论人工智能对工艺美术创作的多层级介入

　　【内容提要】人工智能技术应用领域日趋广泛，当其与不同领域结合时，必须首先要明确该领域的本质规律，再将人工智能技术与之结合，才能实现高层次胜任该领域复杂工作的目标‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 本文针对工艺美术创作，提出了人工智能介入工艺美术的基础，包括工艺美术的造物层级、多重社会身份以及工艺文化场域等，讨论了人工智能对工艺美术产品开发的三方面重要作用，最后探讨了人工智能辅助工艺美术创作的趋势及意义‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　【关键词】 人工智能; 工艺美术; 风格迁移

　　工艺美术以手工技艺为依托，其产品兼具实用性和欣赏性‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 随着时代的发展，人类社会迎来了工业文明。 机械化大生产逐渐取代了传统手工业生产，工艺美术的生存空间受到严重挤压。 与此同时，工业体系也逐渐培养了新的审美范式，消费者对传统工艺下的审美渐失兴趣，一些制作耗时耗工的技艺难以维系，逐渐成为非物质文化遗产，面临消亡。 前三次工业革命部分地遏制了传统工艺美术，而以人工智能等全新技术为代表的“第四次工业革命”，为工艺美术发展带来了新的契机。

　　美术创作论文： 地域文化不同影响美术创作形式

　　人工智能介入传统工艺美术，必须首先明确该领域的本质规律，认识到工艺美术历史传承悠久，品类丰富多彩，具有独特的生产规律和文化结构信息层。 作为可使用、可把玩的物，工艺美术有着比美术(绘画、雕塑)更为复杂的构成元素和层级结构。 只有深刻地认识、解析工艺美术的本体文化结构信息层，才能明确什么是人工智能可以学习的，人工智能学习后如何从不同维度、层级有效辅助工艺美术创作，实现高层次胜任工艺美术开发工作的目标。

　　一、人工智能介入工艺美术的基础

　　(一)工艺美术的造物层级

　　工艺美术是一个造物的活动，人工智能介入工艺美术，能够高层次胜任该领域复杂工作的基础，就是要学习工艺美术的造物逻辑。 工艺美术造物大体可归纳为三个层级——造型、装饰和工艺，各层级相互作用，共同构建成为立体的工艺美术作品。 人工智能介入工艺美术创作，就是要在这三个层级进行工作。

　　首先，对于工艺美术作品最为重要的造物层级应是造型。 工艺美术作品多以器物呈现，器物因功用而生，造型即是满足人们的生活所需的三维立体结构。 这些造型有的是以人的日常使用为依托的，如杯、碗、瓶、壶，也有的是出于文化所需，如古时体现等级地位的帽顶、带扣等，也有作为精神、信仰、娱乐载体的，如宗教造像、陈设摆件、把玩器物等。 但无论何种造型，在历经时间沉淀后，都或多或少地积累了一些创作与制作的原则和规矩。 以茶壶为例，体现为其大小尺度是否合适，注水后把手是否便于握稳，倒水时流口是否收水利索不流涎。 再如碗的大小尺度、造型是否符合人的使用，等等。 这些造型规律、原则是可以被人工智能学习的数据。

　　其次，造物中装饰附加于造型之上，不仅具有审美的功用，也具有传递文化信息的作用，是工艺美术造物中又一极为重要的层级。 人们对器物的装饰一直保有极高的热情。 原始社会的陶器，可见到表现力极强、充满想象的各种装饰图案，其疏密构图、线条走向、肌理效果、丰富颜色从感官上给人以刺激，引起审美愉悦。 另一方面，装饰不同于造型，装饰影响的是器物的表面，基本不会对使用功能产生影响，同时又因装饰与时代风尚紧密相联，人的喜好总会因时因地变化，所以装饰图案比造型展现出更为多变的特点。 历朝历代积累的由题材、颜色、形态等构成的装饰图案，呈现为绚烂多彩、异常丰富的视觉文化体系库，这一特点特别适于人工智能的风格学习。

