生成式人工智能与叙事设计的互文性研究

王国彬 李雅梅

关键词：生成式人工智能叙事设计互文性研究虚拟与现实

2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者提交的由AIGC生成的作品《太空歌剧院》获得了此次比赛中的“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，成为2022年大众及设计行业关注AIGC的导火索。在艺术设计领域，AIGC生成绘画作品的速度由最初的需要几天时间到现在只需几十秒，大幅提升了艺术设计工作的效率。

2022年11月，OpenAI（开放人工智能）推出基于转换器（Transformer）大模型的人工智能聊天机器人ChatGPT（ChatGenerativePretrainedTransformer，生成型预训练变换模型），一经发布就引起大众的关注，短短几天就吸引了超一百万互联网用户。同时，ChatGPT还可以与其他AIGC模型组合使用，用户可以在ChatGPT中输入简单文字描述，让其生成一段详细文字描述，再结合AIGC生成图像、音频、视频等形式的内容。这种功能再度引燃了人们对AIGC的关注热情。

目前，以Midjourney（人工智能绘画工具）、StableDiffusion（人工智能动画工具）、DALL-E2（文本生成图像系统版本2）等为主的人工智能生成模型可以生成大量且多样的创意参考及设计图纸。可知，AIGC在一定意义上带来了一场艺术设计专业的革命。

一、AIGC带来艺术设计专业的革命

AIGC是人工智能领域中的一个重要分支，狭义上指利用AI自动生成内容的生产方式，广义上是指基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据。随着人工智能、云计算等技术的普及，AIGC成为继Web1.0的专业生成内容（ProfessionalGeneratedContent，简称“PGC”）、Web2.0的用户生成内容（UserGeneratedContent，以下简称“UGC”）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型创新生产方式，也是人工智能1.0时代进入人工智能2.0时代的重要标志。

（一）AIGC在艺术设计方面的优势

第一，AIGC能够优化设计内容，提升设计工作的效率。设计是一个复杂的过程，不是通过单一元素的拼凑就可以完成的。在通过机器学习及深度学习的分析与模拟过程中，设计师主要起着评价的作用，从而大大缩短了案例摄取、场地分析等前期工作耗时，还能够帮助设计师在短时间内充分探究解决问题的可能范围，从中获取更优方案。

第二，AIGC能够丰富设计内容，增加设计的多样性。不同于侧重于分析与判断的决策式人工智能，AIGC凭借深度学习与生成算法，通过检查训练示例，可以最大限度地利用现有数字内容的分布模式生成不同于学习样本的、多样化的、具有原创性的新内容，为设计人员提供更为丰富的案例参考。

第三，创意设计内容，拓宽想象力的边界。AIGC可以利用大型图片生成素材的数据库，根据设计师所描述的文字，通过算法和模型的运行，生成大量不同形式的创造性设计作品。一方面，设计师可以直接将这些创意作品作为素材使用；另一方面，这些作品也可以作为启迪设计师灵感的重要线索。

（二）AIGC对艺术设计专业的冲击

第一，降低了设计创作的门槛。从手工绘图到软件制图，再到如今AIGC的出现，已经能够在很大程度上依靠智能工具完成设计工作中的基础性重复工作，从而降低了“只有经过训练的专业设计师才可以参与”的设计工作门槛。现在，对设计感兴趣的用户以及对设计有基础需求的用户，都可以通过AIGC进行基础性的设计工作。

第二，提高了设计专业的质量标准。AIGC的出现淘汰了设计中一部分的基础环节，使设计师们有更多时间和精力进行设计创作。同时，AIGC现阶段也更需要高水平的设计师参与。一方面，对人工智能机器提示词（prompt）的输入需要设计师对机器和设计有更高水平的掌握；另一方面，设计本身就是一个复杂的过程，AIGC的技术进步也离不开专业設计师的不断反馈。

第三，消费者有望成为创作者。随着人工智能、云计算等技术的不断晋级，AIGC成为新型的创新生产方式，超越上一代人工智能算法带来的是以广告推荐为代表的应用，力图让消费者成为创作者。

