贺 一 张仁福

【摘要】随着人工智能生成技术的快速发展，AI生成内容正深刻影响着国家形象的视觉建构与国际传播格局。以往关于中国国家形象研究主要聚焦于新闻文本分析，而对AI生成图像中的中国形象尚缺乏深入探讨，本研究利用NAR 理论（叙事—行动—共鸣理论），运用计算机视觉技术对国际知名AI社区Civitai网站上12219张中国形象生成图像围绕视觉呈现、文化表征等维度进行了系统性分析。本研究为理解人工智能驱动下的中国形象提供了新的实证视角，并为优化中国形象的国际传播策略提供了重要参考。

【关键词】AIGC；计算机视觉；NAR理论；国家形象；国际传播

随着生成式人工智能（AIGC）从文字向多模态迭代升级，AIGC 内容也覆盖文字、图片、视频等多模态内容，并已经在社交网络中广泛传播扩散。国家形象也在大模型时代迎来新的传播环境，拥有五千年文明底蕴的文化大国，中国国家形象的跨文化传播亟须准确把握国际与国内的现实语境。虽然中国国家形象研究范围较广，但研究对象主要集中于新闻文本数据，更多是思辨性研究。西方国家意识形态偏见和主流价值观致使美国媒体对中国形象存在偏见。针对 AI 生成图像中的中国形象是否同样承载着偏见色彩，学界尚缺乏深入探讨。基于此，本研究运用计算机视觉技术对 AIGC 生成图像进行系统性分析，从“叙事—行动—共鸣”三个维度，探究哪些视觉符号与文化元素在 AI 模型的中国形象建构中占据主导地位？同时创作者与大模型如何共同塑造这些图像，并影响公众的文化认同？

一、文献回顾与研究问题

（一） 中国国家形象与 AIGC 视觉建构

中国形象的建构与传播已成为国际传播学、政治学和经济学等多学科交叉研究的热点。然而，有研究表明中国的经济活动并没改变在拉美地区的形象，尤其是在涉及政治和经济方面，但在年轻和受过教育的群体中，中国形象有所提升。这种经济互动逻辑延伸至气候外交，实验研究表明中国的合作框架优于美国的竞争框架。中国的公共外交与软实力策略，特别是孔子学院等文化传播工具在提升中国软实力方面具有重要作用。社交媒体对中国形象的影响也是一个关键议题。对 X 平台上关于中国科技讨论的分析，发现整体情感偏负面，主要情绪为厌恶和愤怒；美国主流媒体在国际社交媒体上发布的涉华新闻图像，拥有饱和度较低、色彩明亮、景深较小且构图复杂的特征，主要色彩中红色和灰色的比例明显更高。这些特征共同描绘了一个“威胁性”和“变动不安”的当代中国形象。也有学者发现 AI 生成的中国龙图像中呈现出古典建筑、民俗场景等多元化的中国形象，但也存在符号拼凑性强和人物审美偏见等问题。

当前 AIGC 图像质量评估与视觉叙事研究呈现多维发展趋势。在质量评估领域，有学者从技术缺陷、非自然性、语义偏差和美学维度等开展 AIGC 图像质量评估，并通过主观实验验证了现有模型的性能局限。应用层面，郭梦迪将感性工学与 AIGC 结合，通过模糊层次分析法量化用户需求，生成符合现代审美的新中式家具方案。于鹏等建立多模型协作流程，成功实现苗族服饰特征的数字化转译，让 AI 有效辅助非遗文化创新。刘晓扬等通过《小年兽》绘本实验发现，Midjourney 在简单场景中能准确传递人物情感，但在复杂构图和多人物场景中存在叙事断裂，揭示出现有模型在连续性叙事方面的技术瓶颈。基于 Civitai 社区数据分析发现，中国龙形象生成中传统元素融合度达 63%，其中春节和汉服成为高频文化符号。理论层面，施畅提出“无缝美学”概念，指出生成影像通过消弭虚实边界构建超真实体验，其“粒子拟像”特性实现全媒介要素的吞噬与再生。总体来看，AIGC 图像研究的相关研究更多是以定性思辨的方式总结图像的视觉设计，较少对视觉图像的内容进行实证性研究。

（二） NAR 理论与研究问题

NAR 理论（Narrate-Act-Resonate）是基于系统性文献综述提出的视觉叙事传播框架。NAR 理论解释静态图像如何通过特定视觉特征引发观众沉浸式叙事体验。该理论整合了叙事传播理论与视觉研究，提出图像需要满足三个核心维度，Narrate（叙事）通过背景、构图等构建故事场景；Act（行动）以人物或物体为叙事主体推动情节；Resonate（共鸣）借助真实感、动态暗示或禁忌元素激发情感与想象，引导观众补全叙事逻辑。

不同国家的视觉叙述策略有着文化、政治和技术的交叉影响。Markus 等比较了西方报纸对乌克兰冲突的视觉框架，发现德国《Die Welt》和英国《The Guardian》通过“受害者”和“侵略者”框架塑造俄罗斯形象，突出暴力图像来激发受众情感；而中国媒体更显得中立。Xu 和 Loffeliolz 分析了 X（推特）和微博上的德国形象，发现美国媒体强调德国的经济实力，偏向使用高饱和度图像，而中国媒体则聚焦文化和旅游，采用柔和色调，这表明视觉叙述受目标受众文化接近性影响。现如今，生成式人工智能正在重塑视觉叙述的方式，通过文生图模型创造的“智能拟态环境”可能引入偏见和失真，陈慧敏分析了推特上的 AI 图像，发现 AI 生成内容美学上更单调（低亮度、低复杂度），主题上更偏向传统符号（如古建筑、熊猫），缺乏现代元素，从而导致中国形象被“复古化”和刻板化。刘志远和孙少晶则以 CivitAI 平台上 AI 生成龙图像为例，发现 AI 在文化叙述中强调“威”（威严）和“萌” （可爱）的二元美学，虽能增强传播力，但却简化了文化复杂性.....(本文为文章截选，完整版请搜索公众号：“教育传媒研究杂志社”)

本文系重庆师范大学 2025 研究生科研创新项目（项目编号：YKC25008）的阶段性成果。