AIGC 视域下非遗竹编元素的创新设计与数字化推广研究

陈一旸 （浙江经贸职业技术学院 数字贸易学院，浙江杭州 310018）

摘要：目的 非遗竹编作为传统文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史价值和艺术价值。本研究旨在探索 AIGC 技术与非遗竹编创新设计数字化推广的有效路径，以实现竹编文化的创造性转化和创新性发展，为竹编文化的传承与发展注入新的活力。方法 本研究采用文献研究法、实地调研法和案例分析法，对竹编文化的现状、传承困境及数字化推广的可行性进行深入分析。在此基础上，结合 AIGC 技术，提出一套完整的创新设计方案，并通过数字化手段进行推广实践。基于“竹编样式设计需求-非遗竹编知识图谱-AIGC 非遗竹编元素呈现”转化流程，明确设计需求，调研并了解竹编文化；构建知识图谱，整理信息以支持 AIGC 应用；利用 AIGC 生成创新设计图案与产品。结果 AIGC 技术生成的竹编设计融合传统精髓与现代审美，数字化推广扩大了竹编文化影响力，吸引了更多年轻受众。结论 AIGC 与非遗竹编结合推动了文化传承与科技创新。这一模式为其他非遗项目保护传承提供了借鉴。

关键词：非遗竹编；知识图谱；AIGC 技术

中华传统文化体系历经漫长历史演变，积淀出丰富多元的文化内涵与哲学思想，构成了民族认同与精神价值的重要基础。作为传统文化具体表现形式之一的非物质文化遗产，竹编工艺以其独特的技术体系、鲜明的地域风格和深厚的民间文化内涵，在传统工艺传承与民族文化表达中占据重要地位。但当前竹编工艺发展面临诸多瓶颈与挑战，具体表现为审美表现形式陈旧，与现代社会的审美需求和时尚潮流脱节；竹编相关资源的系统化整合与高效利用不足，造成产业发展缓慢；非遗技艺传承群体年龄结构严重老化，青年群体参与积极性不足，导致传统技艺传承乏力。因此，亟需从竹编工艺自身文化特质与地域特色入手，挖掘并凝练竹编文化中的核心地域元素，通过与现代审美价值融合，以创新设计理念实现非遗技艺的创造性转化。同时，应加强产业化运营与品牌化推广策略，提升竹编产品的市场价值与经济效益，以此激励并吸引青年人才积极投入竹编行业，确保竹编工艺持续有效传承与发展。

人工智能生成内容技术（AIGC）以其审美教育特性和动态迭代的创作机制，有效破解了非遗竹编在人才不足和创新设计方面的瓶颈问题。其在艺术设计领域的应用，促进文化创意作品呈现出更具多样性和普适性的特征，从而为非物质文化遗产的保护与发展提供了新的路径。同时，数字文化产业迅猛发展，进一步推动 AIGC 技术与文化创意产业的深度融合。中国文化报报道，国家文创实验区管委会与多家文创产业园区与 AIGC 研究机构合作，制定并实施技术标准化战略，深化跨领域交流互动，助推人工智能大模型在文化创意产业的应用创新，这为文创产业的数字化升级创造了更广阔的前景。AIGC 技术正为非遗竹编等文化创意领域提供创新的工具与方法，推动传统设计流程向数字化转型迈进。这种转型不仅涉及技术手段的更新，更体现出非遗保护与创新实践之间的深层互动，构建了非物质文化遗产在新时代背景下的活态传承与可持续发展的新模式。

一、AIGC 工作特点及基本原理

1.AIGC 工作原理

AIGC（Artificial Intelligence Generative Content，AIGC）指人工智能生成内容，利用图像预训练模型( Contrastive Language-Image Pre-Training，CLIP)、生成对抗网络、自然语言模型、数据算法优化等技术，基于已有知识及数据创造出新的内容，包括文本、图像、音乐、视频等多模态形式，其本质在“人机交互关系的变革”。文生图预训练模型仅需自然语言输入即可生成理想效果的图像内容，是一种依托大规模图像与语言数据集的自我监督学习机制。其中，稳定扩散（Stable Diffusion，SD）作为扩散模型在图像生成和特定条件下图像合成方面的重要成果，在图像生成任务上表现卓越，且可以有效减少了运算资源的消耗。

