生成對抗網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動下的北京蒙鑲非遺圖案智能生成研究

關(guān)鍵詞：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）；北京蒙鑲技藝；非遺保護(hù)；智能生成；SR圖像重建

引言

自2004 年加入聯(lián)合國教科文組織《保護(hù)非物質(zhì)文化遺產(chǎn)公約》開始，我國逐步建設(shè)中國非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護(hù)名錄，越來越多的傳統(tǒng)技藝得以被看見，被傳承，被保護(hù)。其中北京蒙鑲技藝于2007 年入選北京市級非物質(zhì)文化遺產(chǎn)名錄，歷經(jīng)14 年的系統(tǒng)性保護(hù)與活態(tài)傳承，于2021 年5 月24 日列入第五批國家級非物質(zhì)文化遺產(chǎn)名錄。北京蒙鑲技藝源流可追溯至唐代北方游牧民族的金屬鍛造傳統(tǒng)，最初盛行于蒙古族、藏族等少數(shù)民族地區(qū)，以銀器鑲嵌、錯(cuò)金銀等技藝著稱。隨著元、明、清三朝的民族交融與都城文化的演進(jìn)，蒙鑲技藝逐漸吸納漢族鏨刻、鏤雕等技法，并與京城宮廷美學(xué)深度融合，最終形成了獨(dú)具特色的京派工藝風(fēng)格。

盡管北京蒙鑲技藝已入選國家級非遺名錄，但其傳承仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。據(jù)調(diào)查，目前北京地區(qū)專業(yè)蒙鑲工匠不足30 人，且平均年齡超過55 歲，傳統(tǒng)師徒制模式難以滿足規(guī)模化傳承需求。此外，現(xiàn)存文物因年代久遠(yuǎn)，部分北京蒙鑲制品出現(xiàn)氧化模糊、細(xì)節(jié)缺失問題，亟需數(shù)字化手段輔助修復(fù)與創(chuàng)新。

一、GAN技術(shù)在非遺保護(hù)中的現(xiàn)狀

（一）北京蒙鑲技藝的數(shù)字化保護(hù)

北京蒙鑲技藝的代表作品是現(xiàn)存故宮博物院的金甌永固杯、銀鎏金佛塔等文物，其表面浮雕的纏枝蓮紋、八寶紋及云龍紋樣，生動展現(xiàn)了蒙鑲技藝的精湛與復(fù)雜，但也突顯出這項(xiàng)技藝在傳承和傳播上的高要求與諸多限制。隨著政治社會結(jié)構(gòu)的演變，民眾生活方式的變遷，北京蒙鑲技藝的發(fā)展面臨著困境。專門從業(yè)者日漸減少，大量藏品也逐漸受損、遺失，這些變化使得該技藝的保護(hù)迫在眉睫。然而，北京蒙鑲制品多是通過鏨刻、錘揲等耗時(shí)久、要求高的技藝制作出來的，這使其無法通過傳統(tǒng)的保護(hù)方法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的推廣與活化。

數(shù)字化保護(hù)因其高效性、多樣性以及創(chuàng)新能力，成為保護(hù)北京蒙鑲技藝的重要路徑之一。通過數(shù)字化技術(shù)，可以記錄、清洗、存留大量素材，減少傳統(tǒng)師徒制在內(nèi)容傳授方面過于主觀的限制，拓寬了創(chuàng)作范圍。同時(shí)，數(shù)字化后的圖案紋樣能夠應(yīng)用在文創(chuàng)產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)非遺的活化傳承。本文主要討論使用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）來進(jìn)行數(shù)字化開發(fā)。GAN 是一種基于零和博弈的方法。該系統(tǒng)由生成器（G）和判別器（D）組成。生成器致力于偽造真實(shí)數(shù)據(jù)欺騙判別器，判別器致力于盡可能準(zhǔn)確地區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，并輸出數(shù)據(jù)為真實(shí)數(shù)據(jù)的可能性概率。[1]

