Art Deco是一种视觉风格，于1920年代在法国兴起，并在国际上盛行至1940年代初期。它以其几何形态、对称构图、大胆的色彩对比和奢华的装饰细节为特征，常借鉴古埃及、阿兹特克文化及机器时代的图案。在AI图像和视频生成的背景下，Art Deco作为一种流行的美学提示，引导模型生成唤起两次世界大战之间时期魅力、乐观精神和技术热情的图像。
该风格得名于1925年在巴黎举办的现代工业和装饰艺术国际博览会，该博览会展示了装饰艺术和设计的最新成果。尽管“Art Deco”一词是在1960年代追溯创造的，但该运动本身是对新艺术运动被认为过度奢华和战时朴素风格的直接回应，将奢华材料与流线型现代形式相结合。其影响遍及建筑、家具、时尚、珠宝和平面设计，后来扩展到摄影和电影，成为该时代光滑、精致外观的代名词。
艺术与设计中的起源
Art Deco的根源在于20世纪初的先锋派，特别是立体主义、野兽派和维也纳分离派。设计师如雅克-埃米尔·鲁尔曼、埃米尔-雅克·鲁尔曼和让·杜南倡导使用异国木材、漆器和金属镶嵌，而建筑师如勒·柯布西耶和亨利·索瓦奇则尝试使用钢筋混凝土和几何立面。该风格还吸收了非西方文化的影响，包括埃及、非洲和阿兹特克艺术，这些通过考古发现和殖民展览而流行起来。
到1920年代末，Art Deco已成为全球现象，著名例子包括纽约的克莱斯勒大厦（1930年）、迈阿密海滩建筑区以及诺曼底号等远洋邮轮。在平面设计中，卡桑德尔和埃尔泰等艺术家创作了标志性的海报和插图，以大胆的字体、锐利的角度和流线型人物为特征。该风格对对称和重复的强调使其特别适合大规模生产，并广泛应用于消费品，从收音机到汽车。
摄影与电影中的Art Deco
在摄影中，Art Deco影响了工作室肖像摄影和建筑摄影。爱德华·斯泰肯和曼·雷等摄影师尝试了戏剧性灯光、几何背景和高对比度构图，捕捉了该时代光滑、精致的美学。1930年代的好莱坞电影，特别是米高梅和华纳兄弟制作的电影，拥抱了Art Deco布景设计，艺术总监如塞德里克·吉本斯创造了华丽、流线型的室内设计，定义了该十年的电影外观。该风格也渗透到服装设计中，飘逸的长裙和利落的燕尾服反映了该时代对优雅和现代的痴迷。
视觉特征
Art Deco通过其几何形状立即被识别，包括人字形、锯齿形、旭日形和阶梯形式。对称性至关重要，构图通常围绕中心轴平衡。颜色倾向于大胆且对比鲜明，如黑色和金色、深红色和蓝色，或带有金属点缀的柔和色调。铬、玻璃和漆器等材料经常被描绘，增添了光泽、反射性的质感。在AI生成的图像中，这些特征转化为指定“Art Deco”的提示，以实现复古奢华的外观，通常与摩天大楼、远洋邮轮或穿着时代服装的优雅人物等元素结合。
著名实践者与作品
Art Deco的关键人物包括设计了克莱斯勒大厦的建筑师威廉·范艾伦，以及在美国住宅中推广该风格的室内设计师埃尔西·德·沃尔夫。在装饰艺术中，雷内·拉利克创作的玻璃花瓶和珠宝体现了该运动自然与几何的融合。该风格也体现在公共工程中，如胡佛水坝和金门大桥，其设计融入了Art Deco元素。在电影中，《了不起的盖茨比》（1974年）和《大都会》（1927年）的布景常被引用为Art Deco电影的典型例子。
AI图像和视频提示中的Art Deco
在Generative AI领域，Art Deco是提示作者常用的风格关键词，用于引导Deep learning模型朝向特定美学。在为Stable Diffusion或Midjourney等模型编写提示时，用户可能包含诸如“Art Deco风格”、“1920年代魅力”、“几何图案”或“金色和黑色调”等术语。这些描述符帮助模型理解所需的视觉语言，通常与其他修饰词如“电影灯光”或“复古照片”结合。该风格特别流行于生成建筑、时尚和产品设计的图像，以及在视频生成中创建氛围场景。
提示作者也可能引用特定的Art Deco图案，如“旭日形”或“人字形”，以实现更精确的结果。一些模型，尤其是那些在大型艺术史数据集上训练的模型，能有效解释这些线索，生成捕捉该运动精髓的图像。然而，输出质量可能有所不同，提示作者通常会迭代他们的描述，调整Temperature Scaling或Top-P (Nucleus) Sampling等参数以细化美学。
相关风格与运动
Art Deco常与其他设计运动进行比较，包括其前身新艺术运动和其后的流线型现代风格。新艺术运动偏爱有机、流动的线条，而Art Deco拥抱几何精确性。流线型现代风格是后来的分支，强调空气动力学曲线且更为简约。在AI提示中，这些区别很重要，因为它们影响生成的图像。例如，提示“新艺术运动”可能产生花卉、曲线设计，而“Art Deco”则产生角度、对称图案。其他相关风格包括包豪斯，它同样关注功能和几何，以及影响早期Art Deco的维也纳分离派。
Art Deco的提示技巧
为了有效在AI图像生成中调用Art Deco，提示作者通常将风格名称与特定描述符结合。常见关键词包括“Art Deco”、“1920年代”、“1930年代”、“几何”、“对称”、“奢华”、“金色”、“黑色”、“铬”和“复古”。例如，提示可能为：“夜晚的Art Deco摩天大楼，金色和黑色配色，对称构图，电影灯光。”在视频生成中，提示可能包括“Art Deco室内，穿着时代服装的角色，缓慢平移，戏剧性阴影。”一些基于U-Net架构的模型对这些线索反应良好，而其他模型可能需要更明确的指令。
提示作者还使用负面提示来避免不需要的元素，如“无现代元素”或“无照片级细节”，以保持风格化外观。此外，Data Augmentation和Curriculum Learning等技术用于训练模型，以更好地识别和再现Art Deco美学，尽管这些更与模型开发相关，而非终端用户提示。
当代AI艺术中的Art Deco
Art Deco在AI艺术社区中重新流行，创作者利用它唤起怀旧感和永恒优雅的感觉。像OpenAI的DALL-E和Google DeepMind的Imagen等平台已在包含Art Deco图像的多样化数据集上训练，使其能够生成令人信服的解释。该风格也用于商业应用，如广告和游戏设计，为其增添独特的视觉身份。随着AI模型的不断改进，捕捉Art Deco细微差别（从其几何精确性到奢华材料）的能力可能会变得更加精细。
结论
Art Deco仍然是一种强大的视觉语言，无论是在历史艺术中还是在当代AI驱动的创造力中。其定义特征，，几何形式、大胆色彩和华丽细节，，使其成为基于提示生成的通用且富有表现力的风格。通过理解其起源、关键实践者和典型提示关键词，创作者可以有效利用Art Deco生成引人注目且令人难忘的图像。随着Artificial intelligence的发展，该风格的持久吸引力确保其在数字艺术领域的持续相关性。