2.AIGC 设计流程

AIGC 具有智能化、多元化、定制化和跨领域融合等特点，依托深度学习、机器学习及自然语言处理等先进智能算法体系，艺术设计的生成机制在计算自动化和智能推理能力方面实现了本质性增强，经由多模态知识图谱中的需求分析与关键词匹配技术，实现定制化的过程。结合 Stable Diffusion的 LoRA 模型进行深度学习训练，通过文图转换或图像演化路径，系统性地生成符合需求的数字影像或产品设计的数字模型，并纳入迭代优化流程以精炼设计原型，从而为艺术的数字化设计与个性化定制提供了一种创新方法。

二、非遗竹编产品的发展现状与作品创新困境分析

1.非遗竹编产品现状

非物质文化遗产（Intangible Cultural Heritage，简称 ICH）被视为其文化遗产的重要组成部分，涵盖了各种社会实践、观念表述、表现形式、知识、技能以及相关的工具、实物、手工艺品和文化场所。文化遗产在代代相传的过程中，不断被再创造，反映了人类对自身历史和文化的认知与理解，是文化多样性和创造力的重要体现。竹编工艺，作为我国第二批国家级非物质文化遗产名录中的瑰宝，不仅承载着丰富的历史文化与民族风情，更以其独特的美学价值和深厚的文化内涵，展现了中华民族劳动人民的智慧结晶。从古至今，竹编产品在我们的日常生活中无处不在，从实用的凉席、扇子到精美的竹藤桌椅和竹编工艺品，竹编以其自然的材质和精湛的技艺，传递着人与自然和谐共处的哲学思想。其独特的编织技艺，不仅体现了传统手工艺的高超水平，更在现代社会中焕发出新的活力，成为连接过去与未来的文化桥梁。

然而作为中华文化的重要组成部分，在生活现代化、科技智能化和生产工业化浪潮下，传统非遗手工艺制品面临着创新力不足、非遗文化与技法传承断层，以及非遗产品与市场需求错位等难题。当前，竹编行业正遭遇市场不景气和技艺传承的双重困境。一方面，竹编市场逐渐式微，许多竹编企业经营困难，面临生存危机。另一方面，竹编技艺传承面临严峻挑战，新老技艺传承人的技术传承出现断层。

运用数字化手段对非物质文化遗产进行传承与保护，既是顺应时代潮流之举，也是激发传统文化现代活力的关键路径。这不仅有助于将传统元素与现代设计理念相结合，提升非遗的创新性和吸引力，还能借助数字技术的传播优势，打破地域和时空限制，让非遗文化更广泛、更深入地融入大众生活，增强其在现代社会的传播力和影响力，为非遗的可持续发展开辟新的道路。

2.非遗竹编作品创新困境分析

竹编工艺作为中国非物质文化遗产体系中的关键门类，不仅体现了高度的工艺美术水平，还深层承载着特定地域的文化符码与历史演进脉络，具有重要的文化传承与研究价值。然而，在现代社会的发展浪潮中，竹编技艺存在竹编技艺创新不足、竹编纹样缺乏现代感、竹编传承人结构失衡等困境与挑战，急需深入分析与有效解决。

（1）竹编技艺创新不足

竹编技艺曾因其工艺特性独具匠心、成品精致考究而在历史长河中广受推崇。然而，伴随社会审美取向与消费需求结构的持续演变，公众对传统工艺品的功能性与审美价值提出了新的多元化要求。竹编技艺若不能与时俱进，在设计和制作上进行创新，便难以满足市场需求。目前，许多竹编作品仍以传统的编织方法为主，缺乏与现代设计理念的融合，导致作品在形式和风格上较为单一，难以吸引年轻一代消费者的关注。

