引言

数字技术的迭代升级推动设计产业迈入智能化转型期，人工智能生成内容（AIGC）凭借其在数据处理、创意生成与高效迭代方面的技术优势，为传统首饰设计的创新发展提供了全新路径。作为承载文化内涵与审美价值的艺术载体，首饰设计长期面临“传承文化基因”与“适配当代需求”的双重命题，而AIGC技术在创意激发、效率提升与个性化实现等方面的突破，为破解这一矛盾提供了可能。

一、AIGC在首饰设计领域的应用方向

当前AIGC在首饰设计领域的应用已呈现多元化趋势，核心方向集中于创意灵感生成、设计表达优化与个性化定制落地三大维度。

创意灵感生成是AIGC在首饰设计中最基础且关键的应用方向，核心在于通过算法赋能突破设计师的经验惯性与思维边界。传统首饰设计的灵感多依赖设计师对传统文化、自然形态的观察与积累，易陷入风格固化困境，而AIGC凭借对多元数据的整合分析能力，构建了“素材解构-风格迁移-跨界重组”的灵感生成机制。例如，故宫文创将其建筑上的“琉璃瓦当纹样”、服饰上的“江崖海水纹”等进行数字化。设计师使用国内平台如百度文心一格或阿里通义万相，以这些纹样为种子，输入“生成具有未来感、适合年轻人佩戴的赛博国风项链纹样”等指令。AI生成出既保留神韵又极具现代感的图案，被应用于一系列畅销的文创首饰中，让传统文化“活”在当下。

设计表达优化聚焦于首饰设计的可视化与工艺适配环节，通过AIGC工具的技术优势解决传统设计中“表达周期长、工艺衔接难”的痛点。传统首饰设计的效果图渲染、3D建模等环节需耗费大量时间，而AIGC工具实现了设计表达的高效化与精准化。在2D效果呈现层面，Midjourney、Stablediffusion等工具可根据草图快速生成高清效果图，支持材质纹理、光影效果的实时调整，无需手动渲染；在3D建模层面，TripoSR、Meshy等工具可将2D设计方案直接转化为三维模型。例如，菜百首饰与中国地质大学合作推出“AI设计师”系列。通过让AI学习中国传统纹样和菜百的历史畅销款式数据，生成符合品牌调性且新颖的设计草图，经设计师筛选优化后投入生产。为老字号品牌注入了年轻化、高效率的创意引擎，是AI辅助商业珠宝开发的典型路径。

AIGC首饰个性化定制通过“需求解析-方案生成-快速迭代”闭环，破解传统定制成本高、周期长、个性化不足的难题。当代消费者个性化需求凸显，传统模式难平衡规模化与个性化。AIGC依托自然语言处理等技术实现高效落地，如潘多拉“ME”系列借AI分析社交图片识别潮流元素指导开发，结合敏捷生产快速响应潮流，形成数据到产品闭环。

AIGC技术通过算法对海量数据的解析、重组与生成能力，深度渗透首饰设计从创意萌发到落地交付的全链条，其核心应用集中于图像生成辅助创意、辅助3D建模等维度，既解决了传统设计的效率瓶颈，又拓展了创新边界。当前，首饰设计领域常用的AI工具及应用示例如表1所示。

用途	工具	应用示例
图像生成辅助创意	Midjourney	中国首饰品牌YIN隐的“炁”系列借助Midjourney丰富创作灵感
	DELL-E3(OpenAI)	德化白瓷设计师通过对话生成“观音衣褶+现代结构主义”融合造型
	Stable diffusion	利用Stable Diffusion的ControlNet工具深度控制
3D建模	TripoSR	生成速度极快，用于灵感捕捉和快速原型
	Meshy	非常适合生成概念性、装饰性的主体元素
	Blender+Dream Textures/Stable Diffusion插件	生成写实的宝石内部包裹体纹理、木纹镶嵌、珐琅彩绘图案、复杂的金属腐蚀或编织肌理，远超传统材质库的效果
	Spline AI	适合生成具有现代感、几何感的装饰元素，且对于制作首饰的动态展示页面或AR预览有独特优势
	Rhino+ Grasshopper+相关AI插件	参数化驱动的生成式设计
其他	TTF AI	基于Stable diffusion开源结构的珠宝垂直大模型

