人工智能技术在数字艺术设计中的应用

摘要：近年来，AI技术逐渐改变了传统的艺术生态，不仅拓展了艺术的边界，催生了数字艺术设计，也进一步丰富了艺术的表现手法和创新模式，使艺术创作更加多元化。文章围绕人工智能技术在数字艺术设计中的应用展开探讨，首先，对人工智能技术与数字艺术设计这两个基本概念进行了解析，其次，分别从素材整理、创意构思、建模渲染三个方面出发，探讨了人工智能技术在数字艺术设计中的应用，旨在为现代设计师在数字艺术设计中合理应用人工智能技术并创作出更具创意性和独特性的作品提供有益参考。

关键词：互联网；人工智能；技术；数字艺术设计；应用

中图分类号：J05文献标识码：A文章编号：2096-7357（2024）33-0-03

在当今世界，科技与艺术之间的界限变得模糊。作为21世纪最具代表性的科技进步之一，人工智能技术的发展使艺术创作方式发生了革命性的变化，特别是随着算法和数据集的不断优化，机器学习、深度学习、人工智能生成内容以及自然语言处理等一系列人工智能技术成为艺术创作的有力工具，不仅使艺术作品的设计和生成变得更加便捷，而且促进数字艺术设计创意和风格实现了前所未有的突破，极大地拓展了数字艺术领域的发展空间，对艺术设计领域发展具有重要意义。因此，探讨人工智能技术在数字艺术设计中的应用具有现实价值。

一、人工智能技术与数字艺术设计

（一）人工智能技术

人工智能是一门利用计算机模拟人类智能过程的技术，涵盖了机器学习、深度学习和自然语言处理等多种技术，其核心在于模拟人类智能，通过算法和数据模型来实现感知、学习、推理等能力[1]。如今，人工智能技术已凭借着强大的学习能力、预测能力以及分析能力，在医疗诊断、自动驾驶、艺术创作、智能家居等多个领域得到广泛且深入的应用。

（二）数字艺术设计

数字艺术设计是一种基于计算机技术和软件工具进行创作的艺术形式，融合了视觉艺术、音乐、动画等多种元素，具有高度的互动性和创新性[2]。设计师可以使用各种专业软件以及相关算法，更加自由地表达自己的创意和想法，创作出更加具有视觉冲击力和艺术感染力的作品。

二、人工智能技术在数字艺术设计中的应用

（一）人工智能技术在数字艺术设计素材整理中的应用

在数字艺术设计中，素材的采集与筛选是一项复杂且必不可少的环节[3]。高质量的素材不仅能够为设计师提供灵感，增强设计的整体质感，还能够凸显设计的原创性与独特性。在传统设计模式中，设计师往往需要花费大量时间搜索和挑选合适的素材，这不仅耗时耗力，而且难以保证素材的质量。而人工智能技术的诞生与应用则打破了这一现状，设计师可以通过人工智能技术的广泛搜集和自动识别功能，在网络数据库中快速采集整理素材，为数字艺术设计工作稳步有序地开展夯实基础。

第一，人工智能技术应用于图像的识别与分类。图像识别技术作为人工智能技术的重要组成部分，其功能在于快速准确地识别图像中的内容，并根据风格、颜色、主题等因素对其分类。在数字艺术设计中，设计师可以使用图像识别软件将大量的图片素材，按照主题、风格、色彩等因素进行分类，以便后续采用。与此同时，设计师可以通过图像识别技术在网络数据库中快速检索到符合要求的素材，有利于提高数字艺术设计效率。例如，设计师在进行“服装设计”时，可以通过基于深度学习和机器学习的底层技术开发平台——“AdobeSensei”，对网络上分布的大量时尚图片进行自动检索，智能地识别和标记图片中的服装款式、颜色、图案等元素，并且按照时间、款式、颜色等进行分类整理，帮助设计师快速准确地筛选到所需的素材，为其提供创意灵感，提高“服装设计”效率与质量。

第二，人工智能技术应用于语音识别与文字转换。在数字艺术设计中，除了图像素材，文字素材也至关重要。设计师不仅仅依赖于视觉元素来表达创意，同样需要依靠文本信息来传递信息、引导观众的注意力，进一步提高设计作品的情感深度，从而增强数字艺术设计作品的独特性与质感。为提高文字素材搜集和记录能力，设计师在进行数字艺术设计时，可以尝试通过语音识别技术将音频资料转换为文字形式，提升文字素材的整理效率。一方面，设计师可以通过“口语”的形式捕捉和记录素材，即以口述的方式将个人脑海中形成的概念、产生的创意或者想法进行记录，之后，再通过语音识别软件将其快速转换为文字，有利于保证记录的完整性和准确性，也便于设计师后续查阅和整理。另一方面，设计师在进行数字艺术设计的过程中，人工智能系统可以通过自然语言处理和语音识别技术，将设计师发出的语音指令转化为文字，并根据这些文字自动生成或查找相应的素材，以有效提高素材检索效率。例如，设计师可以通过发出“请帮我找到所有关于‘未来城市’的图片素材”的语音命令，AI在接收到指令后，会自动解析这条语音指令，并从素材库中筛选出符合条件的图片。这种方式不仅能够解放设计师的双手，还能够促其将更多精力和时间投放于数字艺术设计的创意挖掘方面，以增强数字艺术设计的原创性和独特性。

