顧峰豪，潘雨沛

（1 常州大學(xué)美術(shù)與設(shè)計(jì)學(xué)院 江蘇 常州 213000）

（2 澳門城市大學(xué)創(chuàng)新設(shè)計(jì)學(xué)院 澳門 999078）

（3 廣州理工學(xué)院 廣東 廣州 510540）

0 引言

近年來，隨著計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，一種新的設(shè)計(jì)方法開始受到設(shè)計(jì)者的關(guān)注。這種新方法就是生成設(shè)計(jì)。與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法不同，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的流程起始于設(shè)計(jì)者的知識(shí)認(rèn)知模型，而生成設(shè)計(jì)則起始于設(shè)計(jì)參數(shù)，其方法主要使用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件及人工智能來生成模型并進(jìn)行設(shè)計(jì)迭代與最優(yōu)化選擇。

生成設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)中的前沿方法和研究領(lǐng)域。國外已有學(xué)者對(duì)此展開研究。米蘭理工生成設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)室主任，國際生成藝術(shù)協(xié)會(huì)主席克里斯蒂諾·索杜（Soddu）[1]在《New Naturality : A Generative Approach to Art and Design》中解釋生成設(shè)計(jì)方法，認(rèn)為它是一種科學(xué)的設(shè)計(jì)創(chuàng)作過程，是通過一種類似生物基因編碼的轉(zhuǎn)換程序最終形成人造物的基礎(chǔ)理論。生成一種可以在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行的具有基因性質(zhì)的編碼，在基因編碼不斷演化的過程中可以產(chǎn)生無窮的形式和功能。里斯本技術(shù)大學(xué)的Caldas[2]在文章《Generation of energy-efficient architecture solutions applying GENE_ARCH: An evolution-based generative design system》中重點(diǎn)介紹了GENE_ARCH生成設(shè)計(jì)自動(dòng)化系統(tǒng)在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域中的不同應(yīng)用，旨在幫助建筑師在復(fù)雜的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)節(jié)能和可持續(xù)的建筑解決方案。Wu等[3]在《Protein sequence design with deep generative models》一文中通過計(jì)算機(jī)編程語言根據(jù)自然規(guī)則或算法集讓電腦自動(dòng)生成藝術(shù)設(shè)計(jì)、模型和動(dòng)畫等設(shè)計(jì)輸出。此書也是生成設(shè)計(jì)在藝術(shù)領(lǐng)域的權(quán)威研究成果和參考書之一。

國內(nèi)對(duì)于生成設(shè)計(jì)的研究主要還是以建筑設(shè)計(jì)為主，哈爾濱工業(yè)大學(xué)建筑學(xué)院孫澄等[4]提出基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）的居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計(jì)方法，應(yīng)用pix2pix算法，構(gòu)建基于CGAN的居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計(jì)模型，生成任意居住區(qū)輪廓條件下的居住區(qū)強(qiáng)排設(shè)計(jì)方案，提高居住區(qū)強(qiáng)排設(shè)計(jì)精度與效率，推動(dòng)城市土地的高效率利用。華南理工大學(xué)建筑學(xué)院、亞熱帶建筑科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的朱姝妍等[5]提出優(yōu)化算法驅(qū)動(dòng)的建筑生成設(shè)計(jì)思維和主要過程；從設(shè)計(jì)軟件的選取、不同設(shè)計(jì)階段優(yōu)化目標(biāo)的確定、算法優(yōu)化的迭代過程等方面進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)生成設(shè)計(jì)在建筑領(lǐng)域中的發(fā)展前景及其對(duì)建筑師的潛在影響進(jìn)行了展望。近年來，朱洪萱等[6]、金家琴等[7]也相繼探討了生成設(shè)計(jì)在藝術(shù)領(lǐng)域中的創(chuàng)新應(yīng)用，從生成設(shè)計(jì)探討科技與藝術(shù)的關(guān)系。