（2）竹编纹样缺乏现代感

传统的竹编纹样多以自然元素、吉祥图案和地方特色为主，如山水、花鸟、博古纹样等，这些纹样虽然具有深厚的文化底蕴，但在现代审美观念下，难以与大众产生情感共鸣。在追求个性化和多元化的今天，传统竹编纹样缺乏足够的吸引力，无法满足消费者对于新鲜感和独特性的需求，从而限制了竹编作品的市场竞争力。

（3）竹编传承人结构失衡

竹编技艺的传承主要依赖于老一辈艺人的口传心授，但目前传承人队伍存在严重的年龄结构失衡问题。大多数竹编传承人为中老年人，年轻一代愿意学习和从事竹编技艺的人数寥寥无几。这不仅导致了技艺传承的断层风险，也使得竹编作品在创新方面缺乏新鲜血液的注入。由于传承人数量的减少和年龄的老化，竹编技艺的传承和发展面临着严峻的挑战，急需采取有效措施来吸引年轻人才，培养新一代的传承人，以确保这一传统技艺能够延续下去并焕发出新的生机与活力。

三、AIGC 视阈下，非遗竹编的创造性转化、创新性发展实现路径

1.基于多模态知识图谱算法的非遗竹编需求挖掘

依托物联网及互联网技术的非遗竹编大数据采集、爬取非遗竹编产品数据、消费用户数据、竹编市场数据、竹编竞争市场数据等，经数据清洗与预处理和 NLP 工具对中文分词后进行关键词抓取，采用多模态对文字、图片、视频、音频等实体识别及关系抽取，建立竹编产品需求词库、产品关键词词库以及竹编图样图库及其编码，创建“需求关键词—产品关键词—竹编图样”的多维度标签库。融合文本描述的精确性，并且吸纳了图像模式的直观性，实现对非遗竹编艺术领域内需求与产品的全面表征。通过确立需求关键词与产品关键词作为核心索引机制，极大地促进了竹编艺人对于复杂需求的精准把握及理解，为其设计创新与传统技艺的现代表达提供了强有力的支持。

在实体识别阶段，结合 NLP 工具和竹编产品属性名词、竹编类或相关类工艺品及家居用品领域术语、产品设计术语等专业词典进行维护及实体识别，生成“实体对句子”语料集。在关系抽取阶段，人工标注部分预料的关系标签，基于BERT 模型将实体和实体上下文文本特征进行向量化表示，而后采用多种聚类算法对不同特征组合进行关系抽取实验，选择效果最优的聚类算法以及最优的特征组合，得到竹编需求产品目录的关系类别。在实例拓展阶段，基于主动学习的思想，采用 Bootstrapping 方式迭代训练分类模型，利用聚类标签对分类结果进行矫正，以提升分类器效果，并将分类模型应用于大规模无标签消费者竹编购买行为及产品描述语料的关系抽取，获取消费者竹编产品主流需求标签和产品属性标签。多模态知识图谱构建的技术架构如图 1 所示。

2.基于 Stable Disfussion LoRA 模型的非遗竹编数字艺术创作

面向消费者需求的非遗竹编图片或文字描述，经由多模态知识图谱中的需求分析与关键词匹配技术，结合 Stable Diffusion 的 LoRA 模型进行深度学习训练，通过文图转换或图像演化路径，系统性地生成符合需求的数字影像或竹编产品设计的数字模型，并纳入迭代优化流程以精炼设计原型，从而为非遗竹编艺术的数字化设计与个性化定制提供了一种创新方法。为了实现从图片或文字需求到竹编艺术品虚拟形态的转换，采用 AIGC 虚实融合智能生成技术与算法，完成从实体概念到数字艺术空间的映射，从而创造出既蕴含传统韵味又融合现代数字技术的新型竹编艺术作品。

