摘 要：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，人工智能可以從海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)色彩搭配規(guī)律，并根據(jù)特定的藝術(shù)風(fēng)格或用戶偏好進(jìn)行智能化推薦。特別是在處理具有深厚文化底蘊(yùn)的國(guó)潮插畫時(shí)，人工智能不僅能解析其中復(fù)雜的色彩關(guān)系，還能挖掘隱藏在顏色背后的歷史故事和文化符號(hào)，進(jìn)而輔助創(chuàng)作者作出更加精準(zhǔn)且富有創(chuàng)意的色彩決策。本研究旨在探討基于人工智能的國(guó)潮插畫色彩搭配方法，結(jié)合理論分析和技術(shù)實(shí)現(xiàn)，期望為該領(lǐng)域提供新的思路和工具，促進(jìn)國(guó)潮文化的進(jìn)一步發(fā)展與推廣。

關(guān)鍵詞：人工智能；國(guó)潮；插畫色彩

Abstract： Through machine learning and deep learning algorithms， artificial intelligence can automatically learn color matching rules from massive data， and make intelligent recommendations based on specific art styles or user preferences. Especially when dealing with Guochao illustrations with profound cultural heritage， artificial intelligence can not only analyze the complex color relationships， but also dig out the historical stories and cultural symbols hidden behind the colors， so as to assist creators in making more accurate and creative color decisions. The purpose of this study is to explore the color matching method of Guochao illustration based on artificial intelligence， combined with theoretical analysis and technical realization， hoping to provide new ideas and tools for this field and promote the further development and promotion of Guochao culture.

Keywords： Artificial intelligence；Guochao；illustration color

0 引言

隨著全球化進(jìn)程的加速和文化交流的深入，傳統(tǒng)與現(xiàn)代、東方與西方的文化元素不斷交融，催生了獨(dú)具特色的“國(guó)潮”文化現(xiàn)象。國(guó)潮不僅象征著中國(guó)傳統(tǒng)文化在當(dāng)代社會(huì)的復(fù)興，也是年輕一代表達(dá)自我認(rèn)同與民族自豪感的新方式。在這一背景下，國(guó)潮插畫作為一種視覺(jué)藝術(shù)形式，融合了經(jīng)典的傳統(tǒng)圖案、色彩以及現(xiàn)代設(shè)計(jì)理念，成為傳播中國(guó)文化的重要媒介。

然而，國(guó)潮插畫的成功不僅依賴于創(chuàng)意構(gòu)思，還取決于其色彩搭配是否能夠準(zhǔn)確傳達(dá)作品的情感與主題，引發(fā)觀眾共鳴。傳統(tǒng)的色彩選擇多基于藝術(shù)家個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，這種方式雖然賦予了作品獨(dú)特的個(gè)性，但也可能導(dǎo)致色彩運(yùn)用缺乏系統(tǒng)性和科學(xué)依據(jù)。面對(duì)日益增長(zhǎng)的設(shè)計(jì)需求和復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境，如何高效地生成既符合國(guó)潮風(fēng)格又滿足大眾審美的色彩方案成為了亟待解決的問(wèn)題。

1 國(guó)潮插畫的色彩搭配特點(diǎn)

在當(dāng)代視覺(jué)藝術(shù)領(lǐng)域，國(guó)潮插畫作為一種融合了中國(guó)傳統(tǒng)元素與現(xiàn)代設(shè)計(jì)理念的藝術(shù)形式，其色彩搭配特點(diǎn)體現(xiàn)了獨(dú)特的文化韻味和時(shí)代精神。首先，國(guó)潮插畫的色彩選擇深受中國(guó)傳統(tǒng)文化影響，紅色、金色、黑色等傳統(tǒng)顏色占據(jù)主導(dǎo)地位，這些顏色不僅象征著吉祥、繁榮和高貴，也承載了深厚的歷史文化意義。紅與金的組合尤其能傳達(dá)出強(qiáng)烈的視覺(jué)沖擊力和情感共鳴，常被用于表達(dá)喜慶、富足的場(chǎng)景；而黑白色調(diào)則通過(guò)極簡(jiǎn)主義的方式展現(xiàn)古典之美，賦予作品以莊重感和高雅氣息。其次，國(guó)潮插畫能巧妙地利用色彩對(duì)比與和諧來(lái)增強(qiáng)視覺(jué)效果，通過(guò)冷暖色的交替使用、互補(bǔ)色的精心配對(duì)以及不同明度和飽和度的顏色漸變，構(gòu)建出既對(duì)比鮮明又相互協(xié)調(diào)的畫面結(jié)構(gòu)，從而達(dá)到吸引觀者注意力并引導(dǎo)其視線流動(dòng)的目的。再者，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，算法模型能夠分析大量歷史數(shù)據(jù)，挖掘隱藏于其中的色彩搭配規(guī)律，并據(jù)此生成符合特定風(fēng)格要求的新穎色彩方案，這為國(guó)潮插畫創(chuàng)作提供了無(wú)限可能。

