【內容提要】人工智能技術應用領域日趨廣泛，當其與不同領域結合時，必須首先要明確該領域的本質規律，再將人工智能技術與之結合，才能實現高層次勝任該領域復雜工作的目標‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 本文針對工藝美術創作，提出了人工智能介入工藝美術的基礎，包括工藝美術的造物層級、多重社會身份以及工藝文化場域等，討論了人工智能對工藝美術產品開發的三方面重要作用，最后探討了人工智能輔助工藝美術創作的趨勢及意義‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　【關鍵詞】 人工智能; 工藝美術; 風格遷移

　　工藝美術以手工技藝為依托，其產品兼具實用性和欣賞性‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 隨著時代的發展，人類社會迎來了工業文明。 機械化大生產逐漸取代了傳統手工業生產，工藝美術的生存空間受到嚴重擠壓。 與此同時，工業體系也逐漸培養了新的審美范式，消費者對傳統工藝下的審美漸失興趣，一些制作耗時耗工的技藝難以維系，逐漸成為非物質文化遺產，面臨消亡。 前三次工業革命部分地遏制了傳統工藝美術，而以人工智能等全新技術為代表的“第四次工業革命”，為工藝美術發展帶來了新的契機。

　　美術創作論文： 地域文化不同影響美術創作形式

　　人工智能介入傳統工藝美術，必須首先明確該領域的本質規律，認識到工藝美術歷史傳承悠久，品類豐富多彩，具有獨特的生產規律和文化結構信息層。 作為可使用、可把玩的物，工藝美術有著比美術(繪畫、雕塑)更為復雜的構成元素和層級結構。 只有深刻地認識、解析工藝美術的本體文化結構信息層，才能明確什么是人工智能可以學習的，人工智能學習后如何從不同維度、層級有效輔助工藝美術創作，實現高層次勝任工藝美術開發工作的目標。

　　一、人工智能介入工藝美術的基礎

　　(一)工藝美術的造物層級

　　工藝美術是一個造物的活動，人工智能介入工藝美術，能夠高層次勝任該領域復雜工作的基礎，就是要學習工藝美術的造物邏輯。 工藝美術造物大體可歸納為三個層級——造型、裝飾和工藝，各層級相互作用，共同構建成為立體的工藝美術作品。 人工智能介入工藝美術創作，就是要在這三個層級進行工作。

　　首先，對于工藝美術作品最為重要的造物層級應是造型。 工藝美術作品多以器物呈現，器物因功用而生，造型即是滿足人們的生活所需的三維立體結構。 這些造型有的是以人的日常使用為依托的，如杯、碗、瓶、壺，也有的是出于文化所需，如古時體現等級地位的帽頂、帶扣等，也有作為精神、信仰、娛樂載體的，如宗教造像、陳設擺件、把玩器物等。 但無論何種造型，在歷經時間沉淀后，都或多或少地積累了一些創作與制作的原則和規矩。 以茶壺為例，體現為其大小尺度是否合適，注水后把手是否便于握穩，倒水時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。 這些造型規律、原則是可以被人工智能學習的數據。

　　其次，造物中裝飾附加于造型之上，不僅具有審美的功用，也具有傳遞文化信息的作用，是工藝美術造物中又一極為重要的層級。 人們對器物的裝飾一直保有極高的熱情。 原始社會的陶器，可見到表現力極強、充滿想象的各種裝飾圖案，其疏密構圖、線條走向、肌理效果、豐富顏色從感官上給人以刺激，引起審美愉悅。 另一方面，裝飾不同于造型，裝飾影響的是器物的表面，基本不會對使用功能產生影響，同時又因裝飾與時代風尚緊密相聯，人的喜好總會因時因地變化，所以裝飾圖案比造型展現出更為多變的特點。 歷朝歷代積累的由題材、顏色、形態等構成的裝飾圖案，呈現為絢爛多彩、異常豐富的視覺文化體系庫，這一特點特別適于人工智能的風格學習。

