随着人工智能技术的快速发展，人工智能生成内容在数字影音领域得到了广泛推广，其中，人工智能图像生成技术对现行的装饰设计工作构成了挑战，引起了相关群体的广泛关注。关于设计教育的转型也因此成了热门话题。

　　一、人工智能技术背景

　　人工智能是计算机科学的一个分支，旨在通过计算机系统和算法，使机器能够执行以往需要人类智慧才能完成的任务，包括学习、推理、感知、理解、创造等。人工智能的研究领域包括机器人技术、语言识别、图像识别、图像生成、自然语言处理、专家系统等。其中，与装饰设计关系最为密切的是人工智能图像生成技术，这一技术涵盖了深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域，能够通过算法和模型训练生成高品质的图像。

　　二、人工智能技术背景下装饰设计教育转型的挑战

　　人工智能图像生成技术在近年取得了突破性的发展，在装饰设计行业引发了广泛的讨论。在此背景下，我们有必要思考装饰设计教育是否需要转型以及如何转型等一系列问题，以寻求新的生存和发展路径。装饰设计教育转型很大程度上取决于人工智能技术的性能，这意味着我们需要对人工智能图像生成技术作出客观的评价。

　　（一）人工智能图像生成技术的短板

　　人工智能图像生成技术在实践中存在的根源问题是，其从一开始就未能“如其所是”地复刻出人类的真实心智模式。人工智能图像生成技术，如扩散模型，并非通过模仿人类的思维逻辑或创作流程来实现图像生成。相反，它们采用的是一种特殊的方法：将原始图像逐步加噪，直至转化为一种均匀的高斯噪声状态，随后利用神经网络学习如何从这种噪声状态逆向恢复出原始图像。在这一过程中，人工智能技术并不需要懂得如何画图或设计，也不需要进行推理和计算，它的“创作”完全是基于算法驱动和数据训练的结果，缺乏对生成内容的主观判断和理解。因此，从本质上讲，这样的人工智能技术仍然只是一种高效的工具。

　　这就导致设计者不得不费心对原始“训练”样本进行特征提取，建立尽可能周全的训练数据库，并精心设计网络的拓扑结构和训练程序，以让机器能够“见多识广”。数据是人工智能图像生成技术的关键因素，如果发起的任务涉及数据集中不存在或没有训练充分的内容，其结果就会不尽如人意。还有一种可能发生的情况是数据不足，比如，在提示文本不变的条件下生成同质化的结果，这就说明模型已无法提供更优的解决方案。可见，其输出结果的好坏极度依赖模型的品质、规模、多样性和训练程度，只有优质模型配合恰当的提示词，才能生成有价值的图像。总之，虽然基于数据的人工智能图像生成技术擅长复现，包括对数据中不同内容和风格做融合迁移，而且极其高效，但其无法独立地进行开创性、探索性的工作。

　　另外，人工智能图像生成技术具有随机性和不可控性。传统的装饰设计模式，不管是手工，还是依靠工具软件，人们都可以掌握全局和过程，拥有绝对的主动性和灵活性，可以随时进行调整和修改。但人工智能图像生成技术的工作机制决定了它不存在过程的透明性，除了输入提示词等待结果外，人们无法进行干预。如果结果不满意，也只能重新生成，或回到传统设计软件中进行修改。而由于每一次生成都是随机的，重新生成将清除上一次生成的内容，因此存在难以保持一致性的问题。

　　目前人工智能文生图模型在理解复杂的长文本描述时存在困难。模型通常会优先执行权重高的提示词，而忽略大量细节描述，或是按照模型自己的“理解”来进行，从而造成对描述意图的偏离，这在对数量、形状、材质等细节的处理上尤为明显，即使用户采用详细的条件引导也难以完全解决，这无疑限制了模型的精确性和定向生成能力。

　　总之，虽然人工智能技术在其适用场景表现出来的智能化和效率优势是人工无法比拟的，但以上问题也反映出人工智能图像生成技术的诸多局限。这说明其还不足以完全替代当前的人工模式，只能起到一定的辅助作用。

