孙婧 高海军/北京服装学院美术学院

0 绪论

敦煌是古丝绸之路上的“咽喉之地”，而坐落于古丝绸之路西端的莫高窟，是中国古代文明的一个璀璨的艺术宝库、是华文明同各种文明长期交流融汇的结果是人类的无价之宝｡莫高窟艺术是由壁画、彩塑、洞窟建筑共同组成的一种综合艺术，反映了当时文化思想和社会生活，它也见证了中华文化的兴衰｡研究和弘扬敦煌文化，既要深入挖掘敦煌文化和历史遗存蕴含的哲学思想、人文精神、价值理念、道德规范等，更要揭示蕴含其中的中华民族的文化精神、文化胸怀、不断坚定文化自信[1]｡

随着人工智能时代的到来，计算机技术为敦煌文化的传承创新带来了一种全新的思维方式｡与此同时，敦煌文化的多样性也为结合计算机技术的艺术设计提供了更多可能｡现阶段，将计算机技术和敦煌文化相结合的相关研究目前存在诸多空白｡本文以敦煌图案为切入点，探索如何使用风格迁移算法模仿敦煌艺术风格，可以快速创作出含有敦煌艺术风格的作品，做到传统文化和先进计算机技术的结合，达到互相促进、共同进步的目的｡利用计算机技术将敦煌元素同现代艺术设计相结合，能够紧跟时代的潮流，创新敦煌艺术的发展的途径，促进现代艺术设计领域的蓬勃发展｡

1 敦煌装饰图案的文化特征分析

1.1 敦煌装饰图案的色彩

敦煌装饰图案有着明显的朝代划分，最具典型的当属北朝、隋代、唐代、五代、宋、西夏、元等时期｡

北朝时期的敦煌装饰图案用到的颜色种类很少，且颜色使用比较简单，主要以平涂为主，经常使用对比色与黑、白、灰等色的进行搭配，多为土红底色的暖色调，有质朴庄重的特点；隋朝敦煌装饰图案相比北朝颜色的使用上更加鲜艳一些，增加了许多新的颜色例如曙红、灰绿、浅橘黄、橙等，使隋朝的敦煌装饰图案在颜色对比上更加和谐｡唐朝的敦煌装饰图案相比隋朝有了新的发展，运用了更加丰富的色彩且有强烈的对比，色彩层次清晰，形成了唐代特有的颜色风格｡用色搭配多为红与绿、红与石青、红与浅青等对比强烈的颜色｡五代到宋、西夏、元时期，由于朝代的交替等原因导致这一时期的敦煌装饰图案的在色彩上较为寡淡清冷，相比以前的唐代绚丽的色彩有很多不同之处，例如在敦煌装饰图案中大量使用松石绿色，搭配黑色、土红、土黄等颜色，也导致画面出现些许不协调的情况，给人以颜色寡淡的感觉[2]｡

1.2 敦煌装饰图案的元素

敦煌装饰图案有十分丰富的纹样｡其纹样大致可分为花草、禽兽、几何等几个种类，每种纹样都给世人呈现出活灵活现的样貌｡敦煌装饰图案的纹样构成形式包括适合纹样、单独纹样、角隅纹样、边缘纹样、连续纹样等[3]｡

敦煌植物纹样精美复杂，也是敦煌装饰图案的主要装饰纹样之一｡在生活中我们经常可以看到装饰敦煌植物纹样的建筑及家纺产品，包括忍冬纹、卷草纹、葡萄纹、荷花纹、团花纹和宝相花纹等｡

敦煌壁画中的动物形象种类繁多｡例如狮子、鸟、凤凰、喜鹊、鹦鹉、牛、鹿、骆驼、兔等｡每一种形象都有其特定的含义和象征意义，这些形象不仅展示了古代艺术家的艺术才华，也反映了他们对佛教信仰的理解和表达｡

敦煌装饰图案中常见的几何纹样包括菱格纹、方格纹、联珠纹、回形纹、龟背纹、方璧纹、方胜纹等，这些几何纹样被用来装饰窟壁和藻井，展现出独特的艺术效果｡随着时代的更替与发展，莫高窟装饰图案中的几何纹样不断发展和更新，每个时期有自己独特的特点[4]｡

1.3 敦煌装饰图案的文化内涵

敦煌文化是一个集合了中国传统文化、印度文化、波斯和希腊文明的集合体，是中外文化交流的见证｡敦煌艺术经历了不同的时代更迭与世界各国文化相互交融，其美学观念、艺术风格和文化价值的当代阐发与创新便显得尤为重要且弥足珍贵｡千百年来，丝路精神薪火相传，是不同文明交流互鉴、合作共赢的象征，极具研究价值｡

