风格迁移算法在当代文化创意产品中的运用

风格迁移算法在当代文化创意产品中的运用

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2. 祁明宇 2.马杰

新疆艺术学院 新疆 乌鲁木齐830049

摘要：随着世界文化创意产业的可持续发展和社会经济发展转型的需要，文化创意产业在我国文化创意产业国际竞争中发挥着重要作用。在现代科学技术发展的今天，一些传统的技艺与文化正在积极的向文化创意产业靠近，与此同时面临着巨大的转型。当文化创意产业逐渐迈入数字化时代，我们应该如何运用科学技术使得文化创意产业能够行稳致远成为了一个亟待解决的问题。风格迁移算法近年被大量运用到艺术领域，本文尝试将风格迁移算法技术的运用于文化创意产业的画面呈现中，通过对文创产品的数据采集和分析，进一步运用风格迁移算法运用与图形设计探索人工智能在文化创意产业产品中的功能与地位。

关键词：风格迁移算法；文化创意产品；设计

正文：

文化创意产品是当代社会发展背景下文物本身所映射出的一种衍生物和附属品并逐渐走向主流，它们是深入了解和思考文物本身所蕴含的文化元素。文化产品与创意产品虽然看似接近，实则在内涵上依旧还是存在差距的——文化创意产品通过将多样多元的文化要素以更为现代的方式体现在设计之中，这是一个从物质层面向更深的精神层面探索和应用的过程，得到的是一般意义上所称道的“传统意义上”的“高级”满足。林荣泰指出：“文化”是一种生活形态，“设计”是一种生活品味，“创意”是经由感动的一种认同。文化创意产品设计的重点与精髓在于其本身通过物质载体的方式所释放出的却是代表着传统文化的精神内核与氛围，并在文化元素、文化符号等要素上通过一定技法加以改变，与此同时，设计师本身的职责和价值还在于要通过对目标群体的刻画，在预设各种场景之后对消费者进行更为详尽的描摹，针对他们不同的心理感受对其进行针对性的品牌熏陶，由此强调文化创意形象乃至对整个文化创意产业的认同感与接受度，由此树立起品牌意识和创新创意概念。

文化创意产品和文化本身在各个方面都可以说是大相径庭，具有很强的多元性。实际上，大多数文化创意产品都是在日常生活中使用的。然而，现代社会是一个物质泛滥的时代，当琳琅满目的工业品和看似精雕细琢的“文创”产品摆在消费者眼前却无法引起情感共鸣时，文化创意产业以及其衍生产品在大众视野下的“存活率”和“出镜率”也变得扑朔迷离起来。与此同时所体现的一个现实问题就是：如何才能使得知识或情感内核与当代文化创意产品有机结合起来便成为当下文化创意产品发展设计所面临的最大、最严峻的现实挑战。文化才能打动人们的心灵，因此，要想文化创意产品得以发展延续，必须要找到合适的有形载体和精神基础，结合用户的个人喜好对其进行更为个性化的定制。由此所形成的文化创意产品将会在大众中摆脱“蜷缩虚无”、“无实际意义”的负面标签，进而成为一种富有故事性的有形载体，它所包含的可以是一个简单的故事、一段动人心魄的历史、一位婀娜多姿的美人......只有这样的文化创意产品才可以撼动人的心灵并更好地融入生活之中。

计算机的发展，特别是图形并行计算的出现，给2012年前后的大数据爆炸带来了深刻的学习与发展，深度学习一度成为焦点。作为当下风格迁移算法的重要实现方法，深度学习为当代文化创意产品的发展提供了一条新思路。文化创意产品既强调文化的特征，也蕴藏着技艺文化形式的知识产权，传达文化的象征意义。文创产业发展既是符合“国潮”品牌与文化自信的建设，也是传统文化产业发展的趋势，更是文化技艺保护的需要。在大数据、互联网 +、人工智能等信息科技时代发展的背景下，更好地将科技成果运用于文化与产业，走科技与艺术结合的道路是未来发展的趋势之一。合理地利用人工网路神经算法既可对传统文化和技法进行数据采集与保存，还能运用数学模型算法对传统艺术的色彩与图形特征进行解读和学习，向现代的人们传输更为高级的复古和文创感，各个行业的人能够了解并参与文创品开发设计，从而拓展传统文化和技法的传播路径。