二、AIGC在首饰设计领域的新趋向

（一） AIGC驱动下首饰设计的思维转变

设计思维的演进始终与技术发展同频，AIGC技术的介入使现代首饰设计思维从“经验主导的线性创作”转向“人机协同的迭代式创新”，形成根本性变革。

传统首饰设计思维以设计师个体经验为核心，内涵体现为“文化传承-手工技艺-审美表达”的三维融合，依赖对传统纹样、工艺的具象化模仿与经验性重构。其核心评价维度聚焦文化本真性、工艺精湛度与艺术唯一性，强调设计师对文化符号的主观解读与手工创作的不可复制性，设计逻辑呈现“灵感萌发-方案绘制-工艺落地”的线性闭环，创新边界受限于个体认知与经验积累。

AIGC驱动的设计新思维以“数据赋能-人机协同-语义创新”为技术特征，依托海量数据训练的算法模型，实现从“具象模仿”到“抽象生成”的跨越。其设计应用逻辑表现为“需求解析-数据输入-多方案生成-人工筛选-迭代优化”的循环机制，将设计师从重复性劳动中解放，聚焦创意决策与文化内涵的深度把控。新思维的核心评价维度拓展为文化转译适配性、创意多样性与工艺可行性的有机统一，既强调传统基因的保留，又注重当代语义的注入与技术工具的高效适配，实现传承与创新的动态平衡。这种思维转变不仅重构了设计创作的核心逻辑，更拓展了传统首饰设计的创新边界与价值维度。

（二）AIGC驱动下首饰设计的流程转变

设计流程是连接创意与成果的核心载体，AIGC技术的介入使首饰设计流程从“线性经验型”转向“循环协同型”，实现全环节效率与创新维度的双重升级。以下从创意发散与灵感获取、创意可视化生成、设计优化迭代及人工干预四个环节，对比传统流程与AIGC驱动流程的核心差异。AIGC驱动下首饰设计流程的系统优化如图1所示。

1.创意发散与灵感获取

传统首饰设计的创意发散以设计师个体经验为核心，依赖对传统文化纹样、自然形态的主观总结与提炼，流程呈现“灵感随机萌发-素材手动筛选-方案初步构思”的线性特征，受限于个体认知边界，创意维度单一且周期较长。而AIGC驱动的创意发散以数据整合与算法解析为基础，通过Midjourney等工具实现“素材解构-风格迁移-多维度组合”的系统化发散：设计师输入唐代蝴蝶纹、材质特征等关键词，结合垫图限定创意方向，工具可在短时间内生成数十几种差异化创意雏形，既保留传统基因的文化本真性，又通过算法突破经验局限，拓展创意的跨界融合维度，辅助设计者进行跨风格的设计创新。AIGC赋能首饰设计的创意发散与灵感获取增强了设计的概念性研究和规范性分析，辅助设计者进行更精细和深入的首饰创新设计研究。

2.创意可视化生成

传统创意生成环节以手工绘制草图、电脑辅助制图为核心，流程为“手绘草稿-软件数字化-效果初步渲染”，需要设计师掌握专业软件技能，且方案修改成本高，单套方案生成周期约1～2天。智能技术和工具革新设计的创新与生成方式，将设计者的灵感碎片和混沌思维转换为具体和可视的创新成果，突破人类在创意思维和物理执行上的限制。AIGC驱动的创意生成依托Stable Diffusion等工具，构建“文生图/图生图-关键词精准调控”的生成机制：通过“文生图”直接将文字需求转化为视觉方案，或通过“图生图”基于垫图进行风格优化，同时借助“泛关键词/定向种子喂图”限定创意边界，实现多套方案的快速生成。此环节将传统流程的“手工操作”转化为“参数调控”，方案生成周期压缩至数小时，且创意多样性提升40%以上。