2 敦煌装饰图案特征的风格迁移研究

2.1 风格迁移算法在艺术领域的应用案例

在人工智能技术迅猛发展的背景下，将风格迁移技术应用在艺术创作领域，达到艺术和科技结合是未来发展的趋势之一｡

当今在艺术设计领域有许多结合风格迁移算法的案例，例如国内陈捷通过前期的数据采集，利用风格迁移算法，实现了风格迁移算法与漆艺技法的融合，探索了先进计算机技术在漆艺文创品开发中的运用[5]；朱怡洁等人利用风格迁移算法模仿了不同木版年画艺术画作的风格，进一步实现了任意风格年画作品的自动创作，进而将作品投入到实际的设计应用中，使科技为非遗文化现代化设计助力[6]；宋彩凤针对利用风格迁移算法生成的中国画与参考中国画之间因绘画技法不同造成的风格相似性破坏问题，提出了相适应的风格迁移算法，使生成的中国画与参考中国画之间有着相同的绘画技法[7]｡

通过以上案例可以发现，风格迁移在艺术创作领域已经成为一种新的流行趋势，但在敦煌艺术的再创造设计方面，风格迁移技术还未完全发挥优势，值得进一步深入探索研究｡

2.2 风格迁移算法模型选择与设计

本文所应用的风格迁移算法，主要利用卷积神经网络模型提取特征，通过计算特征图中Gram矩阵用于提取特征图像中的颜色、线条等信息[8]｡特征提取后，进一步完成特征与内容图的结合，形成基于原始内容又有新增特征的新图像｡用于特征提取的模型的上述工作的重点，因此本节重点介绍模型的选择与其损失函数的定义｡

2.2.1 特征提取模型选择

在深度学习领域，能够应用于风格迁移算法中特征提取的卷积神经网络有多种，诸如LeNet、AlexNet、VGGNet等[9-11]｡卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种类似于人体神经网络的多层感知器，常用于计算机视觉技术领域｡其在结构上表现为多层网络构成，其主要包括：输入层（Input layer）、卷积层（CONV layer）、激活函数层（ReLU layer）、池化层（Pooling layer）和全连接层（FC layer）[12]｡

在本文中，选择预训练的VGG-19模型作为用于风格迁移算法的具体模型｡VGG（Visual Geometry Group Network）神经网络模型由谷歌公司提出，是现今世界上使用最为广泛的卷积神经网络模型之一[13]｡VGG-19，顾名思义，是包含有19个隐藏层（16个卷积层和3个全连接层）的VGG神经网络模型｡除此之外，其池化层数为5，卷积核尺寸为3×3，卷积步长为1（图1）｡同时，VGG-19神经网络用于风格迁移工作的流程（图2）｡

图1 VGG-19 神经网络模型结构图

图2 VGG-19神经网络进行风格迁移过程图示

本文研究选择预训练的VGG-19模型的理由为：首先，VGG-19结构简单，其整个网络结构使用着同样大小的卷积核尺寸与卷积步长，便于使用者对于整个网络的搭建｡其次，预训练的VGG-19，可以在一定程度上减少使用者训练卷积神经网络的时间，降低使用成本，提高研究效率｡

2.2.2 损失函数

风格迁移任务中的关键对象为内容图、特征图与迁移图｡内容图为整个风格迁移工作提供内容，而特征图为前述的内容图提供其关键特征｡最终，内容图加特征组成了迁移图，亦即结果图｡

上述过程是一个内容与特征提取和重组的过程，必然会存在内容、特征的损失｡由此可以看出，风格迁移工作是一个计算内容损失与特征损失的过程｡因此，内容损失函数计算每个内容特征层的内容图像特征与迁移图像特征之间的均方差，用于评估迁移图中内容损失的程度，进一步使迁移图的特征与内容图的特征相匹配，以Lcontent表示｡

一个图像的特征可以用Gram矩阵表示｡因此，特征损失函数计算特征图的Gram函数矩阵与迁移图的Gram矩阵之间的方差，使迁移图的纹理与特征图的纹理相匹配，以Lstyle表示｡

总损失是内容损失和样式损失的加权组合，因此总损失函数如式（1）所示｡

式中，α和β分别是内容损失和特征损失的权重因子｡在后续的试验过程中，控制内容损失和特征损失的权重因子比值在10-4至10-3左右｡

2.3 敦煌装饰图案风格迁移算法试验

在本节中，重点围绕敦煌装图案的风格迁移试验开展阐述｡首先，对试验所需的数据，即内容图、特征图的采集（图3）和准备进行描述｡其次，对试验运行所需环境，包括程序、程序运行设备、网络细节等进行详细阐述｡最后，对试验结果进行了展示｡

图3 试验结果

2.3.1 数据采集与准备

在内容图（1）：花影扶疏图的设计中，选取了初唐时期敦煌壁画332窟中的经典花卉纹样和晚唐时期敦煌壁画56窟中的经典花卉纹样，将之结合并进行造型和颜色的创新｡

本文对花卉纹样进行造型提取，并通过简化、变形、结构重组等手法将提取的元素进行重新设计，颜色上选取当前的时尚流行色例如天蓝色、肉色和淡橙色等，在画面中呈现出姿态各异且颜色符合当代人审美的花卉装饰图案｡