1.风格迁移通俗上说即“模式转换”，是基于源模式图像的特征信息来转换目标视频内容的过程。风格迁移的目的是将混合的视觉效果与新的模式内容相结合，得到的图像不仅保留了原图像，而且保留了原图像，同时保留了源图像的颜色和纹理信息。与所选源图像不同的模式决定了视频的视觉效果。不同的是模式转换算法提高了动画特效设计的创造性和多样性。本文以人工智能的运动模式算法和caf为网络平台，根据流行模式的变化设计了一个caf框架，并对caf的命名进行了深入研究。2. 利用风格迁移算法对图形进行传统意义上的风格化，模拟文创品设计应该具有的文化属性与创意属性。文创品的开发设计多以实物载体为依托，通过生活用品、包装产品、服饰配饰等融入传统文化风格，从而打造文化 IP，因此风格的图形设计就成为开发设计的重点。通过设计运用人工神经网络的风格迁移算法参与传统文化风格的图形设计，很大程度上解决了风格模拟问题。此举也能最大化地利用数字技术对传统文化数字文创设计进行演绎，并且寻找出科技与艺术相结合的有效切入点。

3.风格迁移算法对传统文化创意产品效果的模拟运算通过几种网络神经算法方案的对比实践，对于整体风格迁移的网络神经采用“Multi-style Generative Network for Real-time Transfer”方案，对图片进行整体风格迁移的模拟计算，达成传统文化（如京剧脸谱）视觉风格 60%~70% 的效果。该算法引入了具有新颖灵感层的多样式生成网络，保留了基于优化方法的功能并且具有前馈网络的快速。

4.运用绘图软件对于风格迁移生成图形进行局部效果二次叠加为了更好地呈现风格化效果，需要在以上计算机算法产生的风格迁移图的局部或特定区域叠加不同肌理效果。例如从语义上给予计算机以明确信息，计算机通过图像融合算法将图像特征融合于风格迁移图的局部。图像融合是用特定的算法，将两幅或多幅图像综合成一幅新的图像。目前图像融合算法主要有像素级融合、特征级融合、决策级融合。主流研究与应用最多的是像素级图像融合方案，该方案是绝大部分图像融合算法的首选方案。

文创品设计的主题选择随着经济的发展、科技的进步，文化的传播形式悄然改变，在数字化、信息化时代的背景下，要对工艺的载体进行重新的审视。作为中国非物质文化遗产，它们以往多是以艺术品、陈设工艺品方式呈现，但却离人们的生活越来越远。因此，文创品开发设计应该基于工艺与市场两方面进行考虑，数字化的图形算法、量产化的制作工艺、个性化的市场需求、多层级的市场布局等的目的，都是以最小成本换取最大的消费市场。

结语：以上几个方面是结合风格迁移算法运用于文创品设计的实践过程。将传统艺术的视觉实物通过数字采集进行数字化转化形成相应的数字内容，利用风格迁移算法进行传统技艺风格的模拟，一方面为文创品设计提供了更多的可能性，另一方面也为传统艺术和工艺的数字化保护与传承找到了更加完整的解决方案。在文创产品设计上不能盲目跟风，要充分挖掘传统文化的特征和市场需求进行开发。随着人工智能技术的不断成熟，风格迁移算法也将越来越成熟，这势必为文创品设计提供更多的便捷性。同时，借助人工神经网络对文化创意产品产业的风格迁移研究，也为其他传统技艺的发展提供了可借鉴的新思路。

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