二、AIGC在艺术设计中应用的不足

（一）AIGC设计过程可控性差

当前，AIGC的绘图结果具有较强的不确定性，有时需要多次输入描述内容且提供不同的描述才能得到想要的图像，普通的用户往往感觉到出图量多，但很难有合适的。用户想要获得一张在色彩、构图、风格上都满意的图像比较难。这一方面是因为用户对提示词的控制能力较弱；另一方面是因为生成模型自身的特性，即在不同的生成模型中输入同一提示词会得到效果和风格不同的图像。例如，分别在两个生成模型Midjourney与StableDiffusion中输入同一提示词，得到的图像结果也大不一样。

（二）AIGC设计同质化问题突出

AIGC由于其机器属性的局限，现阶段还处于发展初期，缺乏深度思考的能力，更注重视觉上面的表现而容易忽视文化内涵的独特性展现。因此用户使用AIGC生成的设计图像在风格、色彩以及形式上都趋于同质化，难以在思想和精神层面给人留下长久且深刻的刺激。同时，人创造并影响着机器的生成，机器也反过来塑造并影响着人的审美，这更加重了AIGC设计的同质化情况。如何突破设计作品同质化的瓶颈，在枯燥的设计中有所创新逐渐成为AIGC设计应用未来的发展方向。

（三）AIGC可应用领域的局限性

人类的设计生产基本可分为虚拟与现实两种形式。目前，AIGC基于算法、模型、规则生成的内容主要以文本、图片、声音、视频、代码等形式为主。在设计方面，AIGC所生成的内容主要以图像和视频为主，其应用传播也基本局限在网络虚拟环境中，而在现实世界中的生产制造领域则乏善可陈，还需要传统的设计生产环节的跟进。当下的AIGC还无法全面地介入整个产业的制造流程，只能集中在设计创意的前期阶段。

三、AIGC彰显主题叙事设计策略和互文性

叙事设计策略[1]是以主题为核心的叙事设计方法，AIGC是通过用户对提示词的读取生成设计的智能设计方法，这两种设计工作最终都是为了促使设计从概念到产品的完成。与叙事设计策略本质上相同的是，AIGC也需要完成从主题的设定、主题的转译到主题的实现。首先，设计师需要设定设计的主题，利用ChatGPT生成或者自拟描述文本，设定提示词；其次，在AIGC图像或视频生成模型StableDiffusion、Midjourney或DELL-E2中输入提示词，完成主题由文本到图像或视频的转译；最后，设计师通过剪辑制作软件主导设计作品的完成。换言之，AIGC就是人工智能工作中的叙事设计策略。两者的相同要素都是以设计语言将文本转化为设计图像，具有较强的互文性。[2]AIGC能够以其高效智能的数据运算提高设计的效率，将设计师从繁重的基础设计中解放出来，并为其提供新的创意；主题叙事设计策略以主题为核心切入，赋予AIGC深入设计、实现设计的能量。利用主题叙事设计策略进行创新的过程也是机器不断迭代，反馈实现更好作品的过程。

四、主题叙事设计策略赋能AIGC

主题叙事设计策略作为一种更具综合性的设计理论和策略，能够应对上述AIGC存在的可控性不足、同质化严重以及应用局限的问题，在促进主题叙事设计策略与人工智能协同作用智慧设计的路径中发挥积极作用。其核心就在于利用主题叙事设计策略把握设计的主题性和核心价值的特色，进而赋能AIGC，弥补AIGC在精神、文化上的欠缺，同时在技术上提升人工智能设计的可控性，在质量上提升其设计的成熟度，在专业上扩大其应用的领域，形成一条更有利于设计师参考使用的人机协同办公的智能设计新路径。

（一）主题叙事设计策略指导AIGC科学路径，建立更可控的人工智能

叙事设计侧重于对信息的准确传达以及主观感情的抒发，在设计过程中可以使设计师想要表达的主题与信息得到有效传播。在AIGC中引入主题叙事设计策略时，主干是设计的主题，枝干是控制各个部分生成的提示词。通过生成模型将提示词转译为图像或音频等内容，相当于在枝干上生出的叶子。如此，我们才能看到完整的如参天大树般的图像或者视频。这样一来，就形成了一套行之有效的AIGC设计工作规则，由理论规则指导设计实践，增强AIGC设计的可控性。

