AIGC在提高效率、創(chuàng)新設計理念等方面起到至關重要的作用，其能夠打破傳統(tǒng)文創(chuàng)產(chǎn)品設計的局限性，為設計者提供新的思維路徑和靈感來源，促進文創(chuàng)產(chǎn)品設計的進一步探索和創(chuàng)新。基于此，本文將以AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設計中的可行性為研究起點，以“56個民族Q版形象－盲盒手辦”文創(chuàng)產(chǎn)品為例，對AIGC在創(chuàng)意生成、設計優(yōu)化、融合創(chuàng)新等環(huán)節(jié)的應用進行分析，以期進一步探究AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設計中的應用。

一、AIGC概述

（一）AIGC的發(fā)展歷程

AIGC的發(fā)展經(jīng)歷了從符號人工智能、基于規(guī)則的系統(tǒng)、專家系統(tǒng)到機器學習和深度學習的逐步演進。隨著深度學習算法的不斷突破，如生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、Transformer模型等的出現(xiàn)，AIGC在圖像生成、文本寫作、音視頻等領域展現(xiàn)出了強大的應用潛力。從GPT-3到GPT-4，AIGC不斷進化，生成內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性也得到了顯著提升。

（二）AIGC的核心原理

AIGC是基于構建大規(guī)模參數(shù)的深度學習模型，通過對海量數(shù)據(jù)的深度學習，模型可以掌握生成數(shù)據(jù)所需的知識。使用者可以和深度學習的模型進行人機合作，只需要向模型輸入指令，模型會自主生成內(nèi)容，如圖像、文本、音頻等。其核心原理是利用深度學習的非線性映射能力，將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維特征表示，并通過訓練不斷優(yōu)化模型參數(shù)，最終實現(xiàn)高質(zhì)量的內(nèi)容生成。

二、AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設計中的應用探索

當前，AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設計中的應用日趨成熟。設計者通過和AIGC“人機對話”的形式，可以完成創(chuàng)意初稿、設計優(yōu)化、產(chǎn)品渲染、迭代升級這一整套設計工作流程，有效地提高設計效率和作品質(zhì)量，激發(fā)文創(chuàng)設計者的創(chuàng)意靈感。

（一）創(chuàng)意生成

近年來，文創(chuàng)產(chǎn)品設計雖然層出不窮，但文創(chuàng)產(chǎn)品質(zhì)量卻良莠不齊。優(yōu)秀的文創(chuàng)產(chǎn)品往往承載著深厚的文化底蘊，這需要設計者依據(jù)海量的文獻資料進行頭腦風暴和創(chuàng)意構思。當前，AIGC便可以輔助創(chuàng)意生成。設計者只需輸入文創(chuàng)產(chǎn)品的文化背景、設計主題、藝術風格等關鍵詞，如輸入“民族服裝”“Q版形象”“中國古風”等關鍵詞，AIGC即可根據(jù)其掌握的相關領域的文化元素、設計規(guī)律，生成多種創(chuàng)意初稿，內(nèi)容涵蓋設計風格、設計草圖、色彩應用等多個方面，自動將傳統(tǒng)文化和現(xiàn)代設計風格進行融合。

這些創(chuàng)意初稿雖不一定符合設計者的創(chuàng)意初衷，但生成的多種風格可以為設計者提供多種設計思路，幫助設計者進行創(chuàng)意發(fā)散，為設計者提供豐富的靈感來源，也能進一步簡化工作流程，提升設計效率。

（二）設計優(yōu)化

按照傳統(tǒng)設計流程，創(chuàng)意初稿生成后需要進行產(chǎn)品細節(jié)優(yōu)化，文創(chuàng)產(chǎn)品設計者可以利用相關的設計軟件完成設計效果圖、調(diào)整設計細節(jié)，這個過程會占據(jù)設計者較多的時間和精力，而借助AIGC能夠快速實現(xiàn)設計方案的細節(jié)調(diào)整和整體優(yōu)化。具體而言，設計者需要將創(chuàng)意生成的初稿輸入進AIGC中，附上文字建議，如“提煉民族文化符號”“增強人物動作設計”等，模型可以根據(jù)設計者的優(yōu)化需求，自動調(diào)整設計細節(jié)，如構圖樣式、色彩搭配、設計風格等，從而提高設計效率和質(zhì)量。同時，隨著三維技術的更新，CINEMA 4D成為文創(chuàng)設計者的必備設計軟件，為了更直觀地完成設計優(yōu)化，設計者會利用該軟件進行產(chǎn)品渲染。AIGC在生成高保真的產(chǎn)品渲染圖方面有著得天獨厚的優(yōu)勢，其可以模擬不同的光照條件和現(xiàn)實場景，省去制作軟件渲染效果圖的時間，幫助設計者提前展示產(chǎn)品現(xiàn)實場景的設計效果，及時發(fā)現(xiàn)問題。