（二）GAN 在非遺保護(hù)及設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

GAN 是一種人工智能技術(shù)，通過模擬創(chuàng)造和評估過程來生成新的圖像或設(shè)計(jì)[2]，近年來，由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，GAN 在許多領(lǐng)域尤其是在圖像生成方面取得了良好的效果。在非遺元素的數(shù)字化保護(hù)方面，GAN 的應(yīng)用正變得越來越廣泛。劉淼、王晨月（2020）發(fā)現(xiàn)GAN 能夠?qū)W習(xí)特定風(fēng)格的藝術(shù)特征，生成新的藝術(shù)作品，有助于非遺藝術(shù)的傳承和發(fā)展。[3] 喬錦浩等人（2021）研究了GAN 在特定風(fēng)格剪紙藝術(shù)智能生成中的應(yīng)用，通過使用GAN來擬合花草紋數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分布，生成侗族剪紙風(fēng)格的紋樣，取得了較好效果。[4]

GAN 技術(shù)在藝術(shù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域也顯示出了巨大潛力。姚大斌（2023）討論了GANs 在包裝設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)了其在提高設(shè)計(jì)多樣性、創(chuàng)意性以及用戶體驗(yàn)方面的優(yōu)勢。[5] 在平面設(shè)計(jì)領(lǐng)域，邢磊等人（2024）研究發(fā)現(xiàn) LayoutGAN 模型通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練能夠生成具有藝術(shù)性和創(chuàng)造性的圖像，為計(jì)算機(jī)平面設(shè)計(jì)提供新的可能性。[6] 傳統(tǒng)紋樣設(shè)計(jì)方面，李莉、毛子晗等人（2024）通過實(shí)驗(yàn)研究，比較了StyleGAN 和Stable Diffusion 兩種模型在傳統(tǒng)紋樣設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)兩者均能滿足基本的藝術(shù)設(shè)計(jì)需求。[7]

由于傳統(tǒng)紋樣在長期歲月變遷和環(huán)境變化中，圖像特征以及清晰度都受到了極大影響，智能提取技術(shù)的發(fā)展使得紋樣有效特征的提取率與匹配率大大提高，進(jìn)而加強(qiáng)了后期設(shè)計(jì)過程中的影響以及識別效果。[8]GAN 技術(shù)在非遺保護(hù)和設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，展示了其在創(chuàng)新設(shè)計(jì)和文化遺產(chǎn)保護(hù)方面的巨大潛力。其不僅能夠在保持藝術(shù)作品原有風(fēng)格的同時(shí)，為設(shè)計(jì)師提供豐富的創(chuàng)意資源，還能夠生成具有特定風(fēng)格的藝術(shù)作品，促進(jìn)傳統(tǒng)文化的傳承與推廣。

二、北京蒙鑲非遺圖案的智能生成方法

（一）數(shù)據(jù)采集與范圍界定

本研究的數(shù)據(jù)采集工作旨在為北京蒙鑲非遺圖案的智能生成提供豐富且精準(zhǔn)的素材，數(shù)據(jù)來源的多樣性和可靠性是確保后續(xù)生成效果的關(guān)鍵。本研究通過專家訪談確定抓取范圍，具體包括器具類、文獻(xiàn)類和現(xiàn)代類3 個(gè)主要方面，形成覆蓋傳統(tǒng)與當(dāng)代的文化資源庫。在器具類數(shù)據(jù)收集中，故宮博物院館藏的銀器、銅器以及墓室壁畫含有蒙鑲紋樣器具的墓室壁畫等文物是北京蒙鑲技藝的杰出代表。文獻(xiàn)類數(shù)據(jù)則聚焦蒙鑲工藝歷史發(fā)展文獻(xiàn)，從文字角度深入挖掘了蒙鑲技藝的發(fā)展脈絡(luò)、文化內(nèi)涵以及在不同歷史時(shí)期的風(fēng)格特征，為理解圖案背后的文化語境提供了重要依據(jù)?，F(xiàn)代類數(shù)據(jù)則來源于非遺傳承人的實(shí)物作品，現(xiàn)代實(shí)物作品是傳承人在長期實(shí)踐中積累的寶貴財(cái)富，既包含對傳統(tǒng)紋樣的忠實(shí)復(fù)刻，也融入創(chuàng)新設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)性探索，如結(jié)合現(xiàn)代幾何元素的蒙鑲紋樣變體，為數(shù)據(jù)集注入了非遺傳承的當(dāng)代性。

