结合环境设计和人工智能图像生成技术，探讨人工智能图像生成技术在环境设计中的应用和发展前景，旨在为环境设计的创新和发展提供新的思路和方法，为环境设计带来更多创新和突破[2]。

一、环境设计表现手段概述

环境设计领域的表现手段发展历程，从最初的手绘技术、到辅助工具的广泛应用，再到最近人工智能（AI）技术的融入，反映了技术革新如何推动设计方法的演变和创新。

在计算机技术尚未普及的早期，环境设计主要依靠手绘完成。设计师通过铅笔、墨水、彩色铅笔、马克笔等传统绘图工具，在纸张上进行创作。这一时期的设计工作高度依赖于设计师的绘画技能和空间想象能力，手绘图纸和效果图是设计表达和沟通的主要手段。尽管手绘具有独特的艺术魅力和个性表达，但在修改、复制和传播等方面存在局限。

随着计算机技术的发展和普及，各种计算机辅助设计（CAD）软件和图形处理工具成为环境设计师的重要助手。软件如AutoCAD、SketchUp、Photoshop等的使用，大大提高了设计的效率和精确度。设计师可以在电脑上快速绘制设计图纸，轻松修改设计方案，并通过三维建模和渲染技术，生成逼真的效果图和动画，这些都极大地丰富了设计的表现手段和沟通效果[3]。此外，数字化工具还促进了设计协作和资料共享，使得设计过程更加高效和协同。最近几年，人工智能（AI）技术的发展为环境设计领域带来了新的变革。AI图像生成技术如Midjourney、Stable Diffusion等，能够根据文本描述自动生成高质量的设计图像和效果图，为设计师提供丰富的创意启发和快速的视觉原型。AI技术还被应用于设计方案的优化、用户体验的模拟分析、项目数据的智能管理等方面，提高了设计的科学性和创新性[4]。AI的融入不仅提升了设计的效率和质量，也开启了更加个性化、智能化的设计新纪元。

环境设计在表现手段上的发展，从手绘到辅助工具的使用，再到人工智能技术的融入，反映了技术进步如何不断推动设计领域的变革和发展。每一次技术的革新都为设计师提供了更多的可能性，使设计过程更加高效、创意更加丰富多样。未来，随着技术的持续进步，环境设计将继续朝着更加智能化、个性化的方向发展，为人们创造更加美好的生活环境。

二、主流软件概述

（一）Midjourney

Midjourney是一款革命性的人工智能软件，它利用深度学习技术，特别是变换型神经网络（Transformer Neural Networks）和大规模语言模型，来解析用户提供的文本描述，并据此生成高质量的视觉图像。该软件专注于利用深度学习技术来探索和创造视觉艺术。它通过结合最新的机器学习算法和丰富的数据集，能够根据用户的指令生成独特且引人入胜的图像和视觉作品[5]。Midjourney在生成独特和艺术化图像方面表现出色，特别是在风景、抽象艺术和概念艺术等领域。它能够根据用户的简短提示，创造出具有深度和情感的图像，适合在艺术创作和设计探索中使用。Midjourney的核心特点在于其能够解读并实现用户复杂的创意指令，将抽象概念转化为具体的视觉表达，从而开辟了一条连接人类创造力与人工智能潜能的新途径。该软件的开发背后是对深度神经网络的深入研究和优化，使其不仅能够模仿人类艺术家的风格，还能创造出前所未有的视觉效果。

（二）Stable Diffusion

Stable Diffusion是一种先进的深度学习模型，它在图像生成领域内引起了广泛关注，它能够根据文本描述生成高质量、高分辨率的图像。该技术基于变分自编码器（VAE）和扩散模型的结合，通过一个精心设计的训练过程，使模型能够学习到从一个简单分布（如高斯分布）到复杂数据分布（如真实图像的分布）的映射。Stable Diffusion的一个关键特点是其“稳定性”，这意味着模型能够在不牺牲图像质量的情况下，有效地控制生成过程，从而产生与输入文本描述高度一致的图像，另一特点是作为一个开源项目，Stable Diffusion鼓励开发者和研究人员参与其中，不断改进开发模型和扩展其应用[6]。此外，Stable Diffusion采用了一系列创新技术来提高效率和减少所需的计算资源，这使得它不仅适用于高性能计算环境，也能在一般的消费级硬件上运行。随着人工智能和计算机视觉领域的不断发展，Stable Diffusion已经在艺术创作、游戏开发、虚拟现实等多个领域展示了其巨大的应用潜力，被视为开启创意和视觉内容生成新纪元的关键技术之一。

（三）软件对比

Midjourney侧重于使用深度学习模型来解析用户的文本提示，它通过优化的算法和网络架构，能够产生高分辨率和视觉上引人入胜的图像。Midjourney的算法和模型细节不完全公开，但其强大的图像生成能力受到了广泛认可。特别是在风景、抽象艺术和概念艺术等领域。它能够根据用户的简短提示，创造出具有深度和情感的图像，适合在艺术创作和设计探索中使用。

