◇赵智峰  陈都

中国古代服饰图案承载着中华文明的图腾，展现了精湛的刺绣工艺和传统文化中的图案寓意，是“形”与“意”的集合体，是中华美学的结晶。将基于计算机深度学习的图像风格的迁移技术，应用在古代服饰图案的传承和创新过程中，是继承和发扬这一文化瑰宝的科技创新之路。

人类社会近两万年的进化过程中，绘画艺术一直是社会文化、审美意识和哲学思考的视觉表达，不同的艺术表现手法和风格流派也界定了历史上不同的时期和审美分界。艺术的应用领域，如服饰上的图案不仅具有特定历史时期的美学特征，也极大程度表达了社会结构、集体意识、文化思想等信息，特别是我国出土的历代帝王贵族服饰文物上的纹样图案，皆是当时艺术水平上登峰造极之作，蕴含着绘画中构图与色彩的风格。这些纹样图案既是中华文化的瑰宝，也是我们现代人在美学、哲学和符号学方面的文化烙印。这样珍贵的艺术素材，不应该仅仅停留在被收录和保护的层面，如果能够将之活化，并与现代染织技术和服装设计结合，将对历史文化传承和服装产业发展产生重大影响。服饰图案本身就是内容与风格的二者融合。如果将其中的绘画风格提取出来，迁移到一个新的表现内容或是画面结构中，将会得到一个具有传统风格的新图案或纹样。

近年来，人工智能在向各个领域不断跨界延伸，特别是基于深度学习的图像风格迁移技术正在成为研究的热点。纺织印染行业作为重要的民生产业，也正走在与数字化技术不断结合的前沿。图像风格迁移技术，概括来说就是将A图像的风格和感官要素，迁移到B图像上。本文将探讨基于卷积神经网络的图像风格迁移技术，在古代服饰图案传承与设计活化方面的应用，为纺织和服装行业提供新的创新可能性。

突破图案设计的“风格”门槛

图案风格迁移虽然在20世纪末就已经存在，但由于计算机技术的滞后，一直仅停留在手动创建、单一模型提供单一风格的阶段。直到近年来以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展，其中受到生物神经网络启发的卷积神经网络（CNN）技术诞生。它相对于之前的机器学习，增加了神经网络的层数和神经元之间的连接，使得算法能够自主学习到更多图案元素的隐藏风格和深层次特征。2015年Leon A. Gatys等人开创性地利用卷积神经网络进行风格化任务。他们首先利用卷积神经网络进行图像纹理合成的任务，从目标风格图像中提取纹理，图案风格迁移才正式迎来了新的纪元。

图案风格迁移也成为了卷积神经网路技术在视觉领域的重要应用。2015年谷歌就已推出基于卷积神经网络的DeepDream软件，算法通过学习上百万张照片后可自动生成一些抽象的艺术，然结果却往往过于玄幻。但在其之后基于深度学习的图像风格迁移技术在短期内迅速发展，2021年中国科学院计算技术研究所高林团队在计算机图形学顶会ACM SIGGRAPH 上发表成果DeepFaceEditing，可通过草图自由编辑生成人脸，互联网也出现了米绘AI智能花型设计服务平台等应用型图案风格迁移软件。目前图案风格迁移技术进入了可服务于艺术设计创作和可供产业利用的较成熟阶段。

浙江大学教育部计算机辅助产品创新设计工程研究中心基于之前数代图案风格化迁移技术的经验，发展出基于两个卷积神经网络：生成网络和描述网络的技术模型。它们分别用来结合噪音与内容图片来生成风格化图片和保证内容图像不会风格化后失去原本的图案，经历了这两个网络的相互作用后，既可以保证风格的迁移，又能够保证生成的图案保留了原本的内容和构图。

实现图案再生成和题材再丰富

这种图案风格迁移技术带来巨大的艺术多元性表现的可能性，也带来了一种全新艺术传承的可能性。如果能将古典纹样和绘画中的图案造型及颜色风格应用到现代纺织品图案设计以及时尚设计中，这种古典美学和现代设计的结合，必将为服饰图案设计带来全新的创作可能性甚至是设计革命。古代服饰纹样作为身份地位的象征，不论从颜色搭配还是图案风格上，都承载着特定的风格语言信息，这种代表着身份的独特符号语言，也可以通过图案风格迁移，运用在更加广泛的设计题材上。比如，将清代龙袍中盘龙纹样的风格提取，迁移到一张现代苏州园林照片图片构图中，形成具有皇家韵味的园林景色图案，可被延伸并应用到具有古典意蕴的现代纺织品设计中。

对中国古代艺术绘画图案风格的提炼，除了历代出土的服饰织物上的图案纹样外，我国各地还有很多古迹中的装饰绘画元素可以被提炼并应用，如敦煌莫高窟、云冈石窟、永乐宫壁画等建筑中的装饰绘画，都可以进行数字化风格迁移，形成相应风格的设计艺术作品。

帮助古典艺术焕发新生

目前越来越多基于深度学习的应用进入艺术与设计领域，将算法与风格结合必然变成一种全新的创作方法。利用图案风格迁移技术，计算机可以快速生成既具不同中国古典图案风格，又符合现代构图审美的作品。不论是将其作为独立纺织品图案设计过程，还是服装设计师参与纺织品设计方式，或是个性定制方法等，都将是纺织服装行业与古典艺术融合的新范式。这也要求设计师们学习计算机技术的应用，从更高更广的角度，重新定义设计方法和过程。智能设计也必然会成为设计行业的新领域和新趋势，推动设计和科技边界的不断延伸和碰撞。

（作者单位：苏州大学艺术学院）