1 生成設(shè)計(jì)的方法及流程框架

生成設(shè)計(jì)是一個(gè)迭代的設(shè)計(jì)過程和方法，涉及生成器程序，程序依據(jù)算法或規(guī)則將滿足需求的參數(shù)設(shè)計(jì)進(jìn)行可視化輸出，而設(shè)計(jì)者通過修改參數(shù)值來改變設(shè)計(jì)方案[8]。設(shè)計(jì)者不必是人類，它可以是測試環(huán)境中的測試程序，也可以是人工智能（例如，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）中的測試程序。設(shè)計(jì)目標(biāo)隨著時(shí)間的推移而得到逐步改善，設(shè)計(jì)者將在每次迭代時(shí)自我學(xué)習(xí)并且改進(jìn)程序（通常涉及算法）。設(shè)計(jì)輸出可以是圖像、聲音、建筑模型、動(dòng)畫等等形式。因此，它是一種探索設(shè)計(jì)在復(fù)雜條件下多種可能性的快速選擇方式，可用于各種設(shè)計(jì)領(lǐng)域，例如藝術(shù)、建筑、通信設(shè)計(jì)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等不同藝術(shù)設(shè)計(jì)創(chuàng)造領(lǐng)域。

生成設(shè)計(jì)方法利用計(jì)算機(jī)的運(yùn)算功能使設(shè)計(jì)輸出不斷進(jìn)化生成全新的迭代方案，超出人類單獨(dú)完成運(yùn)算和設(shè)計(jì)的能力，以達(dá)到最優(yōu)化的設(shè)計(jì)方案。它通過模擬自然進(jìn)化或遺傳變異的邏輯方式讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)化生成方案的設(shè)計(jì)方法，如圖1所示，這是生成設(shè)計(jì)方法框架。其流程為：

圖1 生成設(shè)計(jì)方法框架

（1）設(shè)計(jì)想法（idea）：首先對(duì)于設(shè)計(jì)的任務(wù)目標(biāo)明確并且細(xì)化，把大量的信息文本化與參數(shù)化，為算法和規(guī)則的制定提供詳細(xì)的量化數(shù)據(jù)。

（2）規(guī)則算法（rule algorithm）：基于上述所獲得的數(shù)據(jù)邏輯進(jìn)行梳理，進(jìn)行算法的推導(dǎo)。

（3）源代碼（source code）：源代碼是算法規(guī)則的具體應(yīng)用，也是計(jì)算機(jī)通過代碼語言來認(rèn)知基于設(shè)計(jì)目的和算法規(guī)則的設(shè)計(jì)要求。

（4）設(shè)計(jì)輸出（output）：設(shè)計(jì)輸出由計(jì)算機(jī)通過算法規(guī)則和代碼，基于設(shè)計(jì)要求自動(dòng)生成的解決方案。

（5）設(shè)計(jì)者（designer）：設(shè)計(jì)者可以是人工智能，在生成設(shè)計(jì)方法流程中，它不再是最終解決方案的直接設(shè)計(jì)者，其工作在設(shè)計(jì)流程中轉(zhuǎn)變?yōu)樵u(píng)估和決策。在算法規(guī)則、源代碼設(shè)計(jì)和設(shè)計(jì)輸出中分別對(duì)于不同的計(jì)算機(jī)結(jié)果進(jìn)行判斷和評(píng)估，從而輔助算法代碼來完成最終解決方案。

2 生成設(shè)計(jì)和傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的比較

生成設(shè)計(jì)提高了設(shè)計(jì)流程的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。如圖2所示，傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中，設(shè)計(jì)方案反饋周期較長，甚至有些情況方案被否決需要重新開始設(shè)計(jì)，而生成設(shè)計(jì)通過計(jì)算機(jī)智能探索數(shù)千種符合設(shè)計(jì)要求的方案可能性，并在最初就為設(shè)計(jì)者提供了可供選擇的潛在解決方案，原來耗時(shí)的人工迭代過程被算法取代，這極大地幫助了設(shè)計(jì)者進(jìn)行創(chuàng)新并加快了市場進(jìn)程。

圖2 生成設(shè)計(jì)和傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法比較（來源：CIMdata）