　　再次，將材料加工成器，依賴的是加工工藝，工藝層級是造物活動的第三個層級。 材料特性不同，加工的手藝和借助的工具器械也不同。 即便是同類材料，產品不同，目標效果不同，技藝方法也隨之變化。 因此，人類歷史上，工藝美術門類眾多，單一門類下工藝種類豐富。

　　每種工藝都會深刻地影響作品最終的造型與裝飾形態。 例如瓷器，不同釉色、不同燒造方式，會呈現出不同的色彩和肌理。 工藝也極大地影響著產品的審美意趣。 又如金銀器，其制作工藝有熔煉、錘揲、鏨刻、焊接、掐絲、塑型、研光等。 不同工藝呈現出不同的藝術效果，模鑄工藝產品厚重，錘揲工藝產品輕薄，花絲工藝產品纖巧玲瓏，掐絲鑲嵌工藝產品華貴熱烈。 因此，不同工藝的器物具有怎樣的變化規律，也是人工智能輔助工藝美術產品開發中機器學習的重要組成部分。

　　在明確了人工智能工作的重點即工藝美術的三個造物層級后，接著就要考察工藝美術造物的制約或影響因素，這些因素概括起來大體可歸納為工藝美術的多重社會身份和工藝文化場域。

　　(二)工藝美術的多重社會身份

　　工藝美術的諸多面貌是由其在社會生活中的多重身份決定的，換言之多重身份反映了工藝美術的本體特性。首先，工藝美術從誕生起，主要目的就是滿足人們的生活所需，實用性是它的第一重身份。 產品服務于衣食住行，其尺度形態、感官效果都要以現實需要為核心來構想設計。 在功能的指揮棒下，造型和裝飾都要合宜，“不妨于用”是一般的尺度，“有助于用”是更高的標準。

　　如此一來，工藝美術無法像美術一樣發揮個人天馬行空的想象，不能妄求奇異、濫施雕琢，其創作有著諸多的原則和規矩。 基本來講，就是造型服務于功能用途，裝飾服務于思想傳達。 因此在人工智能輔助設計時，造型要以人體工學、實用功用為基礎，裝飾要以圖案語義表達為基本，不能脫離人的社會生活習慣而隨意組合。

　　例如機器自動生成表達多子多福題材的裝飾圖案，可能組合出現的裝飾元素有石榴(多子)、蓮蓬(連生貴子、多子)、蝙蝠(福)等; 又如機器自動生成福壽延綿題材的圖案，可能組合出現的裝飾元素有壽桃、福星、盤長等。 裝飾圖案中的各設計元素如文字一樣，具有文化語義，不同元素按一定的規律、結構組織起來，形成了整體裝飾的特有文化意象，這是長期社會生產活動發展所形成的約定俗成的圖像語詞。 因此，在進行機器學習訓練之前，要對工藝美術本體的實用性身份有深刻且明晰的認識，以此為基礎對機器進行符合工藝美術創作的學習訓練。

　　商品性是工藝美術的第二重身份。 人類社會在發展過程中，分工越來越細化，人們不得不通過交換來獲取必需的物質產品。 工藝美術產品既然參與社會交換，就必然要服從經濟的一系列原則，工藝美術產品從而具有了商品性。 商品性對人工智能的介入具有兩方面的意義‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　一是來自生產方面的意義。 商品性決定服務生活的工藝美術產品必然是具有一定制作標準的量產產品，通過人工智能的方式，在器物創造過程中，有效地規劃、組織其創作生產活動，從最初的創意開始，保證設計過程參數化，設計成果可與后續生產銜接流暢，實現標準化和規模化的產出。 二是來自管理方面的意義。 當造物活動從最早的自給自足轉向了社會分工，分化出匠人團體，造物活動就成為了一個系統工程。 人工智能輔助工藝美術創作生產，還應介入深層的生產管理體系，用人工智能技術調控生產管理機制，才能更好地提升創作生產效率，提高工藝美術產品的商業轉化率。