其中，LoRA（Low-Rank Adaptation）模型通过固定预训练大模型的主体权重，仅对引入的低秩适配矩阵进行优化，从而在保持原始架构稳定性的基础上，实现对特定风格与细节特征的高保真迁移。在数据资源有限的条件下，仍可凭借较低的计算与样本成本完成高效、精确的竹编产品模型训练，适用于非遗竹编这类高价值但数据稀缺的非物质文化遗产数字化建模任务，展现出了良好的适应性与技术优势。由图 2 可见非遗竹编模型训练流程，分为三个主要步骤。首先，通过数据处理，将用户产品需求的竹编照片通过多模态知识图谱标签库索引提取，转化为图或文字格式描述。其次，运用LoRA算法对竹编产品的风格特征与功能属性进行模型化学习，构建具备代表性与生成能力的低秩适配模型；最终，将训练所得模型集成至 Stable Diffusion 生成框架中，借助其扩散式图像合成机制，完成对竹编元素的智能化创作与视觉生成。

LoRA 通过引入低秩矩阵分解机制对预训练模型进行高效微调，其核心形式为 T0+∆T=T0 +βα，其中α和β为可学习参数，T0 表示冻结的原始权重矩阵，不参与训练过程。在模型接收输入 x 时，其前向传播过程可表示为 v=T0x+∆Tx=T0 x+βαx，这种低秩线性映射结构具备高度参数效率，便于在部署阶段将适配矩阵与原始权重合并，从而在不增加推理延迟的前提下，实现接近全量微调的性能表现。

然而，在某些应用场景中，即使采用参数高效的微调方式，也可能引发生成偏离目标任务语义的“幻觉”现象，需在训练策略与数据质量控制方面加以防范与优化。通过优化LoRA 模型融合 PEFT 技术，以最小化微调参数和计算复杂度，不出现严重的灾难性遗忘问题，在提升模型效果的同时，也能显著缩短模型训练时间和计算成本的目标。

由图 3 可见，为 LoRA 模型高效微调策略流程图解，本项目已针对 LoRA 模型的优化算法有一定研究基础，随项目推进将不断优化算法与非遗竹编应用场景的融合。

四、非遗竹编作品的 AIGC 创新设计与数字化推广研究

1.非遗竹编视觉元素的转译

在非物质文化遗产竹编元素的产品设计实践中，视觉表达兼具工艺深度与创意表现。设计者基于对竹编技艺形态语言的系统性解析，提取其代表性的网格构造，通过三维建模方式进行数字重构，并在色彩配置上融合天然竹色与温润木色，以增强产品的视觉识别特征与文化质感。产品外形多采用六边形或菱形网格为基础的结构语言，不仅呼应了竹编技艺的立体构造逻辑，还承载了深厚的地域文化符号。在装饰纹样方面，设计方案选择了如竹叶纹、人字纹等具有代表性的传统图案，并通过形式的提炼与现代设计语汇的融合，构建出一种兼容传统美学与当代审美的视觉风格，使产品在符号表达上具有文化延展性与时尚适配性。这一设计逻辑不仅满足了用户对于文化感知和视觉审美的多重需求，同时激发了大众对竹编艺术的认知兴趣与情感共鸣。此外，产品结构的设计强调模块化与场景适应性，能够依据具体使用情境进行灵活组合与功能切换，在多元空间中实现与环境文化语境的有效融合，从而推动公共空间的文化再生与文化消费升级。在技术实现层面，通过将 LoRA 模型引入 Stable Diffusion平台，借助文本生成图像（Text-to-Image）与图像生成图像（Image-to-Image）等扩散模型机制，实现非遗竹编风格元素的智能化视觉生成，进而开展基于竹编语义的文创产品数字创作（参见图 4）。该方法不仅是在数字时代对传统竹编文化的再语义化建构，也为非遗竹编的可持续传播与生活化、市场化应用拓展了新的路径与生态空间。