設(shè)計(jì)者的身份發(fā)生了轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的現(xiàn)代設(shè)計(jì)流程中，人類是主要設(shè)計(jì)者。設(shè)計(jì)者在工作時(shí)會(huì)使用很多輔助工具，這些工具可以是標(biāo)尺和畫筆，也可以是3D輔助建模和版式設(shè)計(jì)等計(jì)算機(jī)軟件。這些設(shè)計(jì)工具是被動(dòng)的。它們接受設(shè)計(jì)者的指令，然后執(zhí)行設(shè)計(jì)者所需求的命令。設(shè)計(jì)者利用這些工具的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性來增強(qiáng)自身的設(shè)計(jì)能力，但對(duì)于設(shè)計(jì)目標(biāo)任務(wù)的認(rèn)知思考和設(shè)計(jì)中的創(chuàng)造與解決問題的能力仍然依賴設(shè)計(jì)者本人，所以在面對(duì)復(fù)雜設(shè)計(jì)問題時(shí)，人類的認(rèn)知限制了解決方案的精確性。在生成式設(shè)計(jì)的流程中，其生成器程序不僅增強(qiáng)了設(shè)計(jì)者對(duì)復(fù)雜環(huán)境和問題的認(rèn)知能力，本身也成了一個(gè)協(xié)同人類工作的設(shè)計(jì)者。并且在生成設(shè)計(jì)中的設(shè)計(jì)者也不必為人類，人工智能已經(jīng)變成趨勢，可以模擬環(huán)境動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和體驗(yàn)生產(chǎn)模式，通過這種方式，設(shè)計(jì)輸出可以自動(dòng)化地生成高性能的設(shè)計(jì)成品。

生成設(shè)計(jì)較之傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法存在以下優(yōu)點(diǎn)：

（1）同一時(shí)間下的多模態(tài)協(xié)同探索：生成設(shè)計(jì)的一個(gè)顯著好處是它允許同時(shí)探索、驗(yàn)證和比較數(shù)百或數(shù)千個(gè)不同的設(shè)計(jì)選項(xiàng)。 生成器可以顯示和比較多種模態(tài)下的設(shè)計(jì)方案，使工程師與設(shè)計(jì)者能夠快速有效地找到最能滿足項(xiàng)目參數(shù)和需求的選項(xiàng)。

（2）縮減設(shè)計(jì)時(shí)間流程，提高設(shè)計(jì)效率：當(dāng)工程師與設(shè)計(jì)者利用AI人工智能快速、高效和大規(guī)模地精準(zhǔn)探索和測試新的復(fù)雜設(shè)計(jì)迭代時(shí)，可以縮短新產(chǎn)品的研發(fā)時(shí)間，有效地節(jié)省時(shí)間和人力成本。因此，利用生成設(shè)計(jì)的公司可以在戰(zhàn)略上加快產(chǎn)品上市時(shí)間，獲得競爭優(yōu)勢。

（3）科學(xué)利用先進(jìn)的制造工藝，節(jié)約材料成本：生成設(shè)計(jì)可以創(chuàng)建更為復(fù)雜的設(shè)計(jì)造型，如有機(jī)特征和內(nèi)部晶格，利用材料制造技術(shù)增加設(shè)計(jì)自由度。它還提供了整合零件功能的能力，因此由生成算法創(chuàng)建的單個(gè)復(fù)雜幾何圖形和3D打印模型通?？梢蕴鎿Q數(shù)十個(gè)獨(dú)立零件，從而優(yōu)化性能，減少不必要的材料浪費(fèi)。

3 生成設(shè)計(jì)的應(yīng)用研究

當(dāng)今社會(huì)生活中，生成設(shè)計(jì)大量應(yīng)用于航空航天、建筑設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和平面設(shè)計(jì)等設(shè)計(jì)領(lǐng)域之中。設(shè)計(jì)者通過生成設(shè)計(jì)來解決苛刻的環(huán)境問題和工程挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括減少組件重量及制造成本、擴(kuò)展組件定制及優(yōu)化性能和需求大量設(shè)計(jì)方案等客觀設(shè)計(jì)難題。

在平面設(shè)計(jì)的領(lǐng)域中，最為出名的就是阿里巴巴智能設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的鹿班。它是為了應(yīng)對(duì)大量商戶在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)于自身產(chǎn)品的宣傳需求，特別是“雙十一”等購物節(jié)而提供的設(shè)計(jì)工具。鹿班基于圖像智能生成技術(shù)，使其在短時(shí)間內(nèi)完成大量海報(bào)和會(huì)場圖甚至網(wǎng)店的banner圖的設(shè)計(jì)，大大提高了工作效率。用戶只需任意輸入想達(dá)成的風(fēng)格、尺寸，鹿班就能代替人工完成素材分析、摳圖、配色等耗時(shí)耗力的設(shè)計(jì)流程，實(shí)時(shí)生成多套符合要求的設(shè)計(jì)解決方案[9]。