2 基于人工智能優(yōu)化國(guó)潮插畫色彩搭配的意義

2.1 增強(qiáng)國(guó)潮插畫的文化表達(dá)與創(chuàng)新傳承

基于人工智能優(yōu)化國(guó)潮插畫色彩搭配的意義首先體現(xiàn)在它對(duì)文化表達(dá)的深化和創(chuàng)新傳承的促進(jìn)作用上。傳統(tǒng)色彩在中國(guó)藝術(shù)中扮演著至關(guān)重要的角色，它們不僅承載了特定的歷史意義和社會(huì)價(jià)值，還反映了民族心理特征和審美傾向。通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以更加精準(zhǔn)地捕捉到這些傳統(tǒng)色彩背后的文化內(nèi)涵，并將之轉(zhuǎn)化為具體的色彩參數(shù)，使創(chuàng)作者能夠在保留原有文化精髓的基礎(chǔ)上進(jìn)行新的創(chuàng)作。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從古代繪畫、陶瓷（圖1）、服飾等文物中學(xué)習(xí)到經(jīng)典配色方案，進(jìn)而指導(dǎo)現(xiàn)代插畫師如何在作品中合理運(yùn)用這些顏色，以達(dá)到既符合傳統(tǒng)文化又不失時(shí)代感的效果。此外，人工智能還可以幫助探索那些被遺忘或未被充分發(fā)掘的傳統(tǒng)色彩，為國(guó)潮插畫注入更多元化的元素，豐富其表現(xiàn)形式，從而更好地實(shí)現(xiàn)文化的交流與傳播[1]。

2.2 提高色彩搭配效率與精準(zhǔn)度，降低試錯(cuò)成本

利用人工智能技術(shù)來(lái)優(yōu)化國(guó)潮插畫中的色彩搭配過(guò)程，能夠顯著提升工作效率和結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)大大減少試錯(cuò)成本。傳統(tǒng)的色彩選擇往往依賴于藝術(shù)家個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，這種方法雖然富有創(chuàng)意但缺乏系統(tǒng)性和可重復(fù)性，尤其是在面對(duì)復(fù)雜的色彩組合時(shí)容易出現(xiàn)偏差。相比之下，人工智能驅(qū)動(dòng)的色彩工具可以通過(guò)快速分析海量的數(shù)據(jù)集，包括但不限于歷史文獻(xiàn)、流行趨勢(shì)報(bào)告以及用戶偏好調(diào)查等，從中提煉出最優(yōu)解，為設(shè)計(jì)師提供科學(xué)依據(jù)。更重要的是，智能算法具備自我學(xué)習(xí)的能力，隨著使用次數(shù)的增加，它能不斷調(diào)整和完善自身的模型，適應(yīng)不同的項(xiàng)目需求。對(duì)于國(guó)潮插畫而言，這意味著插畫師可以在更短的時(shí)間內(nèi)生成高質(zhì)量的作品，確保每一件作品都能準(zhǔn)確傳達(dá)預(yù)期的情感和信息，同時(shí)也避免了因反復(fù)試驗(yàn)而產(chǎn)生的資源浪費(fèi)問(wèn)題，提高了整個(gè)創(chuàng)作流程的專業(yè)性和經(jīng)濟(jì)效益。