　　（二）装饰设计的特殊性

　　设计不能一概而论，不同领域的设计差异很大，受人工智能技术影响的程度也不同，不能完全套用，要根据行业进行具体分析。装饰设计最先要考虑的是设计的可实施性以及最终效果，这要求设计方案要全面而详细，包括三维模型、渲染图、漫游动画、平面图纸、材料预算、施工计划等，以为后续实施提供明确的指导。然而，目前人工智能技术只能在方案设计中提供初步帮助。

　　同时，装饰设计对精确性有较高的要求，尤其是在平面图以及对应的三维方案上。相较于主观发挥空间较大的人物形象设计，装饰设计在尺寸、细节上不容丝毫偏差，同时还要确保在不同视角下内容的一致性。这些要求恰巧是人工智能图像生成技术的短板，它更擅长于生成一个大致的意向图。

　　更重要的是，装饰设计并不是纯粹的画图，图像只是设计表达的一种方式，其背后的设计信息才是核心价值所在，如空间布局、功能需求、整体风格、界面设计、家具设计、灯具和软装的搭配等诸多方面。完成这样的工作，设计师不仅要掌握构造、材料、工艺、人体工程学等专业知识，还需具备审美能力和设计实践经验。在装饰设计行业中，虽然分工普遍存在，但设计师仍需具备从对接客户到监督项目落地的全面能力，能够亲自执行或指导团队工作，调度各方资源，解决各种技术问题。总的来说，装饰设计工作的复杂性和综合性决定了人工智能图像生成技术在其中能提供的帮助相对有限。

　　（三）教育领域缺少可借鉴的行业经验

　　人工智能技术作为一种新技术，其被大众接受和应用的过程是逐步推进的。目前，大多数行业一线人员对其尚不了解，也缺乏使用经验，这主要是因为尚未形成没有迫切的需求。从国内主要招聘平台上发布的设计师岗位来看，掌握人工智能技术并非应聘的必备条件。在人工智能技术出现前，装饰设计工作的运作模式已经相对成熟，具有一定的历史沿袭性。而且，人工智能技术的使用有一定的门槛，学习和应用成本较高，且不能覆盖所有工作场景，因此在行业内尚未形成广泛影响。教育机构旨在为各行业培养人才，并根据行业趋势调整教学内容。通常情况下，教育的发展滞后于行业的发展。但面对人工智能技术的爆发，装饰设计教育和行业几乎站在了同一起跑线上。因此，目前的教学缺乏可供借鉴的先进行业经验，相关的信息主要来自网络上一些碎片化的探索和分享。加之人工智能技术更新迭代速度极快，大模型及其衍生品众多，令人眼花缭乱。因此，在人工智能时代，装饰设计教育如何开展及转型是一个全新的探索和挑战。

　　三、人工智能技术背景下装饰设计教育的转型理念

　　尽管人工智能技术在未来的装饰设计中将扮演重要的角色，但综合该技术的短板和装饰设计的特点来看，笔者认为在教育领域应立足当下，形成“以人为本，AI赋能”的转型策略。

　　（一）坚持传统的设计课程体系

　　在培养装饰设计师的过程中，比起教会他们人工智能技术，更重要的是先要奠定其坚实的设计基础。对于已有深厚专业背景和实践经验的从业者而言，学习人工智能技术无疑能进一步提升其设计能力和效率。然而，对于尚处于学习阶段、缺乏专业根基的学生来说，若仅仅侧重于人工智能技术的使用，而忽视了设计基本原理和审美判断的培养，将可能导致他们仅知其表而不知其里，难以形成独立且有价值的设计见解。另外，人工智能技术和传统的设计软件都是手段和工具，迭代速度快，而设计的内核，即能灵活解决实际问题的设计思维是相对稳定且深远的。因此，在人工智能时代，装饰设计教育领域的从业者更应坚持传统课程的主导地位，通过扎实的理论知识教学提高学生的审美能力，巩固学生的工程学基础，确保他们即便在没有人工智能技术辅助的情况下也能独立完成设计任务。