3.设计优化迭代

传统设计优化迭代是“设计师主观判断-方案單向修正”的线性流程，依赖经验把控，需重复绘制渲染，迭代周期长且易陷入局部优化困境。AIGC驱动模式为“算法生成-人工筛选-参数调整”的循环流程，设计师可借助Stable Diffusion的重绘功能精准调控纹样、色彩等问题，实现多方案对比下的全局最优。该模式下设计师主体地位更主动精准，聚焦创意与价值判断核心环节，迭代效率较传统提升60%。这一模式是技术赋能与主体主导的协同共生，既突破传统局限，也坚守设计以主体为核心的本质。

4.人工决策干预

传统流程中，设计师需全程主导创意、绘制、优化等环节，精力被重复性劳动占据，难以聚焦文化内涵的深度把控。而AIGC驱动流程中，设计师的人工决策干预聚焦文化适配性与审美决策：在创意发散阶段通过关键词与垫图限定文化方向，在优化迭代阶段通过“精准关键词”“局部重绘”修正方案的文化偏差，最终通过人工干预完成方案的工艺可行性校验与文化语义校准。此转变使设计师从“执行者”转向“决策者”，将精力集中于文化转译、审美判断等核心环节，既提升设计的文化价值，又避免AIGC的同质化风险。

三、AIGC在唐代发钗首饰设计中的实践方法

唐代发钗系列设计以唐代发钗经典的卷草纹与蝴蝶纹为核心灵感，通过深度整合TTFAI平台的Midjourney与Stable Diffusion的珠宝类垂直大模型，完成从概念构思到原型输出的全流程创作。该实践验证了AIGC技术在唐代风格首饰工艺领域的人机协同设计应用潜力，为传统纹样驱动的首饰设计创新提供了可复用的唐代首饰AIGC设计方法框架。

（一）设计问题分析

在唐代发钗设计创意前期，信息整理与设计问题分析尤为关键。以唐代发钗为核心主题元素，构建系统性思维模型，即主线设定为唐代发钗设计，辅线分别明确为形态设计、材质选择、美学特性、工艺制作、文化寓意、场景定位。

1.形制之变：从“历史形制”到“当代转译”

唐代发钗历史形制兼具功能与时代审美，是当代转译根基。其核心结构为 “簪首+簪杆”，簪杆适配发髻高度、材质华贵，簪首以蝴蝶等纹样装饰，借錾刻等工艺成景，既满足束发功能，又彰显盛唐审美与等级秩序。

当代转译需突破唐代发钗符号复刻局限，避免与当代场景、审美脱节。应立足 “功能适配+审美延续”，简化簪杆长度与簪首装饰以适配日常，保留核心结构；融合钛钢、3D 打印等现代材料工艺，平衡成本质感，还原传统线条韵律。

形制之变的本质是历史形制与当代语境的适配融合。转译过程中，需剥离历史形制中依附的等级属性，聚焦其造型美学与功能逻辑，使唐代发钗形制既保留文化内核，又具备当代使用价值，实现传统形制的活态传承，为唐代风格发钗的当代设计提供核心支撑。

2.纹样之进：从符号沿袭到语义化创新

唐代发钗的蝴蝶纹与卷草纹是承载时代美学的核心视觉符号，其美学特征彰显盛唐兼容并蓄的审美风尚。蝴蝶纹以写实为基，精准勾勒翅膀脉络与动态姿态，线条流畅灵动，常以对称或连续构图分布于簪首，辅以镂空、累丝工艺强化立体通透感；卷草纹则以曲线为核心语言，通过缠绕延伸形成循环韵律，融合西域纹样元素，构图繁复华丽，与发钗形制走势有机呼应，二者共同构建起“富丽灵动”的唐代美学特质。