2.3 推動(dòng)個(gè)性化定制服務(wù)的發(fā)展，滿足多樣化市場(chǎng)需求

人工智能在國(guó)潮插畫色彩搭配領(lǐng)域的應(yīng)用還促進(jìn)了個(gè)性化定制服務(wù)的發(fā)展，這有助于更好地滿足日益多樣化的市場(chǎng)需求。隨著消費(fèi)者對(duì)于獨(dú)特性和專屬感的要求越來(lái)越高，傳統(tǒng)的批量生產(chǎn)模式已經(jīng)難以完全適應(yīng)當(dāng)下的消費(fèi)環(huán)境。借助于先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù)和自然語(yǔ)言處理能力，人工智能可以根據(jù)用戶的特殊要求（如個(gè)人喜好、場(chǎng)合用途等）迅速匹配最合適的色彩方案，甚至能夠預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的流行趨勢(shì)，提前為客戶準(zhǔn)備相關(guān)產(chǎn)品。這種定制化程度高的解決方案不僅限于單個(gè)作品的設(shè)計(jì)，還可以擴(kuò)展至品牌整體形象塑造等多個(gè)層面，使得企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出。此外，人工智能平臺(tái)還可以收集并分析用戶反饋，形成閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制，持續(xù)改進(jìn)色彩推薦的質(zhì)量，進(jìn)一步強(qiáng)化用戶體驗(yàn)[2]。

3 基于人工智能的國(guó)潮插畫色彩搭配的方法

3.1 利用人工智能技術(shù)，提取國(guó)潮插畫中的色彩特征

在數(shù)字化和智能化不斷發(fā)展的背景下，人工智能技術(shù)為藝術(shù)創(chuàng)作提供了新的視角與工具。對(duì)于國(guó)潮插畫而言，其獨(dú)特的文化背景和視覺(jué)風(fēng)格使得色彩成為表達(dá)情感和傳遞信息的重要元素。人工智能技術(shù)可以通過(guò)圖像識(shí)別算法自動(dòng)分析國(guó)潮插畫，精準(zhǔn)定位并提取出作品中的色彩特征。這種自動(dòng)化過(guò)程不僅能夠快速處理大量圖像，還能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。首先，人工智能技術(shù)可以通過(guò)色彩識(shí)別算法對(duì)插畫進(jìn)行逐像素分析，確定每幅圖中顏色的種類、分布及飽和度等屬性。接著，借助機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類方法，人工智能技術(shù)能將相似的顏色分組，形成具有代表性的色彩集合。這種方法有助于插畫師發(fā)現(xiàn)國(guó)潮插畫中常見的色彩組合模式，為后續(xù)研究提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

利用人工智能系統(tǒng)進(jìn)一步模擬人類視覺(jué)感知機(jī)制，評(píng)估色彩之間的和諧性及其對(duì)觀者情緒的影響。通過(guò)對(duì)色彩心理學(xué)原理的應(yīng)用，人工智能可以理解不同顏色在中國(guó)傳統(tǒng)文化中的象征意義，如紅色代表吉祥、金色寓意富貴等，并據(jù)此建立一套適合國(guó)潮風(fēng)格的色彩評(píng)價(jià)模型。該模型不僅可以幫助設(shè)計(jì)師更好地掌握色彩的情感表達(dá)，還能指導(dǎo)他們選擇最能體現(xiàn)中國(guó)文化精髓的顏色進(jìn)行創(chuàng)作，根據(jù)該模型創(chuàng)作出符合中國(guó)文化精髓的國(guó)潮插畫（圖2）。此外，人工智能平臺(tái)還可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析流行趨勢(shì)的變化規(guī)律，預(yù)測(cè)未來(lái)可能受歡迎的色彩搭配方案，使設(shè)計(jì)更具前瞻性和創(chuàng)新性。這一過(guò)程強(qiáng)調(diào)了技術(shù)與文化的深度融合，既保留了傳統(tǒng)元素的獨(dú)特魅力，又融入了現(xiàn)代審美觀念[3]。

為了實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，一些先進(jìn)的AI平臺(tái)能結(jié)合用戶偏好，提供定制化的色彩推薦。當(dāng)用戶上傳參考圖片或描述期望效果時(shí)，系統(tǒng)會(huì)基于這些線索，從龐大的國(guó)潮插畫數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出匹配的色彩方案。此功能不僅提高了設(shè)計(jì)效率，也增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)感。然而，值得注意的是，盡管人工智能在色彩提取方面表現(xiàn)出色，但它不能完全替代插畫師的創(chuàng)造力和個(gè)人直覺(jué)。因此，在使用這些技術(shù)工具的同時(shí)，插畫師應(yīng)保持對(duì)原創(chuàng)性和獨(dú)特性的追求，確保每一幅國(guó)潮插畫都能傳達(dá)出深厚的文化內(nèi)涵和個(gè)性化的藝術(shù)表達(dá)。通過(guò)這種方式，人工智能技術(shù)能為國(guó)潮插畫色彩搭配的研究開辟一條新路徑，進(jìn)而促進(jìn)傳統(tǒng)藝術(shù)形式與現(xiàn)代科技的完美結(jié)合。