　　再次，将材料加工成器，依赖的是加工工艺，工艺层级是造物活动的第三个层级。 材料特性不同，加工的手艺和借助的工具器械也不同。 即便是同类材料，产品不同，目标效果不同，技艺方法也随之变化。 因此，人类历史上，工艺美术门类众多，单一门类下工艺种类丰富。

　　每种工艺都会深刻地影响作品最终的造型与装饰形态。 例如瓷器，不同釉色、不同烧造方式，会呈现出不同的色彩和肌理。 工艺也极大地影响着产品的审美意趣。 又如金银器，其制作工艺有熔炼、锤揲、錾刻、焊接、掐丝、塑型、研光等。 不同工艺呈现出不同的艺术效果，模铸工艺产品厚重，锤揲工艺产品轻薄，花丝工艺产品纤巧玲珑，掐丝镶嵌工艺产品华贵热烈。 因此，不同工艺的器物具有怎样的变化规律，也是人工智能辅助工艺美术产品开发中机器学习的重要组成部分。

　　在明确了人工智能工作的重点即工艺美术的三个造物层级后，接着就要考察工艺美术造物的制约或影响因素，这些因素概括起来大体可归纳为工艺美术的多重社会身份和工艺文化场域。

　　(二)工艺美术的多重社会身份

　　工艺美术的诸多面貌是由其在社会生活中的多重身份决定的，换言之多重身份反映了工艺美术的本体特性。首先，工艺美术从诞生起，主要目的就是满足人们的生活所需，实用性是它的第一重身份。 产品服务于衣食住行，其尺度形态、感官效果都要以现实需要为核心来构想设计。 在功能的指挥棒下，造型和装饰都要合宜，“不妨于用”是一般的尺度，“有助于用”是更高的标准。

　　如此一来，工艺美术无法像美术一样发挥个人天马行空的想象，不能妄求奇异、滥施雕琢，其创作有着诸多的原则和规矩。 基本来讲，就是造型服务于功能用途，装饰服务于思想传达。 因此在人工智能辅助设计时，造型要以人体工学、实用功用为基础，装饰要以图案语义表达为基本，不能脱离人的社会生活习惯而随意组合。

　　例如机器自动生成表达多子多福题材的装饰图案，可能组合出现的装饰元素有石榴(多子)、莲蓬(连生贵子、多子)、蝙蝠(福)等; 又如机器自动生成福寿延绵题材的图案，可能组合出现的装饰元素有寿桃、福星、盘长等。 装饰图案中的各设计元素如文字一样，具有文化语义，不同元素按一定的规律、结构组织起来，形成了整体装饰的特有文化意象，这是长期社会生产活动发展所形成的约定俗成的图像语词。 因此，在进行机器学习训练之前，要对工艺美术本体的实用性身份有深刻且明晰的认识，以此为基础对机器进行符合工艺美术创作的学习训练。

　　商品性是工艺美术的第二重身份。 人类社会在发展过程中，分工越来越细化，人们不得不通过交换来获取必需的物质产品。 工艺美术产品既然参与社会交换，就必然要服从经济的一系列原则，工艺美术产品从而具有了商品性。 商品性对人工智能的介入具有两方面的意义‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　一是来自生产方面的意义。 商品性决定服务生活的工艺美术产品必然是具有一定制作标准的量产产品，通过人工智能的方式，在器物创造过程中，有效地规划、组织其创作生产活动，从最初的创意开始，保证设计过程参数化，设计成果可与后续生产衔接流畅，实现标准化和规模化的产出。 二是来自管理方面的意义。 当造物活动从最早的自给自足转向了社会分工，分化出匠人团体，造物活动就成为了一个系统工程。 人工智能辅助工艺美术创作生产，还应介入深层的生产管理体系，用人工智能技术调控生产管理机制，才能更好地提升创作生产效率，提高工艺美术产品的商业转化率。