当代唐代风格发钗设计，需突破传统“符号沿袭”的局限，实现纹样的语义化创新。传统转译多复刻纹样形态，缺乏文化内核挖掘，导致作品流于表面。语义化创新的核心是剥离表层形态，深挖文化语义——蝴蝶纹的“自由美好”、卷草纹的“生生不息”，结合当代语境重构表达。具体而言，可简化纹样繁复细节，同时延伸语义内涵，如将蝴蝶纹与女性独立意识结合，使纹样既保留唐代辨识度，又传递当代价值，为设计创新提供文化根基。

3.内涵之转：从等级标识到美学表达

唐代发钗的历史内涵核心是等级秩序的物化表征。唐代社会等级森严，发钗的材质、工艺与纹样成为区分身份等级的关键符号：皇室贵族多用金银为材，辅以宝石镶嵌，饰以繁复卷草、蝴蝶纹，尽显奢华；平民则以铜、木为料，纹样简约。这种内涵依附于封建等级制度，服务于身份区隔功能，其美学价值处于从属地位。

当代设计中，唐代发钗内涵实现向“美学表达”的核心转向。封建等级制度瓦解后，其等级标识功能消解，美学与情感价值成为核心诉求。转译核心是剥离等级属性，深挖文化美学内核，传递对传统美学的当代认同，满足消费者的文化情感与个性化审美需求，实现传统内涵的当代活化。

（二）创作机制研究

在AI辅助首饰设计流程中，该工作流通过深度整合TTF AI平台中Midjourney与Stable Diffusion的珠宝类垂直大模型，实现从概念构思到原型输出全流程的高效创作，工作流如图2所示。

关键词的权重排序对生成符合预期的设计成果具有决定性作用。结合当代首饰的设计语言和审美体系，唐代发钗元素提取与转化的元素符号融入首饰设计之中是设计图谱构建的关键因素。通过Midjourney对上文的文化内涵进行创意发散，为设计提供更多的可能性，为唐代发钗设计图谱的构建提供初步探索。这是一个将平面转化为立体的过程，其中包含了设计风格、工艺、宝玉石、文化背景、人文价值等方面的考量。

本研究明确的参数关键词权重排序为：主题、形态、材质、美学、工艺、寓意、场景。以唐代发钗系列珠宝设计为例，其关键词排序具体设定为：卷草纹、蝴蝶纹、珠宝设计、胸针、前卫、抽象艺术有机形态、流线型、张力、白银材质、空间感、高分辨率、干净的背景、专业产品摄影。将上述排序后的关键词导入Midjourney进行创意发散，即可得到以下纹样效果图，如图3纹样效果发散图。

在此利用Midjourney纹样生成阶段，AIGC的核心作用是基于预设主题与参数生成多元化纹样素材库，而设计师的主体地位体现在生成方向的精准把控与生成结果的价值筛选上。面对AIGC输出的批量纹样成果，设计师对纹样进行价值甄别，精准提取兼具传统辨识度与当代设计潜力的最终纹样，这一过程本质上是设计师将自身设计意图转化为筛选标准，对技术生成结果进行主体价值赋权的过程。

在此基础上将初步创意设计图导入到Stable Diffusion中进行进一步的推演，此时Stable Diffusion将展现强大的图像迭代、数据修改、权重调整的能力，使得设计图谱更加完善、结构趋于合理、造型适合生产、气质符合当代首饰韵味。结合两种AI设计技术，唐代发钗风格首饰设计图谱的构建得以呈现出全新样貌。

