唐代团花纹样的结构与色彩协调生成：通过易于理解的智能设计促进文化传承与传播

《Journal on Computing and Cultural Heritage》：Structure-Color Coordinated Generation for Tang Dynasty Tuanke Patterns: Facilitating Living Conservation and Dissemination via Accessible Intelligent Design

传统中国图案智能设计方法研究。本文提出ChiPa方法，通过构建3万张图库，结合创新结构投影技术实现素描到黑白传统图案的生成，并采用风格迁移模块适配用户指定色彩方案。实验表明该方法在结构标准化、风格一致性、符号准确性等指标上优于现有SOTA方法，经专家与志愿者评估验证其有效性，成功应用于文化包装和商业软装等领域，有效降低公众参与门槛并促进传统文化遗产的活态传承。

　　

摘要

作为中国传统文化遗产的核心载体之一，传统中国图案在传承方面面临着挑战，因为传统设计严重依赖于专业技能且周期较长。人工智能生成内容（AIGC）的出现为解决这些问题提供了一种人机协作的模式——本文重点探讨了如何利用AIGC进行传统中国图案的智能设计。首先构建了一个包含30,000张图形的传统中国图案数据集，这些图形采用“团克图案”（Tuanke patterns）进行表示。随后，提出了一种专为传统中国图案设计的智能设计方法——ChiPa。该方法能够同时控制内容和颜色。ChiPa的核心技术是一种新颖的结构投影器（结构特征图混合 + 基于MCConv的潜在空间映射器），它将草图映射到StyleGAN的潜在空间中，从而生成结构精确的灰度团克图案。在颜色定制方面，ChiPa采用了任意的风格迁移模块，根据用户指定的参考图像来渲染灰度图案。大量实验验证了ChiPa的优越性：在所有评估指标上，它的表现都优于现有的最佳方法（SOTA方法）；3位领域专家和30名志愿者在结构标准化、风格一致性和符号准确性方面给予了ChiPa最高评价。案例研究展示了其在文化产品（如包装）和商业产品（如沙发软垫）中的应用。ChiPa降低了公众参与的门槛，扩展了传统中国图案的传播途径，促进了中华传统文化遗产的传承与传播。