（二）人工智能技术在数字艺术设计创意构思中的应用

创意构思是数字艺术设计中最具挑战性的部分之一。创意构思是指设计师通过头脑风暴、研究和激发灵感等方式，产生新颖独特的想法，不仅需要设计师具备深厚的艺术修养、敏锐的观察力以及广泛的知识面，还需要设计师掌握一定的新技术，并将其融入自己的创作中，否则可能会出现设计作品单调、作品缺乏深度与新颖性的问题。尽管许多设计师拥有丰富的想象力和创造力，但在面对海量信息和复杂环境时，仍可能遭遇“创意枯竭”的困境，而人工智能技术的出现则有效缓解了这一现状，它能够通过提供丰富的素材、生成图像等方式激发设计师的灵感，促其迸发出新的创意，以达到拓展创作空间、丰富设计风格及内容的目的。

在数字艺术设计的创意构思环节，AI系统能够通过对海量数据的学习分析，推荐独特的造型概念、色彩搭配方案等，帮助设计师突破传统思维定式，创作出更具特色的数字艺术作品。具体来讲，设计师可以利用AI算法扫描并分析社交媒体平台上的流行文化内容、时尚潮流趋势以及用户生成的内容等大量数据，从中获取灵感并进行创意构思，以实现基于数据驱动的灵感启发。例如，数字插画师在进行数字艺术设计的过程中，可以通过AI算法收集赛博朋克风、复古风等不同风格的热门元素，自动分析各个风格的颜色搭配、构图方式等，将这些信息汇总成可供参考的报告，促进插画师打破固有认知和经验范围，通过新素材、新灵感拓宽创意思路。

同时，设计师可以通过人工智能技术辅助概念生成。具体来讲，设计师可以将基于深度学习的神经网络应用于数字艺术设计中，通过特有的算法对现有的雕塑、绘画、摄影等一系列优秀数字艺术作品进行自动学习和智能分析，明确其创作思路、运用的元素及蕴含的设计理念等，为设计师自主进行数字艺术设计提供相近的且具有参考价值的图像成品。例如，设计师想创作一幅具有梦幻色彩的城市夜景插画作品时，可以通过StyleGAN模型按照要求输入“高楼大厦、霓虹灯”等关于城市元素的不同参数，自动生成不同风格的夜景初稿，为设计师提供丰富的灵感，促其在众多生成的图像中选取合适的元素进行进一步创作，快速理顺创作思路，提高创作效率[4]。

此外，设计师可以通过人工智能技术尝试风格迁移。在数字艺术设计中，新颖的创意至关重要，但是一些设计师受个人认知、经验的拘囿，难以在构思、风格方面进行创新和转换，致其创作的数字艺术作品难以给人眼前一亮的感觉。对此，设计师可以通过人工智能技术进行风格迁移和转换，为其设计提供更多的灵感和创意。其中，风格迁移是将一幅图像的风格迁移到另一幅图像上的过程，使后者呈现出前者的风格特征，以创造出各种新颖独特的效果，让作品更富表现力和创造性。在实践中，设计师可以通过卷积神经网络捕捉图像素材的内容信息和风格信息，通过对这两类信息的分离和重组达到风格迁移的效果。例如，在制作一款具有文艺复兴时期绘画风格的数字界面设计时，设计师可以将现代简洁的界面截图输入人工智能系统中，指定目标风格为达·芬奇或拉斐尔的作品风格，通过调整神经网络的权重和其他参数，使原本普通的界面变成带有浓郁文艺复兴绘画特色的界面，线条更加柔和细腻，色彩也具有古典油画般的质感，这样不仅使数字艺术作品融入经典的美学元素，获得所需的美学风格，还能够节省设计师的时间和精力，提高设计效率与质量。

最后，设计师可以直接通过人工智能技术生成艺术作品。人工智能技术的强大之处在于其卓越的信息搜集能力、素材整理分析能力以及模仿学习能力，设计师不仅可以通过人工智能技术实现多种风格的深度融合，还能够直接通过人工智能技术生成艺术作品。

（三）人工智能技术在数字艺术设计建模渲染中的应用

在数字艺术设计中，建模和渲染是两个非常关键的技术环节，建模是指通过计算机软件创建三维物体或环境的过程；渲染指的是将已经创建好的三维模型转换成具有视觉效果的二维图像的过程，赋予虚拟物体真实的外观效果，使观众仿佛身临其境地观赏。传统建模渲染工作往往需要设计师投入大量时间和精力进行手动操作，从构建模型到调整材质纹理，再到设置光照环境等各个环节都十分烦琐。而在AI算法的支持下，能够自动生成复杂的几何形状、纹理细节以及逼真的光影效果，大幅缩短了创作周期，有利于节省时间并获得良好的效果。