在數(shù)據(jù)采集完成后，嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)化流程進(jìn)行處理，以確保數(shù)據(jù)的一致性和高質(zhì)量。圖像清洗步驟中，通過圖像清洗技術(shù)剝離背景噪點(diǎn)來保留圖案的核心特征。分辨率統(tǒng)一環(huán)節(jié)，將所有圖像調(diào)整為256×256 像素，既滿足了模型訓(xùn)練的需求，又避免了因分辨率差異導(dǎo)致的生成偏差。數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面，采用隨機(jī)旋轉(zhuǎn)（±30°）、水平鏡像及色彩平衡（調(diào)整亮度±10%、對比度±15%）策略，以豐富數(shù)據(jù)集的多樣性，提升模型的泛化能力，為后續(xù)的智能生成奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（二）基于 GAN 的蒙鑲圖案的生成和 SR 重構(gòu)

由于 GAN 可以生成各種“真實(shí)”圖像，因此一直難以被其他模型超越。整體原理圖如圖1 所示。

GAN 的具體工作過程如下：（1）真實(shí)樣本判別階段：對于從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中采樣的真實(shí)圖像 x，判別器 D 的目標(biāo)是通過參數(shù)優(yōu)化，使其輸出值 D（x）盡可能接近 1，即正確識別真實(shí)數(shù)據(jù)；同時(shí)，判別器 D 還需要最小化生成樣本的輸出值 D（G（z）），使其盡可能接近 0。（2）生成對抗階段：給定潛在空間中的隨機(jī)噪聲向量 z，生成器 G 將其映射為生成圖像 G（z）。此時(shí)，判別器 D 的目標(biāo)是最大化真實(shí)樣本的輸出 D（x）并最小化生成樣本的輸出 D（G（z）），使其盡可能接近 0（判定生成圖像為假）。而生成器 G 的目標(biāo)是最大化D（G（z）），即通過參數(shù)更新迫使 D（G（z））趨近于 1（誤導(dǎo)判別器接受生成圖像為真）。這種目標(biāo)沖突形成了動態(tài)博弈過程。（3）在博弈過程中，通過交替優(yōu)化 D 和 G 的損失函數(shù)（通常采用交叉熵形式），兩者性能在對抗中持續(xù)提升。理論上，當(dāng)生成數(shù)據(jù)分布 pg（x）與真實(shí)數(shù)據(jù)分布 pdata（x）一致時(shí)，達(dá)到平衡狀態(tài)。此時(shí)，判別器對所有輸入的判斷概率均為 0.5，生成器能夠輸出與訓(xùn)練數(shù)據(jù)同分布的逼真樣本。需要注意的是，在實(shí)際訓(xùn)練中，GAN 在訓(xùn)練過程中容易受到模式崩潰、訓(xùn)練不穩(wěn)定等問題的影響。

訓(xùn)練生成器網(wǎng)絡(luò)的目的是讓其能夠欺騙鑒別器網(wǎng)絡(luò)，隨著訓(xùn)練的進(jìn)行能夠逐漸生成越來越逼真的圖像。[9] 也就是說，人工圖像看起來與真實(shí)圖像沒有區(qū)別，從而使鑒別器網(wǎng)絡(luò)無法區(qū)分兩者。與此同時(shí)，鑒別器會不斷適應(yīng)生成器不斷增強(qiáng)的能力，為生成圖像的真實(shí)性設(shè)定高標(biāo)準(zhǔn)。一旦訓(xùn)練完成，生成器就能將其輸入空間中的任意點(diǎn)轉(zhuǎn)換成可信的圖像。[10] 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一，以圖像識別為中心，能較好地獲取目標(biāo)圖像特征。[11] 深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN）是 GAN 的一種變體，DCGAN 將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與原始 GAN 結(jié)合在一起，生成網(wǎng)絡(luò)和識別網(wǎng)絡(luò)都使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DCGAN 在基礎(chǔ) GAN 的基礎(chǔ)上提高了生成結(jié)果的穩(wěn)定性和質(zhì)量。然而，當(dāng) DCGAN 生成更高分辨率的圖像時(shí)將難以收斂，而且隨著圖像分辨率的提高，模型的收斂難度也會增加。[12] 針對這一問題，本研究引入了另一種圖像 GAN--StyleGAN2。StyleGAN2 在StyleGAN 的基礎(chǔ)上增加了權(quán)重解調(diào)，用解調(diào)操作代替了歸一化操作，從而避免了放大某個(gè)特征。

