辜居一超艺术工作室信息|在南昌工学院艺术与传媒设计学院“对话艺术”美育项目活动2026年第1期(总第33期)中的问答摘要之五

辜居一

时间：2026年3月10日晚
地点：上海

本来我以为自己回应完几位同学提问就可以完成今晚参加活动的任务了，但是我的朋友，这次活动的主讲嘉宾、南昌瓷板画非遗传承人吕元先生还要我“打加时赛”似的谈一些个人对如何发挥人工智能在陶艺贴花工艺中的作用的体会。对此，我的看法不一定全面，可是从与各位交流的角度，简要地说几句相关的话也无妨。
大家在陶瓷行业常说的“移花”，是现代陶瓷批量生产最常用的方法，属于平面“印”上陶瓷的图案。将印刷在花纸上的图案，通过粘贴转移到坯体或釉面上。其成品效果通常很平滑、有网纹。图案是印刷的，细看可能有网点，同一批产品的花纹会完全一致。
要让AI与陶瓷贴花技术更好地结合，关键在于应用AI突破传统贴花"标准化复刻"的局限，同时保留陶瓷贴花工艺自身的媒介特性。
首先在纹样设计方面，AI+贴花可以解开传统纹样的程式化束缚，实现"千人千面"的个性化创作，当前运用 AIGC+手工精修、风格迁移算法生成的咖啡杯已有不错的实例。
接着在陶艺纹饰修复方面，AI可以辅助文物修复，补全缺损纹饰，保持其语义一致性与细节保真度。例如北京大学"瓷缮智绘"平台改进的扩散模型（如RePaint框架）+结构约束的工作过程，实现了从数字设计到实体产品的精准转化。这个模型还集成了陶瓷数字化档案管理功能，能够对陶瓷文物的元数据信息进行全面记录，为文物的长期保护和研究提供数字资源支持。将这样的新质生产力用于贴花花纸的数字化修复与再设计，或许能让许多失传的古老纹样重见天日。
AI的介入可以很大程度上改变传统贴花长期局限于缠枝纹、莲纹等经典纹样的重复和艺术表现力逐渐同质化的局面，同时让AI纹样拥有非遗工艺的温度与质感。让贴花工艺从"标准化复刻"转向"个性化创作"。
我们可以利用改进的CycleGAN和Stable Diffusion等数字模型实现陶瓷纹样的艺术风格迁移。这套技术方案通过频率分离通道注意力机制分解图像特征，能有效处理陶瓷装饰图案中复杂的微纹理，在保留内容结构的同时精准捕捉目标艺术风格。
如果我们还要追求更高的设计与产品的可控性，可以尝试ComfyUI这类节点式AI工作流工具。它能将纹样生成过程拆解为独立模块——你可以先加载经过文物数据微调的模型，再接入ControlNet节点输入标准构图的边缘图作为结构锚点，确保生成结果始终符合传统范式。需要批量生成不同主花的边饰变体时，只需写个简单脚本循环替换提示词即可。
当你将AI生成的工作流固化下来，它就变成了一张可保存、可分享、可版本管理的"数字图纸"。团队成员打开文件，看到的不只是最终图像，而是整条创作路径：哪个节点用了什么模型，ControlNet的权重设为多少，采样器选择的是哪种？所有决策都有迹可循。甚至可以对接PDM系统，将生成结果按客户编号归档，直接推送至后续的喷墨打印流程，实现从"创意探索"到"内容生产"的过渡。
从陶艺产品端来说，AI与陶瓷贴花工艺的结合不应止步于数字世界，最终要落实到可触摸的陶瓷器物上，以下是几个成熟的理念与实例：
湖南大学何人可教授提出，未来可以建立全球文化数据库——针对不同国家、地区的文化背景和审美需求，用AI自动生成符合当地传统的器型、色彩和图案。事实上，历史上景德镇、潮州就曾为海外市场生产特定纹样的瓷器，只是当时靠的是人工传递样本。如今有了AI，我们可以更及时地对"一带一路"、"金砖"等国家的多元需求做出反应。
景德镇陶瓷大学副校长张婧婧教授带到全国两会的"大美江西数字山水"瓷板画，是用AI技术将井冈山、鄱阳湖、御窑厂、白鹭、杜鹃花等江西代表性元素组合在一个画面里，然后通过电脑喷绘的方式将陶瓷颜料喷绘在瓷板上。这种方式打破了传统山水画必须手工绘制的惯性思维，让数字技术为传统陶瓷产业带来新活力。
最后，我想强调的是，技术再先进也不能替代人文判断。目前成功的案例往往是AI负责快速生成大量符合基本规范的候选方案，人类专家则从中筛选、标注并反馈修改意见，形成闭环迭代。尤其在涉及传统纹样的文化语义、符号、等级规制等内容时，必须由熟悉礼制的专家审核，防止出现文化误读。
AI可以融合“匠心智识”与“数字灵感”，成为激发陶瓷艺术创作贴花技法创新引擎。陶艺家可以将AI生成的、超越传统经验的复杂纹样作为参考，这种“数字构思”不仅开辟了全新的创作维度。更重要的是，由AI负责重复性的计算与衍生工作，让陶瓷艺术家能解放不少重复性的工作量，专注于创意的艺术表达。

附图：2026年3月10日晚，吕元与本文作者在沪赣两地进行线上学术交流时的现场图像。（图源：吕元。）

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