（三）融合創(chuàng)新

文創(chuàng)產(chǎn)品的價值在于其承載的文化內(nèi)涵的深度，以及與現(xiàn)代藝術、大眾生活、國際化視野的契合度。因此，文創(chuàng)設計者要具備文化底蘊、觀察力及跨領域知識等，從而對設計的文創(chuàng)產(chǎn)品進行深度挖掘和創(chuàng)新表達。這對于大部分文創(chuàng)設計者而言難度較高，而AIGC的應用則可以為設計者提供新的思維路徑，為文創(chuàng)設計領域注入新的活力。當前，AIGC可以深度學習不同地域的文化內(nèi)涵及藝術風格，設計者可以和AIGC進行深度對話，在指令的不斷輸入和文本訓練下，模型會通過系統(tǒng)組合和遷移學習等技術，自主生成文化融合創(chuàng)新的設計作品。

綜上所述，通過AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設計的創(chuàng)意生成、設計優(yōu)化及融合創(chuàng)新等方面的應用，設計者可以探索出文創(chuàng)設計領域“人機對話”的工作新模式。隨著AIGC“人機對話”模式的不斷增強，其在文創(chuàng)設計中的應用場景將更加豐富，設計者借助AIGC，能有效提高設計效率和作品質(zhì)量，實現(xiàn)“科技+設計”的構想，進一步弘揚傳統(tǒng)文化，并加速區(qū)域文化創(chuàng)新發(fā)展的步伐。

三、AIGC賦能文創(chuàng)產(chǎn)品設計的案例解析

（一）設計流程

據(jù)初步調(diào)研，盲盒手辦購買比例占文創(chuàng)產(chǎn)品總數(shù)的56%，可見盲盒手辦是文創(chuàng)產(chǎn)品銷量最大的品類，值得對其開展優(yōu)化設計和深度挖掘。傳統(tǒng)的設計工作流程要經(jīng)歷創(chuàng)意、草圖、設計、優(yōu)化、渲染等多個步驟，時間和人力資源等耗費較多，而AIGC的加入可以顯著提高設計的工作效率。

以“56個民族Q版形象－盲盒手辦”為例，首先，可以借助Chat GPT整理服飾風格、美學元素，輔助生成系統(tǒng)文本庫。設計者通過輸入“56個民族服飾”“Q版少女”“國風元素”等關鍵詞，AIGC即可自動生成多種創(chuàng)意初稿，設計者可以對其進行篩選。其次，在創(chuàng)意生成后，可以利用Midjourney（AI繪畫工具），輸入提示詞，如輸入“經(jīng)典服飾元素+國風色彩搭配+人物盲盒”等指令，模型會根據(jù)指令生成多幅文創(chuàng)作品創(chuàng)意圖稿。創(chuàng)意初稿的生成基于籠統(tǒng)的指令輸入，如果想讓手辦具有更精細的效果，則需要文創(chuàng)設計者進一步和AIGC進行單個作品的指令交流，如細化蒙古族盲盒手辦IP形象，可以輸入“蒙古袍、紅、黃、深藍色、翻檐尖頂帽、腰帶、哈達”等更多關于服飾細節(jié)的描述，AIGC會根據(jù)新一輪的指令輔助方案進行調(diào)整和優(yōu)化。最后，在產(chǎn)品方案出稿后，為追求更直觀的視覺體驗，設計者可以利用AIGC對產(chǎn)品進行后期渲染，同時進行案例真實場景應用。例如，輸入“56個民族Q版形象－盲盒手辦文創(chuàng)產(chǎn)品應用于桌面擺件、鑰匙扣”的指令，生成產(chǎn)品效果圖，并利用平面設計軟件進行整體排版，輸出最終效果圖。