第一，智能化建模。在常规的建模过程中，设计师往往需要花费大量时间进行几何形状的创建、修改和完善，特别是在创建一个复杂的模型时，从基础结构到细节装饰都需要手动绘制多边形网格，不仅非常耗时，并且容易出错。在当今时代，设计师可以通过基于神经网络的深度学习模型等人工智能算法，根据给定的描述或通过对参考图像的学习分析自动生成初始模型。与此同时，设计师在进行绘画类游戏创作设计时，可以根据玩家的操作习惯和喜好，通过人工智能技术自动生成符合逻辑的场景和角色模型，这样有利于提高游戏的开发效率，还能够更好地满足不同用户的需求。此外，在数字艺术设计的建模过程中，设计师可以通过人工智能技术实现自动识别和优化建模流程，提高建模效率。例如，在进行“游戏人物”创作设计的过程中，设计师可以通过知名的数字雕刻软件ZBrush自动识别建模中的关键部位并实现一键优化，以提高建模效率和质量，促使设计师将更多精力投放于创意部分，增强数字艺术设计的独特性与美观性[5]。

第二，自动化渲染。渲染是将建模后的三维场景转化为二维图像的过程，这个过程往往非常耗时。设计师可以通过人工智能算法加快对渲染任务的预估和优化。例如，在数字艺术设计渲染环节，设计师可以通过基于机器学习的降噪算法精准高效地去除图像中的噪点，同时保留图像的细节信息，以保证渲染质量。与此同时，设计师可以借助AI根据硬件性能动态分配渲染资源的特性，提高渲染速度。具体来讲，在高端计算机设备中，AI技术会充分利用其强大的图形处理能力进行渲染；而在普通设备中，AI技术一般会自动采用简化的渲染路径，保证在可接受的时间内得到较好的渲染效果。设计师在进行“影视制作”之类的数字艺术创作时，可以通过AI技术获得高效而优质的渲染效果，有利于提高整个项目的制作进度。此外，在渲染高质量图像时，设计师可以通过AI进行物理模拟和光线追踪，使渲染结果更加逼真。例如，在进行“服装设计”时，设计师可以通过AI模拟“布料的褶皱、流体的流动等”场景，动态呈现物体在不同条件下的运动和变形情况，帮助客户更好地了解设计作品的形态。除此之外，设计师还可以通过AI技术实现风格化渲染，即利用AI技术的特定算法，对不同的艺术风格数据库进行学习与分析，根据要求将三维场景渲染成具有特定绘画风格的图像[6]。例如，在渲染“具有梵高《星月夜》风格的城市夜景”时，设计师可以利用神经网络技术学习梵高的笔触、色彩运用等特征，自动将其经典元素融入“城市夜景”中，使渲染出来的数字艺术作品充满“梵高”风格的艺术气息。

三、结束语

人工智能技术为数字艺术设计变革注入了强大活力。一方面，AI以其独特的优势极大地丰富了数字艺术的表现形式，使创作者能以前所未有的方式表达自我，为观众提供了更加多元化的视觉体验；另一方面，AI技术在艺术设计领域的应用促进了艺术与科技的深度融合，推动了相关理论和技术的研究与发展。另外，设计师要深刻认识到，人工智能技术只是一种工具和手段，其根本是为创意、思想服务，切勿本末倒置，影响数字艺术设计质量。

参考文献：

[1]刘鹏，马宇阳.人工智能技术在艺术设计中的应用研究[J].艺术科技，2023，36（20）：247-249.

[2]马倩如，石雅云.人工智能在艺术设计中的应用与发展研究[J].明日风尚，2023，（13）：95-97.

[3]杨琳.人工智能技术在数字媒体艺术中的应用分析[J].大观，2024，（07）：112-114.

[4]王卉.基于人工智能技术背景下环境艺术设计的实践与探索[J].鞋类工艺与设计，2024，4（12）：101-103.

[5]高奥，刘畅.人工智能技术在环境艺术设计中的应用思路分析[J].产业创新研究，2024，（14）：84-86.

[6]张晓艺.“艺科融合”背景下人工智能融入艺术设计的混合式教学[J].吉林省教育学院学报，2024，40（10）：165-169.

基金项目：成都信息工程大学2023年教师科技创新能力提升计划项目（重点团队）“基于AR、VR、MR技术的凉山非遗艺术数字化传承研究”（项目编号：2023011）。

作者简介：田晓膺（1978-）女，四川成都人，博士，教授，从事数字非遗研究；饶诗琪（1999-），女，四川崇州人，硕士，助教，从事新媒体传播与创新设计研究。