3.2 選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建色彩搭配預(yù)測(cè)模型

在探討如何利用人工智能技術(shù)為國(guó)潮插畫構(gòu)建色彩搭配預(yù)測(cè)模型時(shí)，選擇恰當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法是確保模型性能與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的重要前提。這一過(guò)程不僅涉及對(duì)現(xiàn)有算法的理解和評(píng)估，還需要考慮國(guó)潮插畫特有的視覺(jué)元素及其背后的文化內(nèi)涵。

首先，針對(duì)色彩搭配問(wèn)題，特別是生成或推薦符合國(guó)潮風(fēng)格的色彩組合這一目標(biāo)，插畫師在選擇算法時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮那些擅長(zhǎng)處理多維數(shù)據(jù)、能夠捕捉復(fù)雜模式并具有良好泛化能力的技術(shù)。監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸分析和支持向量機(jī)（SVM）可以用來(lái)建立顏色值之間的關(guān)系，但考慮到色彩搭配涉及非線性關(guān)系和復(fù)雜模式的捕捉，隨機(jī)森林（Random Forest）和梯度提升樹（Gradient Boosting Trees，GBT）等集成學(xué)習(xí)方法可能更為適用。這些方法不僅能處理非線性問(wèn)題，還能提供較高的預(yù)測(cè)精度。

隨機(jī)森林能通過(guò)構(gòu)建大量的決策樹，每棵樹基于從原始數(shù)據(jù)集中有放回地隨機(jī)抽取的子數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并且在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上只考慮隨機(jī)選取的一部分特征來(lái)選擇最佳分割點(diǎn)，最終對(duì)于分類問(wèn)題采用多數(shù)投票法決定類別，而回歸問(wèn)題則取所有樹預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值，這樣的機(jī)制有助于提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力，非常適合處理色彩搭配中可能出現(xiàn)的高維度和復(fù)雜性[4]。

相比之下，梯度提升樹以一種序列化的方式逐步建立決策樹，每棵樹都試圖糾正前一棵樹的錯(cuò)誤，首先用初始預(yù)測(cè)值（如均值）預(yù)測(cè)目標(biāo)變量，然后計(jì)算與真實(shí)值之間的殘差作為新樹的學(xué)習(xí)目標(biāo)，訓(xùn)練新的決策樹并更新預(yù)測(cè)值，通常會(huì)乘以一個(gè)小的學(xué)習(xí)率再加到之前的預(yù)測(cè)上，這一過(guò)程重復(fù)直到達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)或滿足其他停止條件。梯度提升樹能夠逐步減少預(yù)測(cè)誤差，特別適合用于捕捉色彩組合間的細(xì)微差別和復(fù)雜關(guān)系，從而為國(guó)潮風(fēng)格的色彩搭配提供更加精準(zhǔn)的推薦。因此，在設(shè)計(jì)色彩搭配模型時(shí)，隨機(jī)森林和梯度提升樹都是強(qiáng)大的工具，可以根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)靈活選用。

其次，數(shù)據(jù)集的構(gòu)建對(duì)于訓(xùn)練一個(gè)成功的色彩搭配預(yù)測(cè)模型至關(guān)重要。理想的數(shù)據(jù)集應(yīng)當(dāng)包含豐富的國(guó)潮插畫實(shí)例，每個(gè)實(shí)例都附有詳細(xì)的元數(shù)據(jù)，如主要顏色代碼、色調(diào)比例、文化符號(hào)等。此外，為了使模型更好地理解色彩的情感和象征意義，插畫師還可以引入文本描述作為輔助信息。在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的過(guò)程中，必須進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理工作，包括顏色標(biāo)準(zhǔn)化、去除噪聲以及特征工程等，以提高模型的學(xué)習(xí)效率和魯棒性。

3.3 借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建色彩調(diào)整與優(yōu)化模型

在國(guó)潮插畫色彩搭配的研究中，利用多層感知機(jī)（MLP）等全連接網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)為色彩調(diào)整與優(yōu)化提供了新的途徑。首先，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是構(gòu)建有效模型的關(guān)鍵步驟。為了確保模型能夠準(zhǔn)確捕捉國(guó)潮風(fēng)格的特點(diǎn)，插畫師需要收集大量具有代表性的插畫作品，并通過(guò)圖像處理技術(shù)提取每幅作品的顏色特征。這包括顏色分布、亮度、飽和度等量化信息，以及可能影響色彩感知的文化背景和情感表達(dá)元數(shù)據(jù)。將這些信息轉(zhuǎn)化為數(shù)值化的輸入向量后，人工智能可以構(gòu)建一個(gè)豐富且多樣化的訓(xùn)練集。此外，考慮到色彩調(diào)整的連續(xù)性和漸變性，插畫師還可以引入相鄰顏色之間的相對(duì)距離作為額外特征，使模型更好地理解色彩過(guò)渡和協(xié)調(diào)。