（二）設計思考

“56個民族Q版形象－盲盒手辦”產(chǎn)品的設計重點在于對民族文化內(nèi)涵，特別是服飾文化等元素的深度挖掘和創(chuàng)新表達。設計者可以借助AIGC，對56個民族的歷史背景、服飾特點、元素符號和審美特征進行深入研究，確保在設計中能夠準確傳達民族文化的精髓。這需要設計者通過和AIGC進行“人機對話”，不斷豐富AIGC文本庫。以蒙古族Q版形象手辦的設計為例，首先，要讓AIGC深度學習蒙古族服飾的歷史背景、服飾特點、服飾種類、服飾分類、保護傳承及工藝刺繡等知識，以更好地提煉出色彩搭配、材質(zhì)特征及造型樣式等元素；其次，要讓AIGC模型明確蒙古族Q版形象的氣質(zhì)特征，了解蒙古族的發(fā)展歷程、藝術文化等；最后，根據(jù)蒙古族的風俗文化完善Q版形象的配飾細節(jié)，從而設計出能體現(xiàn)鮮明民族特色的盲盒手辦。

同時，在“56個民族Q版形象－盲盒手辦”文創(chuàng)產(chǎn)品設計的過程中，設計者在關注AIGC和盲盒手辦融合的同時，也要注意文化傳承與技術創(chuàng)新之間的平衡。在利用AIGC進行設計時，創(chuàng)意原創(chuàng)性是一個不可忽視的問題。設計者需要確保生成的設計方案具有獨特的創(chuàng)意和個性，避免與現(xiàn)有作品雷同。因此，設計者需要通過優(yōu)化提示詞、調(diào)整參數(shù)、篩選結果或另行加工等方式，確保設計作品的原創(chuàng)性。

四、AIGC在文創(chuàng)產(chǎn)品設計中面臨的挑戰(zhàn)與應對措施

（一）面臨的挑戰(zhàn)

首先，如何界定AIGC生成內(nèi)容的原創(chuàng)性，已經(jīng)成為一個不容忽視的問題。AIGC依賴于數(shù)據(jù)和算法模型，通過學習和模仿已有作品來生成新內(nèi)容，這導致其生成的文創(chuàng)設計作品或多或少會出現(xiàn)其他創(chuàng)作者的痕跡，如設計風格的相似、色彩搭配的雷同等。這樣由“AIGC輔助+設計者調(diào)整”的文創(chuàng)設計產(chǎn)品具有“借鑒性”，容易產(chǎn)生原創(chuàng)性爭議和版權糾紛。

其次，文創(chuàng)產(chǎn)品設計往往涉及對特定文化的理解和表達。然而，AIGC目前還無法像人類一樣深入理解文化的復雜性和多樣性，它只能根據(jù)表面的數(shù)據(jù)和信息來生成內(nèi)容，而無法捕捉到文化背后的深層含義和象征意義。因此，AIGC在理解和融合不同文化元素時可能存在偏差，導致設計出的文創(chuàng)產(chǎn)品無法準確傳達文化的精髓，使文創(chuàng)產(chǎn)品的設計缺少相應的藝術魅力，甚至會存在一定文化誤解。

再次，隨著AIGC的不斷發(fā)展和優(yōu)化，簡易化、操作性強的AIGC可能會被越來越多的設計者應用到設計領域，雖然能在一定程度上輔助設計工作的展開，但也會使部分設計者過于依賴AIGC，進而讓AIGC成為設計過程中的主導因素，降低了行業(yè)對設計質(zhì)量的要求標準。另外，盡管AIGC在生成內(nèi)容方面展現(xiàn)出了巨大的潛力，但其仍存在一定的局限性，如算法偏差、數(shù)據(jù)錯誤等問題可能影響設計作品的質(zhì)量和效果。

最后，雖然AIGC在某些領域已經(jīng)取得了顯著成果，但整體市場對其的認知仍然有限。從消費者的角度而言，不同消費者對于文創(chuàng)產(chǎn)品的需求和偏好各不相同，由于AIGC的元素來源和設計思路存在局限性，導致其生成的內(nèi)容可能缺乏獨創(chuàng)性和深度，難以滿足消費者的個性化需求；從設計者的角度而言，雖然AIGC的出現(xiàn)為設計過程帶來了便利，但受傳統(tǒng)設計觀念的束縛，部分設計者仍對AIGC持一定的懷疑態(tài)度，導致其應用范圍受到限制。