（三）實(shí)驗(yàn)研究

本實(shí)驗(yàn)使用北京蒙鑲紋樣數(shù)據(jù)庫。為了確保圖像的統(tǒng)一性和兼容性，首先通過裁剪（去除圖像的無效邊緣部分）、篩選（去除低質(zhì)量或不符合要求的圖像）和重采樣（調(diào)整圖像的像素大小至統(tǒng)一尺寸）等預(yù)處理方法對源數(shù)據(jù)庫中的圖像進(jìn)行處理。然后進(jìn)行后續(xù)的圖像生成實(shí)驗(yàn)。該實(shí)驗(yàn)環(huán)境的硬件參數(shù)為32G CPU Intel（R）Xeon（R）CPU @2.30GHz；軟件環(huán)境為Ubuntu 18.04 操作系統(tǒng)、Tensorflow1.14 DL 框架、Python 3.7。

DCGAN 訓(xùn)練了 5000 個(gè)歷元，批量大小為 32。選擇 5000 個(gè)歷元是為了確保模型有足夠的時(shí)間收斂，而批量大小為 32 是在計(jì)算資源和訓(xùn)練效率之間的一個(gè)折中選擇。StyleGAN2 使用鏡像增強(qiáng)（通過水平翻轉(zhuǎn)和垂直翻轉(zhuǎn)擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型的泛化能力），批量大小同樣為 32。兩個(gè)模型的生成器和判別器學(xué)習(xí)率均為 0.001，在訓(xùn)練過程中未進(jìn)行學(xué)習(xí)率的調(diào)整。

本研究利用增強(qiáng)超分辨率生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ESRGAN）和超分辨率生成對抗網(wǎng)絡(luò)（SRGAN）對生成的圖像進(jìn)行 SR 重構(gòu)，以生成人眼無法分辨的高分辨率圖案，主要應(yīng)用于需要高分辨率圖像的場景，如圖像打印、藝術(shù)設(shè)計(jì)等。從量化結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)（如圖 2 所示），深度學(xué)習(xí)方法生成的圖像在各項(xiàng)指標(biāo)上都優(yōu)于傳統(tǒng)方法，尤其是 ESRGAN方法生成的圖像的 PSNR 值和 SSIM 值分別為 16.995 和 0.845，在3種方法中表現(xiàn)最好。PSNR（峰值信噪比）和 SSIM（結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)）是常用的圖像質(zhì)量評估指標(biāo)，PSNR 值越高表示圖像的峰值信噪比越高，圖像質(zhì)量越好；SSIM 值越接近 1 表示圖像的結(jié)構(gòu)相似性越高，與真實(shí)高分辨率圖像越接近。

在對SR 圖像重建結(jié)果進(jìn)行深入分析后，可以發(fā)現(xiàn)DL 方法在提升圖像分辨率和細(xì)節(jié)還原方面具有顯著優(yōu)勢。這為后續(xù)的圖案元素延展與變形提供了高質(zhì)量的基礎(chǔ)素材。高質(zhì)量的SR 圖像不僅保留了原始圖案的文化內(nèi)涵和藝術(shù)風(fēng)格，還為進(jìn)一步的創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供了更多可能性。例如，在生成復(fù)雜紋樣時(shí)，SR 重建后的圖像能夠提供更清晰的邊緣和更豐富的細(xì)節(jié)，使得生成的圖案更加精致和真實(shí)。此外，SR 技術(shù)的應(yīng)用還能夠修復(fù)一些因時(shí)間久遠(yuǎn)而受損的圖案，為非遺圖案的保護(hù)和傳承提供技術(shù)支持。從中可見，SR 圖像重建技術(shù)在非遺圖案保護(hù)中的應(yīng)用，不僅提升了圖案的視覺效果，還為后續(xù)的數(shù)字化開發(fā)和創(chuàng)新設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)，如圖3。