　　在人工智能技术大行其道的将来，装饰设计师的竞争将会更加激烈。人工智能技术在表面上解放了人类劳动，降低了技术门槛，但同时也提高了行业平均水平。人工智能的数据机制可以集合并学习过往的众多优秀设计，使得“人人皆可设计”成为可能，这也就意味着“人人难以脱颖而出”。因此，装饰设计师如果想在竞争中胜出，就必须超越人工智能技术的能力范畴，创造出其无法复制的独特设计，以展现自身不可替代的价值。

　　（二）“人＋人工智能”模式：人机协作与互补

　　“人＋人工智能”模式强调人机协作与互补。也就是说，使用人工智能技术进行内容生成离不开人的介入。通常，装饰设计师作为任务的发起者，需提供具有专业性的提示词，如风格、特征、构图等，这是人工智能技术生成内容的基础。而人工智能技术生成的结果，也需要设计师依据专业来进行筛选和优化。特别是在条件引导的生成模型中，合适的条件设置对于产生高质量的结果来说至关重要。例如，在基于文本的图像生成模型中，两个意思相似的文本描述可能生成内容差异极大的结果。在装饰设计中，设计师提供现场照片、手绘草图、三维模型等，通过图生图或类似SD的controlnet模块，能够实现更加精准和符合需求的设计输出，这一过程大大深化了人与AI的协作。

　　人类应认识到自身与人工智能技术的互补关系，做人工智能所不能做的，做人所擅长的，发掘人工智能时代属于人的独特价值。就装饰设计领域而言，笔者认为主要有两个方向，一是深化，二是创新。人工智能技术的主要介入环节是方案设计的前中期。人工智能技术可以快速生成方案意向，为设计师提供灵感和参考，缩短非正式方案的设计周期和成本。但出于严谨性和准确性的考量，最终设计的细节深化和审核工作仍需依赖人工完成。此外，AI在像素图生成方面虽有长足进步，但在非像素图领域，如平面图、三维模型及漫游视频的制作上，仍显力不从心，因此制图和建模这样的深化设计工作目前仍具有不可替代性。

　　因此，学校在视传专业的培养中需要更加注重培养学生的独立思考能力、创新精神以及面对挑战时自主决策和承担责任的能力。设计是创造性活动，人工智能技术的本质是复现数据集中的图像，以及将它们进行融合和迁移，但这种方式不能代表所有的设计工作和设计的前进方向。例如，人们虽然可以训练出模仿凡·高风格的AI模型，但这仅是对凡·高艺术的二次创作，是对其历史风格的重复，而非开创性的发展，无法实现“从0到1”的突破。在当前的技术路线下，人工智能图像生成技术不会在创造力上有太多突破，这是人类目前还保留的一个优势，因此装饰设计教育要大力培养学生的创新能力和解决实际问题的能力，鼓励其创新精神。

　　（三）服务人工智能的新岗位

　　在人工智能技术降本增效的影响下，存量市场使装饰设计师岗位面临着收缩的趋势，但同时也催生了新兴的岗位和机遇，如模型训练师。人工智能的高效性需有优质的模型作为支持，而要促进人工智能的广泛应用，构建一个健康发展的生态系统，就必须持续不断地丰富和优化模型资源库。这一过程不仅需要大量的专业模型训练工作，更离不开具备深厚审美功底、设计才能，并且精通模型训练技术的专业人才，这或将促使模型训练成为一个专门化的工作领域，乃至一个新兴的产业。

　　随着产品的不断迭代，人工智能技术无疑会日益精进。但笔者认为，完全将装饰设计的未来寄托于人工智能技术存在很大风险。一旦人类不再创造新的设计，人工智能技术也将失去优质的数据来源，这将使设计变得同质、平庸。因此，对于人工智能，笔者持接纳但谨慎的态度。在装饰设计教育领域，笔者主张“以人为本，AI赋能”的转型思路，致力于培养学生成为能够熟练运用人工智能技术的设计师，以提高设计效率，保持技术竞争力，并尊重和包容不同的工作方式。