Blaise Agüera y Arcas教授是著名的人工智能視覺藝術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的學(xué)者和專家，他在2017年TED演講中展示了基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Photosynth和神經(jīng)風(fēng)格遷移（NST）視覺生成的核心技術(shù)[10]。Photosynth是Microsoft Live Labs和華盛頓大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺技術(shù)，Photosynth技術(shù)可以使計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)分析照片中的圖像，識(shí)別比較圖像的各個(gè)部分以創(chuàng)建不同的組件節(jié)點(diǎn)，自動(dòng)完善生成2D或者3D模型[11]。神經(jīng)風(fēng)格遷移（NST）是一種生成算法，算法特點(diǎn)是在現(xiàn)有的數(shù)字圖像或視頻中融合采用另一幅圖像的外觀或視覺風(fēng)格。神經(jīng)風(fēng)格遷移（NST）作為生成設(shè)計(jì)的一種算法生成程序，為藝術(shù)家和設(shè)計(jì)師提供了一種創(chuàng)新的方式和方法來改造新的藝術(shù)作品。

4 生成設(shè)計(jì)的軟件工具研究

生成設(shè)計(jì)的軟件工具是基于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）軟件操作經(jīng)驗(yàn)而設(shè)計(jì)的。除了生成設(shè)計(jì)專用的軟件之外，許多CAD程序現(xiàn)在也提供集成的生成器。生成設(shè)計(jì)的生成器在CAD軟件的傳統(tǒng)功能上加入有關(guān)力學(xué)、材料、經(jīng)濟(jì)成本等信息考量，根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)多維度確定參數(shù)的優(yōu)先級(jí)和需要細(xì)化的參數(shù)，進(jìn)而可視化輸出。Processing是開源的圖形庫和集成開發(fā)環(huán)境（IDE），是生成設(shè)計(jì)在電子藝術(shù)、新媒體藝術(shù)和平面設(shè)計(jì)領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛的編程程序。目的是在視覺環(huán)境中應(yīng)用計(jì)算機(jī)編程語言來實(shí)現(xiàn)圖形化視覺需求。Processing使用并簡化了Java語言，提供圖形用戶界面以簡化編譯和執(zhí)行難度。Processing是交互設(shè)計(jì)中應(yīng)用最多的基礎(chǔ)軟件之一。

本研究還通過對(duì)外文文獻(xiàn)庫web of science搜索，以各個(gè)軟件的名稱為關(guān)鍵詞查找文獻(xiàn)。發(fā)現(xiàn)生成設(shè)計(jì)的軟件在建筑設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和視覺藝術(shù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究中都有使用。這些軟件在文獻(xiàn)中往往作為一種重要研究實(shí)驗(yàn)工具來給出科學(xué)的數(shù)據(jù)分析圖表?？梢园l(fā)現(xiàn)，利用生成設(shè)計(jì)軟件的高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文開始于2008年，隨后逐年增加至今，這兩年更是成為計(jì)算機(jī)學(xué)科、藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)科中的熱點(diǎn)研究方向。文獻(xiàn)中使用生成設(shè)計(jì)軟件的研究方向以產(chǎn)品建筑在復(fù)雜環(huán)境下的模擬問題，可持續(xù)設(shè)計(jì)問題，新材料新能源的使用問題，提高設(shè)計(jì)效率問題等等為主。所以基于生成設(shè)計(jì)的方法和軟件可以應(yīng)用于設(shè)計(jì)學(xué)科的科學(xué)研究正在成為一種趨勢。

5 展望及問題

綜上所述，生成設(shè)計(jì)在各行各業(yè)的設(shè)計(jì)實(shí)踐、藝術(shù)展示和科學(xué)研究中發(fā)揮著越來越重要的作用。但是在對(duì)其進(jìn)行研究的過程當(dāng)中，本文發(fā)現(xiàn)由于生成設(shè)計(jì)跨學(xué)科的特點(diǎn)，它在國內(nèi)的設(shè)計(jì)實(shí)踐和科學(xué)研究較少，生成設(shè)計(jì)理論也大多由國外引進(jìn)，鳳毛麟角且不成體系。本文希望通過對(duì)生成設(shè)計(jì)方法、工具以及實(shí)踐應(yīng)用的闡述研究，能夠讓更多的設(shè)計(jì)者和研究者認(rèn)識(shí)了解并且使用這一新興的設(shè)計(jì)方法和理念，更好地完成設(shè)計(jì)實(shí)踐和科學(xué)研究。在創(chuàng)新浪潮的大背景下，隨著人工智能和材料尖端技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，生成設(shè)計(jì)的潛力也將不斷增加，其優(yōu)勢也會(huì)越來越大。