基于生成結(jié)果與傳承人手工鏨刻紋樣的對比，從效率、多樣性、文化準(zhǔn)確性及適用場景四方面解析兩者差異，如表1。

通過以上對比分析，可以看出機(jī)器生成與人工繪制在非遺圖案創(chuàng)作中各有側(cè)重。機(jī)器生成在效率與多樣性上優(yōu)勢顯著，但文化語義的深層理解仍需人工介入。例如，蒙鑲紋樣中“八寶紋”的宗教隱喻需依賴傳承人標(biāo)注先驗(yàn)知識，以避免生成符號的語義錯(cuò)位。未來可探索人機(jī)協(xié)同模式，將GAN 的生成能力與工匠的經(jīng)驗(yàn)判斷結(jié)合，實(shí)現(xiàn)非遺創(chuàng)新的“效率－文化”平衡。

三、基于智能生成圖案的北京蒙鑲文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)圖案的再設(shè)計(jì)其實(shí)是對文化記憶和歷史意義的再挖掘，是賦予傳統(tǒng)文化新的生命，使其在現(xiàn)代社會中得以延續(xù)。[13] 創(chuàng)新后的圖案既有傳統(tǒng)的基因，又符合現(xiàn)代審美需求，是傳統(tǒng)在現(xiàn)代得以留存和發(fā)展的重要方法之一，同時(shí)也為現(xiàn)代設(shè)計(jì)提供了大量的靈感來源。

（一）設(shè)計(jì)思路

1. 文化傳承性原則：建立“紋樣語義圖譜”（如表2），將北京蒙鑲傳統(tǒng)紋樣按文化內(nèi)涵大致可劃分為，宗教符號類：八寶紋（雙魚、寶傘等）；自然圖騰類（云龍紋、纏枝蓮紋）；吉祥寓意類（萬字紋、蝙蝠紋）。將這些紋樣與現(xiàn)代設(shè)計(jì)元素與傳統(tǒng)工藝特色相融合，使文創(chuàng)產(chǎn)品既保留非遺的文化內(nèi)涵，又創(chuàng)造出新穎獨(dú)特的視覺效果。

2. 現(xiàn)代審美適配原則：注重文創(chuàng)產(chǎn)品的實(shí)用性，選擇絲巾、抱枕、馬克杯、冰箱貼等日常用品作為設(shè)計(jì)載體，讓藝術(shù)融入生活。同時(shí)，通過高質(zhì)量的圖案生成和精細(xì)的制作工藝，確保產(chǎn)品的藝術(shù)品質(zhì)，提升了產(chǎn)品的附加值和吸引力。

3. 系列+ 場景化提升原則：采用系列化設(shè)計(jì)方法，圍繞蒙鑲技藝的主題，開發(fā)出具有內(nèi)在聯(lián)系和整體美感的產(chǎn)品系列。使不同產(chǎn)品之間相互呼應(yīng)，形成統(tǒng)一的品牌形象，增強(qiáng)市場競爭力。

（二）具體流程

1. 圖案提取與處理：從GAN 生成的蒙鑲圖案庫中，挑選出具有代表性和美感的圖案。對選中的圖案進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化，如調(diào)整線條的粗細(xì)、密度，使其更適合于不同產(chǎn)品的表面特征。對于絲巾等柔軟材質(zhì)，選擇流暢、優(yōu)雅的線條；對于馬克杯等硬質(zhì)材料，采用簡潔、明快的線條。

2. 色彩搭配：根據(jù)產(chǎn)品的特性和使用場景，為蒙鑲圖案重新上色。絲巾可選擇柔和的色調(diào)，如淡綠色、淡藍(lán)色等，營造出溫馨、高雅的氛圍；冰箱貼則可以采用對比鮮明的色彩組合，如黑金配色，以突出圖案的精致感和金屬的質(zhì)感；馬克杯、杯墊之類的產(chǎn)品則可以嘗試一些活潑的色彩，如明亮的黃色、清新的綠色等，增加產(chǎn)品的趣味性和吸引力。

3. 產(chǎn)品適配性設(shè)計(jì)：針對不同產(chǎn)品特點(diǎn)，進(jìn)行適配性設(shè)計(jì)。例如在絲巾設(shè)計(jì)中，將蒙鑲圖案進(jìn)行延展和重復(fù)排列，形成連續(xù)的花紋，同時(shí)在邊緣處添加流蘇等裝飾元素，增加產(chǎn)品的精致感。抱枕設(shè)計(jì)中，將圖案置于抱枕的中心或角落，搭配簡潔的純色背景，使圖案更加突出。馬克杯和冰箱貼則注重圖案的局部呈現(xiàn)，選擇最具特色的部分進(jìn)行放大和展示，確保在有限的空間內(nèi)展現(xiàn)出蒙鑲技藝的魅力。