　　藝術性是其第三重身份。 工藝美術有物質文明和精神文明的雙重屬性，在滿足實用的基礎上，必須要以悅目的形式感來應對人們的審美訴求。 而這種藝術性并非一成不變，美感恒久遠，美的形式卻因時代風尚千變萬化。 工藝美術作品正是因為其豐富多彩的風格面貌而備受人們喜愛，這也是人工智能可以工作的重點。 現代生活豐富多彩、日新月異，人們對于生活中使用的器物，不僅從數量上要求器物的多樣性、豐富性，從品質上也要求其符合快速更迭的時尚潮流。

　　利用人工智能先進技術，可將不同主題內容風格遷移，生成大量不同藝術效果的工藝美術作品，也可通過人工智能數據分析，推算出時尚潮流的關鍵信息，制作出大眾需求的工藝美術作品。 人工智能助力工藝美術開發生產活動，可極大提高工藝美術的生產效率，快速制作出豐富多變且又符合不斷變化的時尚潮流的工藝美術作品。

　　(三)工藝美術的工藝文化場域

　　任何一件工藝美術作品依據其自身的風格面貌，都能與特定的時空、人群建立起聯系。 中國歷史悠久、疆域遼闊、民族眾多，傳統工藝美術伴隨著歷史進程不斷演化發展，形成多樣并存的工藝文化場域。 工藝文化場域大體可從時間、地域、文化三個角度觀察。 從時間上看，歷代造物有其整體時代特征，秦漢靈動瑰奇、隋唐華美熱烈、兩宋清雋典雅、明清富麗炫目。

　　從地域上講，北方雄健大氣，南方秀雅溫柔是基本格局。 從民族文化上看，漢族喜端莊秀雅，西南少數民族愛繁復熱鬧，北方少數民族好華貴精麗。 文化場域孕育了工藝美術或以材質、或以裝飾、或以造型為代表的風格特點，反過來，這些特征也指導著一時一地的造物活動，如若不了解工藝美術的文化場域規律，將不同時間、不同地域的裝飾或造型混亂學習，將失去工藝美術產品的精神內涵。 以牡丹裝飾題材為例，如不加區分地學習，將唐代與明代的牡丹圖案混亂學習，或是將中國與西方的牡丹圖案放在一起學習，最終生成的牡丹圖案可想而知，將是失去文化場域與工藝美術風格精神的裝飾。

　　因此，對文化場域的深入研究與認知，是人工智能介入工藝美術的關鍵點。 機器學習正是需要學習這些以時間、地點、民族等為核心的文化場域特征，利用深度卷積神經網絡[1]，通過優化找到模仿圖像，使得該圖像在深度卷積神經網絡的較低層中引發相同類型的激活，即捕獲了整體美學特征的樣式，如宋代器物典雅雋永的造型美學特征。 在捕獲了整體美學特征后，機器可在較高的語義概念層中產生新的內容圖像，利用神經網絡技術輔助現代工藝美術的造物活動。

　　工藝美術作品呈現出的可視、可觸、可感的整體文化屬性，是來自手工生產時代人類造物的諸多方式和原則。 前述的造物層級、多重身份、工藝文化場域，分別從物質、社會、文化三個屬性上構建了工藝美術的面貌。 更為復雜的是，三者不可簡單分割，它們相互交織，以立體的網絡式構架建構起美的造物活動。 因此，人工智能對工藝美術的介入是一個復雜、系統的過程。

　　二、人工智能介入工藝美術的作用

　　在過去幾年中，卷積神經網絡(CNN)[2]已經成為工業界和學術界十分先進的計算機視覺工具。 除了能實現“傳統”計算機視覺任務，如圖像分類、物體定位等，卷積神經網絡目前已被廣泛用于面部識別[3]、汽車自動駕駛[4]等眾多領域。 被訓練的深度卷積神經網絡能夠區分圖像中的“內容”和“風格”[5]，并且通過設定單獨的損失函數，可以將來自一個圖像的內容與來自其他圖像的內容相結合，生成新的圖像內容。 這對于輔助工藝美術創作極為重要。