在主题叙事设计策略下的AIGC工作流程中，设计师首先可以独立或者借用ChatGPT完成主体设定并生成文本；其次，用AIGC中智能模型的运算生成图像作品，实现主题转译；最后，用智能生成视频软件及其他软件完成主题的营造。在整个设计过程中，设计师都可以不断对生成结果进行修正和调整。AIGC生成的作品不仅可以被正式使用，还可以选择生成的图纸作为工作底图，用于时刻把控设计中生成的图像。在工作底图的基础上，设计师可以进一步微调提示词，根据不同AIGC生成模型的特点选择模型，对工作底图的风格和材质进行控制并根据不同的绘画风格进行差异化尝试。比如，设计师可以在同一种环境底图中尝试设计不同的建筑形体。

（二）主题叙事设计策略提升AIGC内容深度，建立高质量的人工智能

人工智能领域的有关学者曾说：“创意可被计算得越多，不可被计算的部分就会越被欣赏。”当人工智能时代设计的创意大部分由机器产出的时候，来自人脑的凸显情感与智力的创意就成为极为有价值的东西。主题叙事设计策略，其实是设计中围绕核心主题讲故事的策略。人类早在原始时代就讲述着天地日月的故事，从而在进化发展的过程中获得信仰与力量。所以，拥有文化内涵与精神层次的智能设计，正在成为人工智能时代的稀有物。利用主题叙事设计策略展开设计，能够提升AIGC的内容深度，创作出真正深刻的作品，也能够通过迭代反馈的循环，逐渐建立能够设计出高质量作品的人工智能技术与工具。此外，打磨设计作品的过程也是深化人工智能的过程。

在主题叙事设计策略赋能AIGC的工作流程中，设计师对于主题的定义以及主题的深化就显得尤为重要。设计不应该是元素的拼凑，而是有逻辑与情感的符号叙述。无论科技怎样发展，人始终都是创造的主体，人工智能也始终是人创造出来的有力工具。仅仅依赖科技的设计只能是利用機器重复制作的商品，难以打动人心。因此，我们只有注重科技底层的精神文化，灵活使用科技这个工具，才能在人工智能与设计专业结合的这条道路上越走越远、越走越深。

（三）主题叙事设计策略与AIGC协同作用，建立应用更广泛的人工智能

目前AIGC可应用的设计领域主要以图片类的视觉设计为主，其应用面具有一定的局限性。AIGC生成的设计作品不能只停留在媒介传播的领域内，也不能只局限在虚拟的情境中。将主题叙事设计策略引入AIGC中，并与现实设计相结合，就能形成一套完整切实的设计工作流，能够解决目前AIGC设计的局限，实现AIGC在现实设计中的应用，同时拓展AIGC在虚拟与现实相结合的场景中的应用。例如哈利·波特、小黄人等虚拟人物和场景在环球影城的现实世界中得到实现，以及现实中的文物遗产能够在博物馆的虚拟营造中得到沉浸式的展现。而想要实现以上过程，就需要主题叙事设计与AIGC协同进行。

主题叙事设计策略在设计中的工作流程可以实现从设计概念到文本、从文本到图形、从图形到空间的过程，最终完成虚实共生的现实设计。这个过程恰好能够弥补AIGC只能从文本到图形或视频、从文本到图形再到视频，无法进一步实现现实的设计这一不足之处。所以，利用主题叙事设计策略中的最后一环填补AIGC中的实现环节，能够将AIGC最终生成的图像或视频内容与3D打印技术或者技术人员介入的施工图的绘制相结合，让停留在虚拟场景里的设计真正落地，形成能够解决真实生活问题的多样化的现实设计，就是高效地利用AIGC设计助力美好智慧生活。

五、结语

每一次科技进步都会带来社会的进步，更会推动各行业的更新与变革。如今，我们需要回归设计的本质，更有效地掌握和运用AIGC，利用人工智能的生成性、创造性技术特征，服务人的创造性活动。将以人为主导的叙事设计与以机器为主体的AIGC相结合，能够彰显以人的经验或情感主导的叙事设计的主题性价值，也能够形成新时代下能够造福人类的智能设计。这是艺术与科技的结合，也是当代设计师有必要用“新的设计工具”为设计专业发展而服务的突破性的一步。