（三）案例展示

在設(shè)計(jì)實(shí)踐過程中，通過GAN 協(xié)助處理原始數(shù)據(jù)后生成基礎(chǔ)圖案，然后對這些圖案進(jìn)行優(yōu)化，使其更具表現(xiàn)力和吸引力。在此基礎(chǔ)上，利用 AIGC 輔助生成產(chǎn)品效果圖。通過這種方式，可以為設(shè)計(jì)師提供更多的靈感和參考，幫助他們更好地將智能生成的非遺圖案應(yīng)用于實(shí)際的文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，實(shí)現(xiàn)從數(shù)字生成到實(shí)體產(chǎn)品的有效轉(zhuǎn)化，推動非遺文化的現(xiàn)代傳承與創(chuàng)新發(fā)展。而且人工智能生成產(chǎn)品概念方案提高了產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程的工作效率，縮短了傳統(tǒng)產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)由于借助計(jì)算機(jī)輔助軟件所消耗的時(shí)間。[14]

1. 絲巾設(shè)計(jì)：本案例以北京蒙鑲制品上的八寶紋中的雙魚紋為基礎(chǔ)，利用智能生成技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為更具動感的雙魚戲蓮圖案。在圖案生成階段，優(yōu)先強(qiáng)化紋樣中符號（如雙魚紋的眼睛、鱗片）與自然圖騰（如纏枝蓮的卷須）的細(xì)節(jié)生成，生成10 種動態(tài)變體，再由傳承人基于“紋樣語義圖譜”篩選出3 種符合文化隱喻的候選方案（篩選標(biāo)準(zhǔn)：雙魚紋尾部需呈現(xiàn)“向上躍動”形態(tài)，象征吉祥升騰）。在色彩搭配上，選擇明亮而富有活力的色調(diào)，使整個(gè)圖案更加飽滿，進(jìn)一步凸顯其吉祥的寓意。絲巾采用桑蠶絲材質(zhì)，確保產(chǎn)品質(zhì)感細(xì)膩，有光澤度。在實(shí)際應(yīng)用中，雙魚紋所蘊(yùn)含的吉祥與智慧的寓意，賦予了這款絲巾獨(dú)特的文化價(jià)值。這不僅是一款精美的裝飾品，也可以作為一件承載著文化內(nèi)涵的禮品，能夠展現(xiàn)北京蒙鑲技藝的魅力，如圖4。

2. 杯墊設(shè)計(jì)：本案例先是對北京蒙鑲制品進(jìn)行了圖案的提取和處理，并進(jìn)一步優(yōu)化該圖案。后將其導(dǎo)入繪圖AI 中，生成多個(gè)配色的紋樣圖形，以此為靈感生成系列杯墊設(shè)計(jì)。尤其考慮配色與圖案的適配度，以及體現(xiàn)較強(qiáng)的中國傳統(tǒng)風(fēng)格。以“八寶紋”杯墊為例（如圖5 所示），設(shè)計(jì)過程中引入?yún)?shù)化色彩映射算法，將傳統(tǒng)金銀色調(diào)動態(tài)適配為現(xiàn)代漸變配色（如亞光黑+ 玫瑰金）。用戶可通過微信小程序?qū)崟r(shí)調(diào)整紋樣密度與配色方案，實(shí)現(xiàn)‘千人千面’的個(gè)性化定制。