（二）應對措施

首先，要推動相關法律法規(guī)的制定和完善，明確AI生成內(nèi)容的版權歸屬、使用權限和責任主體等問題，為文創(chuàng)產(chǎn)品的設計、生產(chǎn)和銷售提供法律保障。同時，還要在行業(yè)內(nèi)部培養(yǎng)重視版權的觀念，這需要相關從業(yè)者增強知識產(chǎn)權意識和原創(chuàng)意識，既要學會保護自身原創(chuàng)權益，又要達成推進原創(chuàng)、抵制抄襲的行業(yè)共識，通過各界的共同努力，加強對知識產(chǎn)權的保護，確保AIGC生成內(nèi)容的原創(chuàng)性和合法性。

其次，針對AIGC在文化表達方面的局限性，可以從優(yōu)化算法模型入手，逐步提高其文化適應性和準確性。例如，可以通過引入更多的文化特征和語境信息來改進算法模型，使其能夠更準確地生成符合特定文化背景的內(nèi)容。還可以從豐富數(shù)據(jù)源著手，通過收集不同地域、不同文化和不同社會群體的數(shù)據(jù)和信息，將其進行篩選與整合，為AIGC提供更加全面和準確的數(shù)據(jù)支持。

再次，設計者是解決問題的關鍵要素，可在算法運行過程中引入人工監(jiān)督。在AIGC參與設計時，設計者不能對AIGC過于依賴，要通過自身的文化素養(yǎng)和洞察力對生成的內(nèi)容進行人工審核，及時發(fā)現(xiàn)并糾正算法偏差，確保設計作品的文化準確性。同時，建立用戶反饋機制，根據(jù)用戶反饋調(diào)整算法參數(shù)和生成策略，使輸出內(nèi)容更符合用戶需求。

最后，針對AIGC市場接受程度不高的問題，要不斷提高AIGC的成熟度和智能化水平，加強與其他技術的融合創(chuàng)新，使其能夠更好地滿足消費者的個性化需求，進一步提升AIGC的整體競爭力。同時，還可以通過舉辦行業(yè)研討會、技術交流會等活動，加強對AIGC的市場宣傳與推廣；或利用社交媒體、專業(yè)網(wǎng)站等渠道擴大其影響力，進一步提高其市場認知度和受眾接受程度。

五、結語

AIGC作為人工智能領域的重要突破，正在為文創(chuàng)產(chǎn)品設計注入新的活力和創(chuàng)造力。通過AIGC的應用，文創(chuàng)產(chǎn)品設計將形成更高效、更智能、更具個性的創(chuàng)作方式，推動文化傳承與創(chuàng)新的深度融合。未來，隨著AIGC的不斷發(fā)展和成熟，其必將在文創(chuàng)領域發(fā)揮越來越重要的作用。

參考文獻：

[1]趙穎.探究生成式人工智能在視覺傳達設計領域的滲透[J].絲網(wǎng)印刷，2023（24）：73-76.

[2]袁琳.AIGC技術在博物館文創(chuàng)產(chǎn)品設計中的應用研究[J].鞋類工藝與設計，2023，3（19）：42-44.

[3]陳祿梵，向安玲，沈陽.融合之路：AIGC在中國藝術與設計領域中的機遇與挑戰(zhàn)[J].中國藝術，2023（05）：36-44.

[4]郭姜威，湯雅莉，孟蕾，等.藝術與技術語境下博物館數(shù)字文創(chuàng)產(chǎn)品設計發(fā)展研究[J].包裝工程，2024，45（S1）：107-112.

[5]張懿心，羅春燕，鐘億瓊，等.嶺南農(nóng)耕文化數(shù)字文創(chuàng)產(chǎn)品設計研究[J].包裝工程，2024，45

（S1）：382-387.

[6]黎恒宇，劉雨.數(shù)字中國視域下基于傳統(tǒng)紋樣造型法的AIGC圖標生成系統(tǒng)設計[J].參花，2024（18）：83-85.

（作者簡介：劉曉琳，女，碩士研究生，濟南工程職業(yè)技術學院，助教，研究方向：視覺傳達設計）

（責任編輯：劉冬楊）