接下來(lái)，在模型選擇與設(shè)計(jì)方面，MLP憑借其強(qiáng)大的非線性建模能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制成為理想的選擇。MLP由多個(gè)隱藏層組成，每一層包含若干神經(jīng)元，各層之間全連接，使得模型能夠捕捉復(fù)雜的色彩關(guān)系并進(jìn)行高維映射。在訓(xùn)練過(guò)程中，MLP能通過(guò)反向傳播算法不斷調(diào)整權(quán)重參數(shù)，以最小化預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際目標(biāo)之間的差異。針對(duì)國(guó)潮插畫色彩調(diào)整的問(wèn)題，插畫師可以預(yù)先定義一組理想的色彩搭配模式作為訓(xùn)練目標(biāo)，讓MLP學(xué)習(xí)如何從原始顏色組合轉(zhuǎn)換為更符合國(guó)潮風(fēng)格的配色方案。例如，插畫師可以預(yù)先定義一組青色和橙色的色彩搭配模式，讓MLP學(xué)習(xí)該配色方案，進(jìn)而設(shè)計(jì)出國(guó)潮插畫（圖3）。此外，借助于自動(dòng)編碼器的概念，MLP可以在降維的同時(shí)保留重要色彩特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)色彩空間的有效壓縮和重構(gòu)，進(jìn)一步提高模型的泛化能力[5]。

在優(yōu)化環(huán)節(jié)，變分自編碼器（VAE）及其擴(kuò)展形式如β—VAE可用于探索色彩空間中的潛在分布。VAE通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的概率分布，在編碼階段將圖像映射到低維隱含空間，在解碼階段再將其重構(gòu)回原像。這種方式使得模型能夠在保留原有風(fēng)格的基礎(chǔ)上嘗試新的色彩變化，同時(shí)避免產(chǎn)生過(guò)于突?；虿环线壿嫷慕Y(jié)果。更重要的是，通過(guò)調(diào)整隱含變量的先驗(yàn)分布，插畫師可以引導(dǎo)模型朝著特定方向進(jìn)行色彩優(yōu)化，例如增強(qiáng)某類顏色的表現(xiàn)力或改善整體對(duì)比度。

4 結(jié)語(yǔ)

研究通過(guò)對(duì)基于人工智能的國(guó)潮插畫色彩搭配方法進(jìn)行深入探討，揭示了人工智能技術(shù)在這一特定藝術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用潛力與價(jià)值。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，不僅能夠從大量國(guó)潮插畫作品中提取出關(guān)鍵的色彩特征，還能構(gòu)建預(yù)測(cè)模型以生成符合文化背景和個(gè)人偏好的色彩方案，從而提升色彩選擇的科學(xué)性和效率，為設(shè)計(jì)師提供了創(chuàng)新性的工具和支持。因此，在未來(lái)的研究中，相關(guān)人員應(yīng)該繼續(xù)探索如何更好地將人機(jī)協(xié)作應(yīng)用于藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域，使科技成為激發(fā)人類創(chuàng)造力而非取而代之的力量。

5 參考文獻(xiàn)

[1]許臣穎，陶俊.人工智能背景下的插畫設(shè)計(jì)教學(xué)研究[J].美術(shù)文獻(xiàn)，2024（07）：120-122.

[2]禹云貴，董宇潔.人工智能在繪畫創(chuàng)作中的應(yīng)用與反思[J].信息與電腦（理論版），2024，36（12）：179-181.

[3]楊喆，呂笑言.從圖解到數(shù)智：中國(guó)當(dāng)代插畫的發(fā)展歷程[J].民族藝術(shù)研究，2023，36（05）：143-150.

[4]田雨.新媒體藝術(shù)下的插畫創(chuàng)作研究[J].大觀（論壇），2023（10）： 15-17.

[5]秦雯，趙藝，張虹.人工智能時(shí)代兒童繪本設(shè)計(jì)探討[J].明日風(fēng)尚，2023（12）：140-142.