Stable Diffusion是一个开源的图像生成模型，它使用了变分自编码器（VAE）和UNet架构的组合，专注于生成高质量的图像。Stable Diffusion的一个显著特点是其开源性，这意味着开发者和研究人员可以自由地访问、修改和改进模型，促进了技术的快速发展和创新。由于其开源特性，用户可以根据需要调整模型参数，甚至训练自己的模型以满足特定的图像生成需求。这使得Stable Diffusion非常适合科研、教育和个性化项目开发[7]。

相较于Midjourney软件在既定空间形态设计无法操控的缺点，Stable Diffusion软件的参数设置进行了较大范围的简化，并在图像生成速度、细节和空间形态的表现力上实现了一定的提升，因此本文最终选择Stable Diffusion进行设计实践。

三、人工智能图像生成技术在环境设计中的效果

（一）设计任务描述

为了深度了解图像生成技术在环境设计中的效果，通过与传统设计方法的比较，评估AI技术在提高设计效率、设计产出方面的贡献。研究以“南工大校史馆”环境设计为例，利用主流算法技术的软件进行设计实践，分析效果表现，总结AI图像生成技术在实践中遇到的问题，探讨解决方案，并对未来在环境设计领域的应用前景进行展望[8]。最终图像生成使用SU软件绘制校史馆的基础线框图（如图1、图2），确立设计的基本框架和空间结构。根据设计需求和语言描述，使用AI图像生成技术最终生成校史馆的环境设计图像，包括内部空间、整体风格等多个方面。本研究旨在深入探索AI图像生成技术在环境设计领域的应用潜力，为环境设计的创新发展提供新的视角和方法。

（二）设计效果分析

通过整理和分析人工智能图像生成技术训练完成的校史馆图像，可以更加深入地探究环境设计图像生成效果的图像质量和视觉效果等问题，这将有助于推动基于人工智能技术辅助的图像生成技术的不断深入和完善，从而为人工智能艺术的发展提供更多的可能性。

由图3、图4可见，sd在整体环境的设计表达和氛围体现上有显著优势，拥有良好的审美和艺术特性的表达，创造出相对传统建模快速且多样化的设计，但sd也存在明显的不足，生成的设计缺乏特定历史文物或主题进行定制的灵活性，例如展墙、展示柜等内容的缺失，无法体现设计师所想要的内容表达与空间特性的体现，缺乏了校史馆空间的真实性和历史魅力。这一缺陷的根本原因在于缺乏专门针对展览展示场景的数据库支撑，从而导致生成的图像无法满足展览展示细节的高品质需求。

为了解决这一问题，建议的改进方向包括进行针对性的大规模模型训练以及获取或构建专门的数据库。通过开发适合于展览展示的人工智能图像生成的大模型，可以显著提高生成图像的质量及其细节的表现力，使之更加符合展览展示的高标准要求。这一改进不仅需要在技术层面上的创新，例如算法和模型结构的优化，也需要在数据收集与处理方面进行深入的工作，确保模型训练依赖的数据既丰富又具有高质量。通过这样的技术进步，未来的图像生成技术将能够更加有效地服务于展览展示等特定领域，为用户提供更加精细化和丰富化的视觉体验。

通过这些技术上的改进和创新，未来的AI图像生成技术有望在展览展示等特定领域提供更加精细化和丰富化的视觉体验。

总地来说，从生成的结果看，虽然设计具有一定的空间属性，但在内容处理、细节表现及空间特性的展示上仍然难以满足专业设计的需要。未来，随着技术的持续进步和专门数据集的构建，AI图像生成技术将能够更好地服务于设计领域，为设计师提供更加强大的工具，为观众创造更加丰富和深刻的视觉与空间体验。

四、局限性与发展潜力

（一）人工智能图像生成技术在环境设计中的局限性

从人工智能图像生成的结果来看，主要依赖于大量现有图像数据的学习与模仿。这种依赖性可能导致生成的设计缺乏原创性和创新性，因为它们在很大程度上是对已有视觉元素和设计风格的再现。尽管人工智能图像生成技术能够展现出快速生成图像、提供多样化设计方案的能力，以及在大多数情况下能够实现理想的视觉效果，但其在内容表现力方面的局限性不容忽视，主要表现在无法充分体现设计师对细节的表达需求和空间特性的展示，从而影响了设计的完整性和深度[9]。其原因可能是人工智能模型在训练过程中可能未能充分考虑到空间特性和地域特色。AI图像生成技术的效果在很大程度上依赖于训练数据的质量和多样性。如果训练数据集中存在偏差或不够全面，那么生成的图像也可能反映出这些限制，导致设计方案无法覆盖更广泛或更具特色的视角。此外，AI目前还无法像人类设计师那样深入理解复杂的设计理念和文化背景。它的生成过程更多是基于数据模式的识别和复现，而非对设计理念的深刻理解和创造性解释。这意味着AI生成的图像可能在传达深层设计意图和文化含义方面存在局限。

