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作者：崔俊峰;肖瑶瑶;
单位：郑州大学美术学院;
摘要：为探索人工智能技术（artificial intelligence generated content,简称AIGC）在传统纹样分析与现代设计转化中的赋能优势，以唐代螺钿镜宝相花纹样为研究对象，针对样本稀缺问题，建立小样本传统纹样的可控生成方法。研究运用形状文法梳理唐代螺钿镜宝相花纹的艺术特征，将纹样结构、材质色彩与风格表现转化为结构化关键词，结合LoRA模型生成螺钿材质效果的宝相花纹样图像，通过AHP层次分析法对生成效果进行专家定量评价。结果显示，结构化关键词能够提高图像生成稳定性，LoRA模型对宝相花构型和螺钿材质具有较好拟合度，其中图形构成与色彩材质是影响生成质量的关键因素。研究形成“结构规则提取—关键词控制生成—评价反馈优化”的传统纹样转译路径，为稀缺工艺纹样的数字化表达与服装纺织应用提供参考。
关键词：生成式人工智能(AIGC);;螺钿镜;;宝相花;;形状文法;;AHP层次分析法
基金资助：河南省哲学社会科学规划项目（2022BYS044）;; 2025郑州大学教研教改项目（2025ZZUJGXM044）