3. 燈具設(shè)計(jì)：本案例以北京蒙鑲器物上的蓮葉紋樣為基礎(chǔ)，利用智能生成技術(shù)提取出傳統(tǒng)紋樣，并通過繪圖 AI 軟件 對紋樣進(jìn)行處理與變形，生成更具現(xiàn)代感的動態(tài)蓮花圖案。在紋樣處理階段，重點(diǎn)優(yōu)化蓮葉的自然形態(tài)（如葉脈的流動感）與蒙鑲工藝的細(xì)節(jié)特征（如金屬紋理的立體感），生成一系列紋樣效果。隨后，結(jié)合蒙鑲技藝的“紋樣語義圖譜”，篩選出符合文化隱喻的方案（篩選標(biāo)準(zhǔn)：蓮葉需呈現(xiàn)“向上舒展”形態(tài)，象征生機(jī)與和諧）。在紋樣燈具應(yīng)用設(shè)計(jì)中，主體材料采用黃銅金屬，通過光影交錯(cuò)的效果進(jìn)一步凸顯蒙鑲傳統(tǒng)紋樣的優(yōu)雅與靈動。燈具的色彩搭配選擇質(zhì)樸而富有層次感的色調(diào)，既保留傳統(tǒng)蒙鑲的精致感，又融入現(xiàn)代家居的簡約風(fēng)格。最終，使這款燈具不僅是一件功能性的照明產(chǎn)品，也是一件承載蒙鑲文化內(nèi)涵的藝術(shù)品，能夠作為家居裝飾或文化禮品，展現(xiàn)北京蒙鑲技藝的獨(dú)特魅力，如圖6。

（四）GAN+AIGC 的范式創(chuàng)新

1. 生產(chǎn)模式重構(gòu)：在經(jīng)過圖案篩選后，使用GAN 對現(xiàn)存破舊、模糊的北京蒙鑲圖案進(jìn)行處理，建立起“紋樣語義圖譜”作為基礎(chǔ)資料庫?？梢越Y(jié)合繪圖AI 對基礎(chǔ)圖案進(jìn)行優(yōu)化和提升，并進(jìn)一步形成文創(chuàng)產(chǎn)品初步方案，以供設(shè)計(jì)師參考及用戶選擇，逐步形成“GAN提取——AI 生成——設(shè)計(jì)師精修——用戶定制”的流程。在此過程中，GAN 圖案資料數(shù)據(jù)庫需要較大工作量，批量形成智能生成標(biāo)準(zhǔn)化紋樣庫（＞ 1000 種）。傳承人或設(shè)計(jì)師對Top 10% 的生成結(jié)果進(jìn)行手工潤色，進(jìn)入定制層，用戶可通過H5 界面或紙質(zhì)資料自主挑選、組合紋樣元素，形成最終的產(chǎn)品。

2. 圖案智能進(jìn)化：從前文可知，現(xiàn)有的智能技術(shù)正推動著傳統(tǒng)紋樣的開發(fā)發(fā)生三重轉(zhuǎn)變：一是結(jié)構(gòu)維度方面，因?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形技術(shù)的介入，圖案從傳統(tǒng)的腦——心——眼——手的過程，變成了計(jì)算機(jī)的處理，表現(xiàn)形式也從絕對對稱向參數(shù)化動態(tài)平衡演進(jìn)。二是色彩維度方面，隨著技術(shù)的進(jìn)步，圖案所使用的顏色已經(jīng)從自然色彩顏料，發(fā)展到化學(xué)色彩顏料，再到現(xiàn)在的智能輔助計(jì)算色彩配色，傳統(tǒng)圖案的色彩使用已經(jīng)突破材質(zhì)限制，實(shí)現(xiàn)了多介質(zhì)色彩表達(dá)。三是功能維度方面：傳統(tǒng)的圖案都是應(yīng)用在平面或立體的產(chǎn)品裝飾上，通過線條的走向，紋樣的搭配來展示畫面的節(jié)奏與韻律，但這種動感還是意境美層面的。但是現(xiàn)在結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)后，圖案實(shí)現(xiàn)了從靜態(tài)裝飾向智能交互體驗(yàn)升級，這為設(shè)計(jì)提供了更多的展示空間。

結(jié)語

本研究系統(tǒng)地探索了生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在北京蒙鑲非遺圖案智能生成中的應(yīng)用，從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到圖案生成與后期處理，全方位驗(yàn)證了GAN 技術(shù)在非遺保護(hù)與創(chuàng)新設(shè)計(jì)中的可行性和優(yōu)勢。研究結(jié)果表明StyleGAN2 模型在生成效率和質(zhì)量上更優(yōu)，能夠更好地滿足非遺圖案生成的需求。SR 圖像重建技術(shù)進(jìn)一步提升了生成圖案的分辨率和細(xì)節(jié)質(zhì)量，使用AIGC 對生成后的圖案進(jìn)一步展開創(chuàng)作，提高了設(shè)計(jì)流程的效率，也提供了更多的靈感和參考，為非遺圖案的保護(hù)和傳承提供了有力的技術(shù)支持。