　　(一)輔助創作

　　工藝美術門類眾多，單一門類下工藝種類豐富，每種工藝都有其獨特的審美效果。 對于設計師來講，了解如此眾多的工藝技法及呈現效果顯然并非易事，尤其是對于相似的工藝種類，把握其呈現的細微差異更為困難。 例如，在設計產品時，產品的部分組成元素意圖采用刺繡工藝，但刺繡有蘇繡、顧繡、湘繡等不同品種，不同品種與不同繡地相結合，亦會形成不同的反光效果、薄厚質地、軟硬肌理等，最終都會影響產品的形態與體驗。 設計師沒有深厚的工藝知識儲備，沒有一線實踐經驗，是很難決斷用何種工藝實現其創作設想的。

　　人工智能在設計師與工藝美術之間搭起了一座橋梁，有效地輔助設計師在先驗工藝知識不足或缺失的情況下，較為容易地為自己設計的產品選擇恰當的工藝實現方式。 設計師可以將自己的概念稿輸入系統，借助經過充分訓練的卷積神經網絡模型，按照自己希望得到的工藝美術風格，為概念稿匹配最為適合的工藝方案加以虛擬化實現，并以虛擬現實等技術方式預先展示出產品的模擬效果，從而幫助設計師選擇工藝種類，實現輔助工藝設計的目的。

　　(二)機器設計

　　人工智能還可自動生成作品，為設計師提供輔助設計預案。 首先，對工藝美術本體文化結構信息層進行深入梳理; 其次，讓機器系統性、針對性地學習梳理的結果; 再次，通過大量實驗、反復訓練，機器形成可自動生成設計作品的體系; 最終，用戶通過系統輸入關鍵詞、文案、圖像或其他素材，經系統分析整合后，即可生成虛擬的工藝美術作品。 使用一個藝術生成系統的模型，然后使用對抗生成網絡[6]的變體作為一個功能模型，使其具有創造性。

　　系統目標是以受限的方式產生具有增加的喚醒潛力水平的藝術，系統可產生新穎但不過度脫離學習的工藝美術風格的作品。 在模型中，藝術生成系統有一個記憶，可以對它所接觸的藝術進行編碼，并且可以通過添加新藝術來不斷更新。

　　功能模型以間接的方式使用這種記憶編碼，產生出具有符合工藝美術規律或風格的新作品。 其焦點在于構建一個試圖增加風格歧義和偏離風格規范的系統，同時避免偏離被接受為藝術的東西太遠。 功能模型試圖通過偏離既定的風格規范來探索創意空間，從而產生新的藝術。 機器自動生成設計作品可以加快設計過程，減少設計師人力成本，甚至可以將流行的元素快速實現到傳統工藝中，加快傳統工藝產品化的創新速度。 同時，系統也給設計師留好了交互接口，設計師可以在系統自主設計過程中干預設計過程，控制最后的作品形態。

　　(三)實現不同藝術門類向工藝產品的遷移

　　藝術創作是人類特有的、復雜的精神活動和實踐活動。 藝術創作就是藝術家把自己在社會生活中體驗到的思想感情運用藝術語言和藝術技巧轉化為具體的、生動的、可感的藝術形象，把自己的審美意識和生活體驗用物質的手段表現為藝術作品[7]。 藝術作品是創作者傳遞的對于世界體驗和認識的信息，各藝術門類傳遞的信息具有相同的本質‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 人工智能可選取一些藝術門類中相同的基本信息單元，通過機器學習，打破藝術門類之間的壁壘，實現藝術作品向工藝產品的遷移。

　　例如，通過對音樂旋律的學習，將一段樂曲遷移為一幅陶瓷繪畫作品，或是將一幅繪畫作品變為一幅畫像磚作品等。 在工藝美術本體文化結構信息層框架下，通過訓練神經網絡系統，系統可以將工藝手段和想要表達的內容意象獨立分割開來，產生出源于傳統工藝美術，但又是根據設計師全新意象創作產生的完全新穎的作品，即實現任意圖像內容組合的多種工藝風格的遷移。 例如，經過訓練學習工藝美術本體信息層的深度卷積神經網絡，可將一幅中國傳統水墨畫再創作為一幅石刻壁畫。

