近年来,生成式人工智能(AIGC)技术快速发展。它那强大的内容生产效力,快速颠覆了艺术创作方式方法。着眼于具有特色文化底蕴的无锡近现代工商题材,本文研究AIGC图像生成技术怎样赋能绘画创作,旨在为艺术创作提供新思路。

　　一、AIGC技术在命题绘画中的具体应用
       (一)AIGC技术全程辅助绘画创作

　　灵感迸发是创作的初始阶段,但是传统创作过程中灵感往往不能及时浮现,常常令画家苦恼不已。到了素材搜集阶段,也常受到视野和品位的束缚而陷入重复的怪圈。在生图的过程中人们发现:运用AIGC技术能轻松打破人们的灵感困局和专业局限,产生很多新奇的可能。

　　多次修正Prompt(提示词)生成画面:图像生成的质量与提示词的质量高度相关。在主题创作中人们经过多次尝试后,推敲出高品质提示词的组合规律,包括核心主体:用文字描述出一个画面,如“20世纪30年代茂新面粉厂的厂房内景”“古运河畔运送棉纱纺织物的船只”“五个20世纪20年代无锡纺织厂的女工”。时代与场景:用文字给出具体的历史背景与环境,如“20世纪20年代”“工业革命时期”“运河码头”“纺织车间内部”“粉尘弥漫”。艺术风格:描述预期的艺术形式,如“写实主义油画”“铜版画”“水墨风格”“新年画”。技术参数:指定模型配置,如“超高细节”“4K分辨率”“广角镜头”。

　　通过组合如“20世纪20年代,无锡茂新面粉厂,红砖厂房,高耸烟囱,工人用麻袋运送面粉,运河边船只繁忙,蒸汽时代工业风格,黄昏暖色调,写实主义,超高细节”这样的复杂提示词,可以批量生成数十张乃至上百张在构图、视角、光影上各具特色的初始图像。

　　利用AIGC的强大构图能力启发艺术灵感:在以往的创作中,需要花费大量时间和精力来绘制草图进行试错。而现在AIGC可以在短时间生成不同视角和构图的作品,有些作品想象力丰富,物体比例夸张,大幅超出了人们的预想,给人们提供了很多灵感,有些方案虽然没被采用,但是也丰富了人们的“灵感库”。

　　(二)风格迁移与画面深化:从旧照片等史料到艺术风格化

　　产生了初始的朦胧形象,再将其转化为特定艺术风格和细节丰富的作品,会大幅增强画面的完成度。AIGC的风格迁移与图像生成的控制技术给了人们很大帮助。

　　历史资料的艺术化“转译”:无锡留存有大量的老照片、档案图片和历史文档,它们是创作的重要依据,但往往直接、缺乏艺术感。利用Img2Img(图生图)功能,人们可以将一张无锡永泰丝厂的黑白老照片作为输入图,并配合如“水彩画风格,柔和色彩,笔触感,江南朦胧意境”的提示词,AI便能自动为其上色并转化为目标风格。

　　精准调整画面的整体效果:使用开源大模型(Stable Diffusion)配合ControlNet插件,可以精准控制画面的进化方向。构图控制:用手绘的基础线稿,确定画面中几大类型的物象,包括厂房、人物、机械,AI可以根据基础线稿生成图像,并保留基本构图,遵从创作者初始灵感。控制人物动态:使用OpenPose可以控制画面中人物的动态,除了规避错误的动态,还能让画中人物动态更符合他们的职业和年龄特征,从而符合画面主题。深度与边缘控制:运用边缘检测(Canny Edge)可以控制画面中的景深和基本画面结构,可以保留人们满意的部分,修改不满意的要素。这样能让画面定向进化,逐步贴近艺术工作者原本的构思和系列作品风格的一致性。

　　局部重绘以修改细节:AI图像的某些部分往往背离人们的初衷,在这种情况下,局部重绘(Inpaint-ing)模块可以快速修改这些局部,保留人们满意的大效果,甚至可以修改多次以达成预期。

　　(三)人机协同至最终成稿:艺术判断的介入和审美点题

　　AIGC生成的图像虽然冲击强烈,还是会显得比较机械或者说美学效果不尽如人意。在成稿阶段艺术家必须坚定艺术判断,以达到艺术创作的目的。

　　历史真实和艺术真实:人们需要在排除初始印象后,对AI生成的结果进行审视。历史真实性的校准是第一要务,排除AI可能会产生的“幻觉”,修改不符合时代背景的服饰、机器或厂房的细节(如生成现代简约的机器造型)。艺术真实则依赖艺术家的审美判断,从多幅生成结果中找出那张笔触与物象、色彩与氛围比较符合艺术目标的画面。

　　二次创作与情感注入:将AI生成的图像导入Photoshop、Procreate等专业软件中进行再加工,是赋予作品生命力的关键步骤。首先,强化笔触与质感:叠加手绘笔触,增强画面的绘画性和肌理感,消除AI图像可能存在的“平滑”和“塑料感”。其次,调整色彩与光影:根据整体氛围需要,手动调整色彩平衡和光影对比,营造更强烈的情感情绪。再次,刻画核心细节:精心绘制人物的面部表情、手部动态等关键细节,注入人性化的情感和故事性,这是当前AI难以自主完成的。最后,构图整合与意境营造:将多张AI生成图像中的优秀元素(如一张图的天空、另一张图的人物)进行合成,再构图,并添加意蕴深长的背景或前景,提升作品的艺术深度和意境。