在内容图（2）：馥郁花香图的设计中，选取了晚唐时期敦煌壁画56窟中的经典宝相花纹样和初唐时期敦煌壁画332窟中的经典花卉纹样为辅再次进行造型和颜色的创新｡笔者在对宝相花纹样进行再设计过程中，对构图饱满的宝相花解构进行了简化重组，保留其原有的构图形式的前提下，对元素进行整合｡在颜色上，选用粉色调为主，给人干净、年轻、明快的感觉，做到对传统的宝相花纹样的创新提出新思路，满足当代年轻人的审美观念｡

在内容图（3）：暮染烟岚图的设计中笔者选取了隋代敦煌壁画56窟中的藻井纹样边饰中的小花、连珠纹等图案再次进行造型和颜色的创新｡笔者在对这些边饰纹样进行再设计过程中，在保留其原有的组合形式的前提下，对元素进行整合｡在颜色上，以原有图案的配色为主，提取原有的图案颜色，在此基础之上对颜色的明度和纯度进行提高，和原有的色彩既形成对比又相互呼应，形成稳重、素雅、整洁的风格｡

内容图样本中除了笔者手绘部分，还选取了来源于文献[14]的敦煌风景图片，包括敦煌莫高窟[内容图（4）]和鸣沙山月牙泉[内容图（5）]｡

特征图样本选取了北朝、隋代、唐代、宋代，4个时期的敦煌藻井图案，包括北朝时期敦煌莫高窟249窟的忍冬蓮花平棋、隋朝时期敦煌莫高窟407窟的三兔莲花藻井、盛唐时期敦煌莫高窟第79窟的叶形瓣团花纹藻井、北宋时期敦煌莫高窟第13窟二方连续藻井｡

北朝时期敦煌莫高窟第249窟的忍冬蓮花平棋，层次分明，丰富多彩｡隋朝时期敦煌莫高窟第407窟的三兔莲花藻井，简洁明快，构思十分巧妙[15]｡盛唐时期敦煌莫高窟第79窟叶形瓣团花纹藻井，用色华丽、繁花似锦，结构繁密｡北宋时期敦煌莫高窟第13窟二方连续藻井图案，此时纹样用色多显寡淡｡

2.3.2 试验环境搭建

试验所采用的设备为个人计算机，处理器为英持尔Core i7-7700HQ @ 2.80GHz四核，8GB内存，NVIDIA GeForce GTX 1050Ti 4GB显卡｡

在程序方面，为使VGG-19网络适合特征提取，程序中从网络中删除所有全连接层[16]｡同时，考虑到VGG-19网络的最大池化层会造成衰落效应｡为了降低衰落效应并增加梯度流，将所有最大池化层替换为平均池化层｡

试验程序的运行时间视程序中所设置的迭代次数所决定｡在本试验中，程序所设置的迭代次数为1000次，运行时间为30分钟｡

2.3.3 试验结果

本文的试验结果（图3）｡从试验结果中可以看到，特征图与内容图进行了较好的融合｡在新的特征作用下，一成不变的内容图可以重新呈现新的风格与效果｡

3 图案设计及应用

3.1 设计方案及过程

近年来，敦煌装饰图案在文创产品和旅游产品中被广泛地应用｡因此，敦煌图案的创新设计需求量日益增多｡本文为展示内容图1至内容图5的风格迁移作品，选择遮阳伞和餐具作为创新设计的载体｡这样的设计，既满足人们对于敦煌文创产品和旅游产品的需求，也通过日常用品将敦煌文化融入民众的生活之中｡通过对敦煌装饰元素的变形、解构、重组成图案，并结合风格迁移算法，实现传统文化的继承与创新性改造｡

3.2 设计作品

文创产品的选择需要符合现代人的日常需求，材质的选择也影响了图案的应用效果｡本次选择了尼龙布和陶瓷两种材质，尼龙布色泽艳丽，有丝绸的质感，而陶瓷材质鲜亮光滑，印出花纹细腻精致｡基于尼龙布材质设计出来一系列遮阳伞（图4），基于陶瓷材质设计出来一套陶瓷餐具（图5），效果图模板选自千图网｡

图4 作品组图（1）

图5 作品组图（2）

4 结语

先进计算机视觉技术的进步为推动传统文化的创新设计提供了新的路径，为设计师提供了设计的灵感和更多的便捷性｡本文以敦煌装饰图案为基础，利用风格迁移算法将敦煌装饰图案四个时间段的典型风格迁移到重组后的敦煌装饰图案和敦煌风景中，为敦煌文化的创新设计提供了更多可能的方案，有效地提高了设计的效率，使敦煌装饰图案满足民众的审美和需求，融入民众的日常生活中｡

科技是未来发展的必然趋势，在利用科学技术辅助设计的同时，也要了解传统文化背后的精神内涵与文化内涵，要让民众深深地体会到艺术和科技的结合带给人们的影响，不断为民众服务｡做到科学与艺术的结合，更好地传承中国传统文化｡