2.非遗竹编主题工坊

在“和美乡村”建设背景下，科技赋能下的非遗竹编主题工坊，其空间规划不仅满足基础功能性需求，更成为竹编文化传承与沉浸式体验的重要物理载体。科学合理的环境组织能够显著提升参与者在竹编技艺学习过程中的专注度与参与度，同时优化其与非遗传承人之间的互动机制。在工坊内部，系统化的空间布局为每位体验者设立了独立的操作区域，从而增强个体沉浸感，提升技艺掌握的效率与质量。与此同时，空间设计在视觉和触觉层面上融入竹编文化的审美语言，为整体体验增添文化意蕴与艺术氛围。在传承人开展教学活动时，舒适的空间环境有助于减轻学习者的认知负担，使其更专注于技艺的理解与操作技巧的掌握，从而提升学习成果的稳定性与深度。这些空间不仅服务于日常教学与创作实践，更作为非物质文化的物化表达载体，为传统竹编文化的传播与展示提供了坚实的物质支撑与交互平台。通过动手参与与亲身体验，用户能够直观感知竹编工艺流程与文化内涵，在过程中建立与传统文化之间的情感联结，有效增强公众对非遗价值的认同与尊重，并激发其文化参与热情与传承意识。因此，非遗工坊空间的建构不仅是传统工艺体验的物理基础，更在文化传承与现代生活之间架起了一座连接桥梁，对于推动竹编文化的社会化传播、教育普及与创新转化具有重要战略价值。

结束语：

依托“和美乡村”发展战略，构建了融合多模态知识图谱框架和AIGC数字化文生图技术的数字化非遗竹编产品设计方法论，为非遗工坊体验类设计提供了新的理论路径与实践模型。该框架综合运用了知识驱动体验方法及设计思维等技术手段，聚焦于非遗传承人与用户之间的认知差异与情感交互机制，提升了设计方案的感知关联性与参与性。通过对用户需求的语义建模与多维度解析，研究明确了功能性设计要素的构建逻辑，并进一步挖掘了用户体验在非遗文化创新传播中的关键作用。该方法不仅拓宽了非遗竹编在沉浸式体验设计中的应用场景，也凸显了以用户为中心的设计理念在非遗产业体系中的核心地位。对于推动传统技艺的活态化创新与文化创意产品的多维度衍生，具有重要的理论指导意义与实践价值。

聚焦于科技赋能乡村非遗“两创”路径的构建问题，重点探讨了数字技术如何实现非物质文化遗产的创造性转化与创新性发展。作为“科技+非遗”融合实践的典型案例，非遗竹编的 AIGC 创作路径研究在方法体系、应用成效及可复制性方面均展现出高度的普适价值，进一步丰富了科技助力非遗振兴的理论体系与实践模式。

参考文献：
【1】冯玉泉.AIGC 在工业设计上的应用与思考[J].包装工程,2024,45(8):337-345.
【2】储节旺,罗怡帆,李佳轩.AIGC 对信息生成方式及用户信息行为的影响[J].图书情报工作,2023,67(24): 13-23.
【3】ＲASFOＲD A,KIM J W,HALLACY C,et al．Learning transferable visual models from natural language supervision［C］ //Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning．PMLＲ，2021: 8748-8763．

【4】ROMBACH Ｒ ,BLATTMANNl A,LOＲENZ D,et al．Highresolution image synthesis with latent diffusion models ［ C ］ //Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Ｒecognition．Louisiana:New

【5】张祎诺,赵唯一,张颖辉.非物质文化遗产的旅游沉浸式体验研究——以医巫闾山满族剪纸为例[J].产业创新研究,2024(2):88-90.
【6】刘小丽，李平 . 竹编工艺创新设计的研究与探索[J].中国工艺美术，2019（6）：53-54.
【7】王亚丽,甘艳,刘心雄.基于扎根理论的明式家具造型组合规律提取[J].包装工程,2023,44(24):268-279.
【8】金琼如,信玉峰,王晗瑜.青绿山水融入国潮运动鞋的创新性设计研究[J].皮革科学程,2023,33(4):93-98,104.

本文系 2024 年浙江省供销社项目，《和美乡村背景下科技赋能乡村非遗的“两创”路径研究——以绍兴嵊州非遗竹编为例》（编号：24SSY03）的研究成果。