　　迭代反馈的闭环流程:人机协同是一个动态的、迭代的过程。艺术家可以对初步深化后的画面不满意部分,再次利用局部重绘功能,输入更精确的指令进行微调,形成“AI生成→艺术家修改→提出新指令→AI再生成”的创造性闭环。在这个循环中,艺术家始终是导演和决策者,AI则是高效执行命令的演员和助理。

　　二、实践案例和画面效果分析

　　以“忆锡1910”组画中一幅永泰丝厂的«忆锡1910之永泰丝厂»创作为例,描述AIGC技术的应用过程,验证其产生的视觉效果。这张作品意欲再现1910年左右缫丝车间的生产场景,在保留历史基本面貌和实际情况的前提下,传达出强烈的视觉冲击力,表现出特定时代下的蓬勃生机。

　　第一阶段:灵感生成与构图探索(Prompt工程)。先是构建了以下核心提示词:“Inside a Wuxi silk filature factory in 1910,vast hall filled with rows of traditional silk reeling machines,female workers in period qipao operating them,steam and humidity in the air,shafts of light from high windows,dramatic lighting,oil painting style,rich textures,warm yellow and brown tones,hyper-detailed,wide-angle view.”(中文:1910年无锡缫丝厂内部,广阔的大厅布满一排排传统缫丝机,身着旗袍的女工正在操作,空气中弥漫着蒸汽和水汽,高窗射入光束,戏剧性光线,油画风格,丰富的纹理,暖黄棕色调,超精细,广角视角。)

　　在接下来的一段时间里,人们通过输入特定的提示语,生成了30张各具特色的图像,构图和色彩的表现也有了较大的突破。有一张特别引人注目,采用了车间内部的俯视视角,工人与机器的繁忙场景形成了鲜明对比,给人留下深刻印象。

　　第二阶段:风格调整与细节优化。为了确保绘画中的细节与历史照片相符,创作者选择了一张永泰老照片作为参考。在此基础上,对图像进行了细节调整,以便更准确地呈现目标效果。通过精确的轮廓提取,创作者进一步修正了图像的线条和细节,使其更加符合预期。调整过程中,创作者反复筛选,确保最终效果尽善尽美。又利用图生图模式输入这张线稿,配合提示词再次生成,直到生成令人满意的图片。

　　第三阶段:人机协同完成艺术定稿(画家判断)。把AI生成的高分辨率图像传至Procreate软件中,艺术家在这个阶段的作用是决定性的。首先,画面符合历史真实性:针对AI生成的女工形象中明显不合适的地方,只能手动参考历史材料,修正一下衣服和配饰的具体细节。其次,艺术性提升与情感注入:针对AI生成的光影虽真实但略显“平均”,可以手动强化主要人物身上的光束效果,使其成为视觉焦点;细致刻画关键女工专注的神情和手部动作,赋予其生命力和故事感。最后,强化场景的艺术气氛:在空间中加入虚实变化,以表现时代氛围,增强人们的代入感。

　　三、总结与未来规划

　　AIGC辅助无锡近现代工商业主题的艺术创作,提高了创作效率,打破了传统创作方法的思维定式。但是仍存在以下问题:

　　历史细节准确度还没达到还原历史事实的程度:AIGC模型产生于大量的数据投喂,有时候会产生东西方、近代与当代的历史细节混淆的情况,还是需要创作者有足够的视觉积累才能排除这些“雷区”。

　　艺术家原创性的问题:模型生成的艺术作品,到底是艺术家个人的创造,还是模型的“创作”?怎样在生成的艺术画面中融入艺术家个人的情感和审美趣味,而不是紧紧跟随AI的脚步亦步亦趋,也是需要人们深度思考的问题。

　　版权问题与伦理问题:小模型训练的过程中,需要特定风格艺术家作品的投喂,那么生成模型的版权是属于该系列艺术家,还是属于模型训练者?在现有法律和共识尚未达成一致的前提下,具有法律风险和道德争议。

　　对未来研究的规划,笔者认为可从以下两个方向深入探索:

　　技术层面:期待出现更多可控性强、可进行“小样本”甚至“单样本”学习的专业化模型,能够通过少量无锡本地史料进行微调,从而更精准地理解和生成符合地方特色的内容。

　　应用层面:AIGC的应用不应止步于静态图像,未来可探索将其与动态影像、交互艺术相结合,生成基于无锡工商业历史的短视频、沉浸式数字场景乃至交互式叙事作品,构建全方位的“无锡工商业元宇宙”,实现从“数字化创作”到“数字化体验”的飞跃。

　　AIGC技术的使命是“赋能”而非“取代”,它将成为艺术家手中一支更为强大的“画笔”,帮助人们以更富效率、更具想象力的方式,讲述无锡这座工业名城波澜壮阔的历史故事。