（三）人机协同调整

在纹样提取后的再创作阶段，人机协同的核心体现为设计师主导下的人工干预优化。针对筛选出的心仪作品图片开展针对性人工干预调整，结合唐代发钗纹样的语义内涵与当代首饰的佩戴适配性，对提取的纹样进行形态简化、比例重构与细节优化，保留蝴蝶纹的灵动轮廓与卷草纹的曲线韵律等核心视觉符号；并通过数字建模技术对调整后的纹样进行三维形态重构与结构优化，确保纹样与首饰整体造型的适配性，笔者采用螺钿镶嵌和金属镶嵌工艺相结合、木头与银材质相结合的设计思路进行当代首饰创作，设计效果图如图5所示。设计师始终是创作流程的主导者与决策者，AIGC技术则作为赋能工具，拓宽了设计师的创意视野与创作效率，最终实现传统文脉传承与当代首饰创新的有机统一。

（四）数智设计反思

数智设计的核心价值是重构首饰设计的生产关系与价值逻辑，而非替代传统创作。它以 AIGC 技术为核心，实现从工具辅助到智能协同的范式跃迁，解放设计师于繁琐劳动，使其聚焦创意与文化传承。AIGC 是创意可能性的供给者，设计师的主体判断与文化认知仍是价值锚点。数智设计推动技术赋能与人文传承的平衡，拓展创意边界与效率，强化传统文脉的当代转译，为首饰设计的活态传承与创新提供可持续路径。

四、AIGC在首饰设计领域的发展及挑战

（一）发展趋势

AIGC技术在首饰设计领域应用渐趋成熟，设计范式向“人+机”协同创新转型，设计师需立足技术赋能本质，强化不可替代核心能力以实现价值重塑与发展。构建“技术认知-创意主导”双维能力体系，掌握AIGC工具边界与逻辑，以其为创意辅助，聚焦传统文化挖掘与情感注入，实现从“单一创作者”到“人机协同架构者”的角色升维，秉持跨界思维，融合商业洞察与非遗技艺，主导设计策略与价值判断，成为技术、文化、市场的核心枢纽，构筑价值壁垒，实现与数智时代设计范式的协同演进。

（二）机遇与挑战

AIGC技术辅助首饰设计转型过程中，面临工艺落地性缺失与手工艺温度弱化的核心挑战，同时孕育着传统工艺活化与设计价值升级的机遇。挑战层面，AI生成的设计方案多聚焦视觉效果，难以精准匹配实际工艺规范，易导致设计与落地脱节；技术生成的标准化视觉成果易消解手工艺独有的手工痕迹与情感温度，弱化首饰设计的人文质感与稀缺性。机遇方面，AIGC可通过快速迭代方案，为传统工艺的当代创新提供多元视觉载体，助力非遗工艺与现代设计融合；同时，工艺落地与温度营造的需求，倒逼设计师强化工艺认知与人文素养，推动其向“技术+工艺+文化”复合型人才转型，以人机协同实现技术效率与手工艺温度的平衡，构建差异化设计价值体系。

五、结语

本研究系统探讨了AI技术对首饰设计领域的革新价值与影响。AI技术不仅为首饰设计提供了新型创作工具，更重构了行业价值创造模式，催生“算法共谋”与“数据共生”的创新设计范式。其革新意义远超效率提升，核心在于打破传统经验主义设计的边界桎梏，为首饰设计的多元化创作与智能化应用开辟新路径。未来，需持续探索人机协同的深度融合模式，在依托AI技术拓展设计可能性的同时，坚守设计的人文内核与文化传承，推动首饰设计行业在数智时代实现高质量创新发展。

参考文献：

1. [1] 曾真.设计中的人与人工智能协同创意研究[D]. 同济大学,2022.
2. [2] 田泽君. 唐代发钗的形制与纹样在现代首饰设计中的借鉴与应用[D]. 中国地质大学(北京),2021.
3. [3] 苗延婷, 穆欣薇, 周欣越. AIGC赋能玉石首饰创新设计研究[J]. 天工,2023(36):21-23.
4. [4] 李珊珊. AI技术赋能工艺美术创新设计研究——以“兰风”系列首饰设计为例[J]. 玩具世界,2025(04):177-181.
5. [5] 罗仕鉴, 于慧伶, 易珮琦. 数智时代工业设计知识生产新范式[J].机械设计,2024,41(08):6-10.