　　艺术性是其第三重身份。 工艺美术有物质文明和精神文明的双重属性，在满足实用的基础上，必须要以悦目的形式感来应对人们的审美诉求。 而这种艺术性并非一成不变，美感恒久远，美的形式却因时代风尚千变万化。 工艺美术作品正是因为其丰富多彩的风格面貌而备受人们喜爱，这也是人工智能可以工作的重点。 现代生活丰富多彩、日新月异，人们对于生活中使用的器物，不仅从数量上要求器物的多样性、丰富性，从品质上也要求其符合快速更迭的时尚潮流。

　　利用人工智能先进技术，可将不同主题内容风格迁移，生成大量不同艺术效果的工艺美术作品，也可通过人工智能数据分析，推算出时尚潮流的关键信息，制作出大众需求的工艺美术作品。 人工智能助力工艺美术开发生产活动，可极大提高工艺美术的生产效率，快速制作出丰富多变且又符合不断变化的时尚潮流的工艺美术作品。

　　(三)工艺美术的工艺文化场域

　　任何一件工艺美术作品依据其自身的风格面貌，都能与特定的时空、人群建立起联系。 中国历史悠久、疆域辽阔、民族众多，传统工艺美术伴随着历史进程不断演化发展，形成多样并存的工艺文化场域。 工艺文化场域大体可从时间、地域、文化三个角度观察。 从时间上看，历代造物有其整体时代特征，秦汉灵动瑰奇、隋唐华美热烈、两宋清隽典雅、明清富丽炫目。

　　从地域上讲，北方雄健大气，南方秀雅温柔是基本格局。 从民族文化上看，汉族喜端庄秀雅，西南少数民族爱繁复热闹，北方少数民族好华贵精丽。 文化场域孕育了工艺美术或以材质、或以装饰、或以造型为代表的风格特点，反过来，这些特征也指导着一时一地的造物活动，如若不了解工艺美术的文化场域规律，将不同时间、不同地域的装饰或造型混乱学习，将失去工艺美术产品的精神内涵。 以牡丹装饰题材为例，如不加区分地学习，将唐代与明代的牡丹图案混乱学习，或是将中国与西方的牡丹图案放在一起学习，最终生成的牡丹图案可想而知，将是失去文化场域与工艺美术风格精神的装饰。

　　因此，对文化场域的深入研究与认知，是人工智能介入工艺美术的关键点。 机器学习正是需要学习这些以时间、地点、民族等为核心的文化场域特征，利用深度卷积神经网络[1]，通过优化找到模仿图像，使得该图像在深度卷积神经网络的较低层中引发相同类型的激活，即捕获了整体美学特征的样式，如宋代器物典雅隽永的造型美学特征。 在捕获了整体美学特征后，机器可在较高的语义概念层中产生新的内容图像，利用神经网络技术辅助现代工艺美术的造物活动。

　　工艺美术作品呈现出的可视、可触、可感的整体文化属性，是来自手工生产时代人类造物的诸多方式和原则。 前述的造物层级、多重身份、工艺文化场域，分别从物质、社会、文化三个属性上构建了工艺美术的面貌。 更为复杂的是，三者不可简单分割，它们相互交织，以立体的网络式构架建构起美的造物活动。 因此，人工智能对工艺美术的介入是一个复杂、系统的过程。

　　二、人工智能介入工艺美术的作用

　　在过去几年中，卷积神经网络(CNN)[2]已经成为工业界和学术界十分先进的计算机视觉工具。 除了能实现“传统”计算机视觉任务，如图像分类、物体定位等，卷积神经网络目前已被广泛用于面部识别[3]、汽车自动驾驶[4]等众多领域。 被训练的深度卷积神经网络能够区分图像中的“内容”和“风格”[5]，并且通过设定单独的损失函数，可以将来自一个图像的内容与来自其他图像的内容相结合，生成新的图像内容。 这对于辅助工艺美术创作极为重要。