　　三、人工智能介入工藝美術的趨勢及意義

　　造物活動是一個系統工程，分工越多，環節越多，系統就越復雜。 傳統工藝美術向現代的轉型不僅是表層的產品面貌，還有深層的生產管理體系。 因此，未來人工智能對工藝美術的介入應具有兩個層次，一是產品設計創新的介入，二是生產管理系統的介入。

　　首先，在產品層次上，工藝美術與美術相比，具有實用性、商品性的特點。 尤其是商品性，決定了它必然是大量制作，同時滿足多人需求、有通行的制作標準和固定的品質。 作為商品的工藝美術不可能像繪畫一樣，件件面貌有異，它們具備通行的構成要素。 不論是造型的外輪廓線、尺度，還是裝飾的主題、構成方式，總是存在一定規律。 機器學習就是依據這些線索，實現對工藝產品的大數據采集，深入解析各信息層，在分析其紋飾風格、三維構造、工藝原理等數據的基礎上，學習工藝美術藝術的構成要素，掌握其中的尺度形態、感官效果等規律，實現樣式的模仿和創新，產出適合人使用的工藝美術產品，這是未來人工智能介入工藝美術產品設計開發的重點領域。

　　其次，在生產管理系統層次上，人工智能應該介入工藝美術全系統的優化配置與調度中，實現工藝美術生產的智能制造。 作為商品的工藝美術產品，必然有多個復本，且要求面貌一致。 所以從最初的創意開始，盡可能保證所有的設計過程具備準確參數，科學嚴謹。 設計成果與后續生產銜接流暢，能夠實現標準化、規�；�的產出。 通過人工智能介入優化管理系統，可以提高整體效率，在生產線和人員配置、產品檢驗、運輸、倉儲等多環節實現優化配置。 在追求工藝美學品格的同時與工業化生產流暢銜接，實現標準化量產訴求，突破傳統工藝作坊、匠人傳承在產品創新和生產制造上的局限，提升工藝美術產業設計時效、人力資源、產品標準、規模量產等生產要素的水平。 這是未來人工智能介入工藝美術產品設計開發的重要發展方向。

　　人工智能技術介入工藝美術產品開發無疑是具有重要意義的，會為工藝美術產品的設計、開發、制作提供更好的助力。

　　第一，人工智能的介入縮短了工藝美術產品的設計周期。 一方面，工藝經驗不足的設計師，依靠人工智能可以減省長期工藝實踐過程，直接進入設計環節，加快了新產品的設計速度; 另一方面，通過實現不同藝術門類的遷移，其他藝術作品有可能轉化為工藝美術產品，為新產品的開發奠定素材基礎。

　　第二，人工智能的介入在某種程度上擴大了創作團隊。 一方面，在人工智能系統的輔助下，來自不同藝術門類的藝術家可以較為輕松地對工藝美術進行跨門類創作; 另一方面，系統本身的高效機器設計速度，也是一種重要的設計力量。

　　第三，人工智能可將設計成果與后續生產流暢銜接，參數化、模塊化的設計直接對接生產，不僅可以實現標準化、規模化的產出，而且人工智能較高的設計效率，也能為受眾提供更為多樣和豐富的產品選擇。

　　時代在變化，生產方式、工具手段、用戶需求都在發生變化，借助新技術輔助工藝美術產品開發，能更好地推動中華優秀文化創造性轉化、創新性發展。 雖然目前人工智能介入工藝美術產品設計開發尚處于初級階段，產品的最終藝術效果不能完全脫離設計師的審美判斷，對設計起到的僅是輔助開發作用，但相信隨著技術的進步、藝術與科學融合研究的深入，未來人工智能將會對工藝美術起到更為廣泛而深刻的影響。 人工智能介入工藝美術，不僅可以促進其開發與生產，也是對傳統工藝美術的保護，使被束之高閣或瀕臨消亡的非遺工藝煥發新的生命力，更好地服務于現代生產、生活。

　　注 釋

　　[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：譚佳佳