（二）人工智能图像生成技术在环境设计中的潜力

在当代设计实践中，人工智能（AI）图像生成技术正日益成为一种不可或缺的工具。这项技术通过提供快速的视觉原型和无限的设计迭代，不仅极大地加速了设计过程，而且鼓励设计师跳出传统的设计思维模式，从而解放设计师的创造力，使其更多地聚焦于设计的审美与思维层面。随着技术的不断进步和优化，AI图像生成技术的易用性和访问性正在迅速提高，这为设计师提供了前所未有的可能性和灵活性[10]。人工智能图像生成技术的发展不仅仅是技术层面的突破，更是推动了设计思维和创作方法的革新。随着这项技术的不断成熟和普及，其在促进创新、提高效率和拓展创作边界方面的潜力将会得到更加充分的发挥。此外，AI图像生成技术在提升设计质量和细节处理方面展现出巨大潜力。通过深度学习算法，AI能够生成高分辨率、高质量的图像，这些图像在细节上的准确度和丰富度远远超过传统手绘或计算机辅助设计。AI还能够基于大量的数据学习，自动优化设计中的细节，如材料质感、光影效果等，从而提高整体设计的真实感和吸引力。未来，我们可以期待AI图像生成技术在更多领域中发挥关键作用，为人类社会的发展贡献新的动力[11]。

五、结语

在当代环境设计领域，人工智能（AI）图像生成技术的应用开启了技术创新与创意实践相结合的新纪元，预示着设计领域未来发展的新趋势。人工智能图像生成技术在环境设计中的作用远超过简单的效率提升和流程自动化，它的真正价值在于为环境的视觉创作和空间塑造开辟了前所未有的可能性。通过人工智能图像生成技术辅助的图像生成，设计师能够打破传统设计的局限，跨越习得思维的藩篱，推进向更加个性化、定制化的设计方向演进[12]。这种高度定制化的设计能够快速适应市场变化和用户需求，甚至能够在一定程度上预见并引领未来的设计趋势。此外，AI图像生成技术还能够根据大量的数据分析，预测未来的设计趋势，为设计师提供前瞻性的设计灵感。这种基于数据驱动的设计方法，能够使设计作品更加贴近用户需求和市场趋势，提高设计的商业价值和社会影响力。对于设计师而言，在人工智能技术高速发展的今天，设计师只有不断提高自身的业务能力、审美水平、鉴赏能力以及综合素质，才能在当下乃至未来依然领跑于行业，不可取代[13]。

总而言之，人工智能图像生成技术的发展，将为设计领域带来深远的影响，它不仅提升了设计的效率和质量，更重要的是，它为设计创新开辟了新的道路，推动设计领域向更加智能化、个性化和未来化的方向发展。在未来，我们将看到一个更加多元化、智能化和创新性的设计领域，AI图像生成技术将在这一过程中扮演至关重要的角色。

参考文献：

[1]朱和平.数字和智能化时代的“新设计”及设计教育[J].湖南包装，2023（5）：176-179，197.

[2]司佳，陈思平，袁洲，仇亚骏.基于图像识别与生成技术的人工智能技术应用[J].科技资讯，2023（22）：47-50.

[3]解健.人工智能图像生成技术与交互技术结合的包装设计教学探索研究[J].上海包装，2023（11）：178-180.

[4]庞静.基于Z世代虚拟社群用户评价的AIGC动画新生产机制——以《犬与少年》为例[J].电脑知识与技术，2023（27）：1-4，8.

[5]杨雅儒.人工智能图像生成技术背景下的高校平面设计教学研究[J].鞋类工艺与设计，2023（2）：63-65.

[6]Huang，Siyu et al.The pen is mightier than the machine-artificial intelligence image generators in urology[J].BJU international，2024（3）：10-12.

[7]程杨，林峰.视觉艺术创作领域人工智能技术应用探析[J].电脑知识与技术，2023（32）：21-23.

[8]郑凯，王菂.人工智能在图像生成领域的应用——以Stable Diffusion和ERNIE-ViLG为例[J].科技视界，2022（35）：50-54.

[9]贺芳.人工智能生成内容的发展趋势、风险与善治[J].科技创业月刊，2023（12）：104-108.

[10]弋语可，高登科.人工智能：艺术最致命的敌人？[J].艺术市场，2023（3）：31-33.

[11]陈鹤夫.AI技术在环境艺术设计中的融合应用[J].建筑结构，2023（15）：172.

[12]许娜.人工智能辅助汽车造型设计方法综述[J].包装工程，2021（18）：35-41.

[13]王伶羽，胡洁.人工智能驱动的艺术形态的认知与创新[J].湖南包装，2020（6）：7-11.

作者简介：

谢柯烨，南京工业大学艺术设计学院在读硕士研究生。

陈诺，南京工业大学艺术设计学院在读硕士研究生。

通讯作者：钱凤德，博士，南京工业大学艺术设计学院教授、硕士生导师。