　　(一)辅助创作

　　工艺美术门类众多，单一门类下工艺种类丰富，每种工艺都有其独特的审美效果。 对于设计师来讲，了解如此众多的工艺技法及呈现效果显然并非易事，尤其是对于相似的工艺种类，把握其呈现的细微差异更为困难。 例如，在设计产品时，产品的部分组成元素意图采用刺绣工艺，但刺绣有苏绣、顾绣、湘绣等不同品种，不同品种与不同绣地相结合，亦会形成不同的反光效果、薄厚质地、软硬肌理等，最终都会影响产品的形态与体验。 设计师没有深厚的工艺知识储备，没有一线实践经验，是很难决断用何种工艺实现其创作设想的。

　　人工智能在设计师与工艺美术之间搭起了一座桥梁，有效地辅助设计师在先验工艺知识不足或缺失的情况下，较为容易地为自己设计的产品选择恰当的工艺实现方式。 设计师可以将自己的概念稿输入系统，借助经过充分训练的卷积神经网络模型，按照自己希望得到的工艺美术风格，为概念稿匹配最为适合的工艺方案加以虚拟化实现，并以虚拟现实等技术方式预先展示出产品的模拟效果，从而帮助设计师选择工艺种类，实现辅助工艺设计的目的。

　　(二)机器设计

　　人工智能还可自动生成作品，为设计师提供辅助设计预案。 首先，对工艺美术本体文化结构信息层进行深入梳理; 其次，让机器系统性、针对性地学习梳理的结果; 再次，通过大量实验、反复训练，机器形成可自动生成设计作品的体系; 最终，用户通过系统输入关键词、文案、图像或其他素材，经系统分析整合后，即可生成虚拟的工艺美术作品。 使用一个艺术生成系统的模型，然后使用对抗生成网络[6]的变体作为一个功能模型，使其具有创造性。

　　系统目标是以受限的方式产生具有增加的唤醒潜力水平的艺术，系统可产生新颖但不过度脱离学习的工艺美术风格的作品。 在模型中，艺术生成系统有一个记忆，可以对它所接触的艺术进行编码，并且可以通过添加新艺术来不断更新。

　　功能模型以间接的方式使用这种记忆编码，产生出具有符合工艺美术规律或风格的新作品。 其焦点在于构建一个试图增加风格歧义和偏离风格规范的系统，同时避免偏离被接受为艺术的东西太远。 功能模型试图通过偏离既定的风格规范来探索创意空间，从而产生新的艺术。 机器自动生成设计作品可以加快设计过程，减少设计师人力成本，甚至可以将流行的元素快速实现到传统工艺中，加快传统工艺产品化的创新速度。 同时，系统也给设计师留好了交互接口，设计师可以在系统自主设计过程中干预设计过程，控制最后的作品形态。

　　(三)实现不同艺术门类向工艺产品的迁移

　　艺术创作是人类特有的、复杂的精神活动和实践活动。 艺术创作就是艺术家把自己在社会生活中体验到的思想感情运用艺术语言和艺术技巧转化为具体的、生动的、可感的艺术形象，把自己的审美意识和生活体验用物质的手段表现为艺术作品[7]。 艺术作品是创作者传递的对于世界体验和认识的信息，各艺术门类传递的信息具有相同的本质‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 人工智能可选取一些艺术门类中相同的基本信息单元，通过机器学习，打破艺术门类之间的壁垒，实现艺术作品向工艺产品的迁移。

　　例如，通过对音乐旋律的学习，将一段乐曲迁移为一幅陶瓷绘画作品，或是将一幅绘画作品变为一幅画像砖作品等。 在工艺美术本体文化结构信息层框架下，通过训练神经网络系统，系统可以将工艺手段和想要表达的内容意象独立分割开来，产生出源于传统工艺美术，但又是根据设计师全新意象创作产生的完全新颖的作品，即实现任意图像内容组合的多种工艺风格的迁移。 例如，经过训练学习工艺美术本体信息层的深度卷积神经网络，可将一幅中国传统水墨画再创作为一幅石刻壁画。

　　三、人工智能介入工艺美术的趋势及意义

　　造物活动是一个系统工程，分工越多，环节越多，系统就越复杂。 传统工艺美术向现代的转型不仅是表层的产品面貌，还有深层的生产管理体系。 因此，未来人工智能对工艺美术的介入应具有两个层次，一是产品设计创新的介入，二是生产管理系统的介入。

