GAN与Diffusion在传统纹样设计中的实验研究

作     者：李莉 毛子晗 吕思奇 袁晨旭 彭玉旭 LI Li;MAO Zihan;L Siqi;YUAN Chenxu;PENG Yuxu

作者机构：长沙理工大学设计艺术学院长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 

出 版 物：《丝绸》 (Journal of Silk)

年 卷 期：2024年第61卷第8期

页      面：9-22页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目(22YJA760038) 长沙理工大学研究生科研创新项目(CSLGCX23124) 

主　　题：GAN Diffusion 传统纹样 评价指标 对比分析 实验研究 

摘      要：传统纹样是中国优秀传统文化的重要组成部分,传统人工设计已经无法满足纹样的现代设计需求,生成式AI为传统纹样设计提供了新的设计路径和方法。文章将生成式AI应用于传统纹样设计中,通过适配实验优选基于GAN的Style GAN和基于Diffusion的Stable Diffusion两种主流图像生成模型进行实验,采用技术分析与艺术分析相结合,对实验结果进行多角度、多维度对比分析,为设计师选择生成设计方法提供参照。实验结果表明,两个模型均能满足基本的艺术设计需求。Style GAN模型生成的纹样图像更接近真实图像的分布,具有更高的图像质量和多样性;Stable Diffusion模型能较好地传承传统纹样的基因,艺术性与创造性兼具,更加符合传统纹样的艺术设计需求。