中国美术学院以数据集和后训练构建国画Agent

双方历时6个月，把中国美术学院数十年积累的国画、书法资源做专业数据治理：先建立国画领域元数据标准，由美院专家把皴法、设色、构图、款识等抽象艺术特征拆解为「画作基础信息」「题材与物像」「构图与空间」「笔墨与设色」「材质与年代感」「题款与印章」「意境与审美」7个维度结构化标签。再对约3000张涵盖各朝代及主要流派的代表性画作做清洗、去重、质量过滤与精细化标注，自动化标注工具先按标签体系初标，再由美院博士生团队逐张复核调整，一次性标注通过率约95%、修改后超过99%。 在此基础上用模型后训练把国画鉴赏逻辑、创作理论与笔墨技法定向注入豆包大模型与 Seedream，并建立「技术指标（图像质量、标签匹配度）+ 美院专家盲测评审」的双重评估体系。火山引擎将多个定制化模型做服务编排，构建具备「理解-推理-生成」链路的智能体：中国画绘画大模型支持文生图/图生图，衍生品设计大模型可提取画作经典元素重构为丝巾、帆布袋、明信片等文创设计草图，均可低门槛集成至小程序、交互大屏与 Web 端。 已在2026世界数字教育大会交付使用：现场嘉宾三步（基础生成→修改调整→氛围添加）数分钟完成专属国画并激光打印为文创杯垫。教学场景中学生可生成相似风格作品参照或上传习作与原作对比。文创侧古画元素转丝巾设计稿由传统耗时数日变为智能体几分钟输出多版方案。