　　首先，在产品层次上，工艺美术与美术相比，具有实用性、商品性的特点。 尤其是商品性，决定了它必然是大量制作，同时满足多人需求、有通行的制作标准和固定的品质。 作为商品的工艺美术不可能像绘画一样，件件面貌有异，它们具备通行的构成要素。 不论是造型的外轮廓线、尺度，还是装饰的主题、构成方式，总是存在一定规律。 机器学习就是依据这些线索，实现对工艺产品的大数据采集，深入解析各信息层，在分析其纹饰风格、三维构造、工艺原理等数据的基础上，学习工艺美术艺术的构成要素，掌握其中的尺度形态、感官效果等规律，实现样式的模仿和创新，产出适合人使用的工艺美术产品，这是未来人工智能介入工艺美术产品设计开发的重点领域。

　　其次，在生产管理系统层次上，人工智能应该介入工艺美术全系统的优化配置与调度中，实现工艺美术生产的智能制造。 作为商品的工艺美术产品，必然有多个复本，且要求面貌一致。 所以从最初的创意开始，尽可能保证所有的设计过程具备准确参数，科学严谨。 设计成果与后续生产衔接流畅，能够实现标准化、规模化的产出。 通过人工智能介入优化管理系统，可以提高整体效率，在生产线和人员配置、产品检验、运输、仓储等多环节实现优化配置。 在追求工艺美学品格的同时与工业化生产流畅衔接，实现标准化量产诉求，突破传统工艺作坊、匠人传承在产品创新和生产制造上的局限，提升工艺美术产业设计时效、人力资源、产品标准、规模量产等生产要素的水平。 这是未来人工智能介入工艺美术产品设计开发的重要发展方向。

　　人工智能技术介入工艺美术产品开发无疑是具有重要意义的，会为工艺美术产品的设计、开发、制作提供更好的助力。

　　第一，人工智能的介入缩短了工艺美术产品的设计周期。 一方面，工艺经验不足的设计师，依靠人工智能可以减省长期工艺实践过程，直接进入设计环节，加快了新产品的设计速度; 另一方面，通过实现不同艺术门类的迁移，其他艺术作品有可能转化为工艺美术产品，为新产品的开发奠定素材基础。

　　第二，人工智能的介入在某种程度上扩大了创作团队。 一方面，在人工智能系统的辅助下，来自不同艺术门类的艺术家可以较为轻松地对工艺美术进行跨门类创作; 另一方面，系统本身的高效机器设计速度，也是一种重要的设计力量。

　　第三，人工智能可将设计成果与后续生产流畅衔接，参数化、模块化的设计直接对接生产，不仅可以实现标准化、规模化的产出，而且人工智能较高的设计效率，也能为受众提供更为多样和丰富的产品选择。

　　时代在变化，生产方式、工具手段、用户需求都在发生变化，借助新技术辅助工艺美术产品开发，能更好地推动中华优秀文化创造性转化、创新性发展。 虽然目前人工智能介入工艺美术产品设计开发尚处于初级阶段，产品的最终艺术效果不能完全脱离设计师的审美判断，对设计起到的仅是辅助开发作用，但相信随着技术的进步、艺术与科学融合研究的深入，未来人工智能将会对工艺美术起到更为广泛而深刻的影响。 人工智能介入工艺美术，不仅可以促进其开发与生产，也是对传统工艺美术的保护，使被束之高阁或濒临消亡的非遗工艺焕发新的生命力，更好地服务于现代生产、生活。

　　注 释

　　[1] Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E. Hinton.Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. MIT Press and Morgan Kaufmann，2012：1097-1105.

　　[2] Yann LeCun，Léon Bottou， Yoshua Bengio，Patrick Haffner.Gradient-based Learning Applied to Document Recognition[C].Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，1998：2278-2324.

　　[3] Omkar M.Parkhi， Andrea Vedaldi，Andrew Zisserman. Deep Face Recognition[C]//The British Machine Vision Conference. Guildford：BMVA Press，2015：6.

　　作者：谭佳佳