基于 AIGC 技术的公共艺术设计探讨

在数字技术与艺术创作深度融合的时代背景下，公共艺术设计面临着创新表达与满足多元需求的双重挑战。传统设计模式存在创作周期长、公众参与度低等局限，难以适应快速变化的城市环境与公众审美诉求。AIGC技术凭借其强大的生成能力与智能交互特性，为公共艺术设计带来了变革契机。本文聚焦 AIGC 技术在公共艺术设计中的应用，探索其设计流程与效果优化路径，旨在突破传统设计瓶颈，提升公共艺术作品的文化价值、艺术品质与社会影响力。

一、基于 AIGC 技术的公共艺术设计流程

（一）需求分析定位创作方向

设计团队需深入场地进行实地勘察，运用三维激光扫描、无人机航拍等技术，获取场地的空间尺度、建筑风格、周边景观等物理环境数据，分析场地的光线变化规律、人流活动路径等动态信息，为设计提供空间基础。采用线上线下结合的调研方式收集公众需求，通过社交媒体问卷、社区座谈会等形式，了解不同年龄、职业群体对公共艺术的功能期待与审美偏好，挖掘潜在的文化诉求。将收集到的信息进行系统梳理与分析，提炼出核心设计要素。结合 AIGC 技术的生成能力，输入关键词如“科技感”“生态主题”“传统文化符号”等，引导 AIGC 生成与场地特性、公众需求相契合的主题与风格参考方案。

（二）人机协作生成创意方案

设计师需明确设计目标与参数要求，将场地信息、功能需求转化为AIGC 可识别的指令，限定作品尺寸范围、材质类型、互动形式等条件。通过输入多样化的关键词组合，“动态光影装置”“互动雕塑”“沉浸式体验空间”，驱动 AIGC 在短时间内生成大量风格各异、形态多元的设计草图与概念模型。在 AIGC 生成初步方案后，设计师凭借专业审美与经验，对方案进行筛选与评估，从艺术表现力、技术可行性、公众接受度等维度进行综合考量。针对选中的方案，进一步与AIGC 进行交互优化，通过调整参数、补充细节指令，引导 AIGC 对方案进行局部修改或深化。要求 AIGC 优化雕塑的结构比例（图1）、调整装置的色彩搭配，或增加特定的文化元素。

色调渐变”“流线型动态结构”“传统纹样数字化重构”等，引导 AIGC 对设计元素进行智能微调[1]。针对传统街区的公共艺术作品，AIGC 可自动将现代雕塑的棱角线条替换为契合古建筑美学的圆润曲线，将色彩调整为与青砖灰瓦相呼应的低饱和度色系，利用 AIGC 的批量生成功能，对比不同风格微调方案的视觉效果，最终选定最能凸显场地特色与艺术内涵的设计。

（二）功能适配增强实用价值

设计团队需通过行为观察、使用场景模拟等方式，梳理作品在不同时段、不同人群使用下的功能需求。针对社区公共艺术座椅，需考虑老年人休憩的舒适性、儿童娱乐的安全性，以及不同天气条件下的使用便捷性。将收集的功能需求转化为“增加防滑表面纹理”“设计模块化拼接结构”“集成智能照明系统”等 AIGC 的优化指令，驱动 AIGC 对设计进行功能层面的迭代升级[2]。以互动装置类作品为例，AIGC 可根据人流密度数据，自动优化感应区域的分布与灵敏度，确保不同年龄层用户均能自然触发互动效果；对于信息展示类作品，AIGC 可结合公众阅读习惯，智能调整图文排版与显示亮度。

（三）反馈迭代完善设计细节

通过线上投票、线下意见箱、社交媒体话题讨论等多元渠道，广泛收集公众对作品造型、功能、寓意等方面的反馈意见。运用自然语言处理技术对反馈内容进行情感分析与关键词提取，识别“造型过于抽象”“夜间照明不足”“互动区域标识不清晰”等高频问题与改进方向。将整理后的反馈转化为 AIGC 的修改指令，利用其快速生成能力，针对具体问题输出多个优化方案[3]。针对“造型抽象”的反馈，AIGC 可生成具象化元素融合、增加引导性标识等多种修改版本；针对“照明不足”，则提供调整灯光布局、增加感应式照明等方案。设计师与公众代表共同参与方案评估，通过对比投票、现场演示等方式，选定最优修改方案。

（三）技术融合推动方案落地

利用数字建模软件对 AIGC 设计进行精细化处理，完善作品的结构细节与工艺参数，确保设计在实际制作中的准确性。针对复杂形态的艺术作品，采用3D 打印技术进行原型制作，通过分层打印、材料叠加的方式，快速验证设计的空间形态与尺寸比例，及时发现并修正设计缺陷。在大规模制作阶段，根据作品材质需求，整合数控加工、铸造、锻造等传统工艺与现代智能制造技术。对于金属雕塑作品，运用数控切割设备进行板材加工，结合铸造工艺实现复杂曲面的成型；对于多媒体互动装置，集成传感器技术、编程控制技术与显示技术，实现作品与公众的智能交互。

二、基于 AIGC 技术的公共艺术设计效果优化路径

（一）风格校准提升艺术质感

设计团队需对场地氛围进行系统性解构，通过环境心理学分析、视觉色彩测量等手段，提炼场地的主色调、空间节奏与文化气质。在商业综合体中，可提取现代建筑的金属冷色调与快节奏空间布局特征（图2）；在湿地公园，则聚焦自然景观的柔和色调与舒缓韵律。将解析后的场地特征转化为 AIGC 可识别的参数指令，结合作品初始设计风格，输入关键词如“冷

结束语：

通过以上分析可知：将 AIGC 技术融入公共艺术设计，可构建系统化、智能化的创作体系。在设计流程中，需求分析与 AIGC 的结合精准定位创作方向，人机协作实现创意的高效产出，多技术融合保障方案落地；在效果优化上，风格校准强化艺术质感，功能适配提升实用价值，反馈迭代促进持续完善。该模式不仅提升了设计效率，更实现了作品与场地环境、公众需求的深度契合，验证了 AIGC 技术在公共艺术设计领域应用的可行性与创新性，为行业发展提供了可复制的实践经验。

参考文献：

[1]王晨旭,邢宏亮.基于 AIGC 技术的公共艺术设计研究[J].工业设计,2024(8):79-82.

[2]夏婉彤,马瑞睿.AIGC 赋能乡村公共空间更新设计研究[J].鞋类工艺与设计,2024,4(7):139-141.

[3]贾豁然.生成式人工智能 AIGC 对动画创作的影响[J].绥化学院学报,2024,44(11):48-50.

作者简介：陈汉（1992.07），男，汉族，河南郑州人，硕士，助教，研究方向：装置艺术、油画、当代艺术