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2024.09.26
转载请注明“刊载于《数字人文研究》2024年第1期”；参考文献格式：高瑾,张扬明,王林敏清,等.中国外销画研究模型探索:以英国V&A博物馆馆藏为例[J].数字人文研究,2024,4(2):42-61.全文PDF已在知网、万方上发表，此处注释及参考文献从略。
中国外销画研究模型探索:
以英国V&A博物馆馆藏为例
摘要
关键词
博物馆；数字化；中国外销画；图像研究；数字人文
作者简介
高瑾（通讯作者），英国伦敦大学学院数字人文讲师，Email:jin.gao@ucl.ac.uk
张扬明，英国伦敦大学学院数字人文研究生
王林敏清，英国伦敦大学学院数字人文研究生
刘佳玮，英国伦敦大学学院数字人文研究生
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引言
中国外销画是18世纪至19世纪中国艺术家绘制的出口到欧洲和北美的商品画，又称中国贸易画，其主题内容一般包括中国当时的传统习俗、职业、制造业、贸易、船舶运输、植物和动物等。它们是中国本土画家为迎合西方消费者审美而创作的一种同时融合了中国传统绘画技巧和西方透视绘画技巧的画种，具有独特的艺术风格。因部分中国外销画的高写实度，这一画种亦被许多学者作为图像史料来研究，例如，在2023年6月英国大英博物馆举办的《中国19世纪材料与视觉文化》特别展览及学术会议上，孔佩特等学者就着重利用中国外销画作为研究佐证。
全球范围内，有诸多机构都收藏有中国外销画的重要作品，例如英国大英图书馆、英国维多利亚与艾尔伯特博物馆（V&A）、荷兰莱顿大学图书馆、美国迪美博物馆等。V&A作为世界知名的艺术与设计博物馆，收藏的中国外销画年代跨度大、数量丰富且品类多样。这些作品不仅展示了中国画家如何在当时的社会、政治和经济背景下进行学习与创作，更记录了这一时期中西文化交融的独特演变历程。
然而，在本研究启动之前，V&A中国外销画的具体画作数量和主题内容并未得到过明确统计，其中高达90%的画作尚未进行数字化处理，编目信息也并不详尽，这给信息获取和研究带来了巨大挑战。因此，在伦敦大学学院（UCL）的资助下，中国外销画研究项目的第一阶段由V&A亚洲部“中国图像志索引典”（ChineseIconographyThesaurus，CIT）项目团队和伦敦大学学院（UCL）数字人文专业合作展开，在2023年夏季完成了2350幅外销画的编目、统计、数字图像拍摄、图片编辑及元数据处理等工作。本文将主要讨论项目在第二阶段中利用自己开发的数字人文研究模型所开展的图像主题分析，包括量化分析画作相似度以帮助研究画家和收藏史，通过深度学习模型提取图像特征并结合聚类算法进行自主分类，以及例举各类不同主题来对V&A中国外销画的艺术风格和技巧的演变展开讨论。
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研究目的及背景
17世纪至20世纪初，中国对外出口了大量的艺术品，其中包括瓷器、家具、画作等。这些出口艺术品因其精湛的工艺和独特的设计而备受欢迎，成为东西文化交流的重要载体，在全球艺术史上具有重要意义。作为中国外销艺术的一个重要组成部分，中国外销画主要包括油画、纸本水彩画、通草纸水彩画、线描画、反绘玻璃画、象牙细密画、壁纸画等画种。中国外销画研究起始于20世纪中期，至今已有80年研究史。
据先前研究发现，中国外销画中存在大量相似的主题和内容元素，例如人物动作、面部表情、动植物姿态等，部分原因在于外销艺术品创作流程中的批量和分工生产。学者们则可以利用这一现象，通过研究作品的相似度和差异点来区分和推断个别画家身份。然而，想要在上千幅外销画中进行画作相似度的对比研究，传统艺术史所用的案例研究方法很难完成，相较而言，数字人文方法则可以完成自动化地识别、分类不同主题元素，成为这一分析的有效工具，这是本研究的立足点所在。
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外销画数字人文研究模型
因此，本研究希望通过研究以下问题而建立一个完善的数字人文研究模型，用于探索中国外销画的绘画风格和图像主题。
（1）如何使用数字人文方法分析V&A中国外销画的大量数字化图像，以进一步鉴别不同画家和风格差异并深入了解画作的主题内容？
（2）1840年前后的中国外销画主题所发生巨大变化是如何反映在V&A的中国外销画藏品中的？如何通过量化手段对该变化进行衡量？
本研究建立的数字人文研究模型（图1），整合了计算机视觉技术、深度学习算法以及图像志标引分析工具，以协助完成中国外销画研究中的画家鉴别、主题分类和图像志分析等任务。
图1中国外销画数字人文研究模型概念图
图1展示了该研究模型中具体的研究方法和流程。首先通过计算机视觉技术自动识别外销画相似图像，然后使用合适的深度学习算法，提取图像的特征，进行外销画主题聚类，最后进行细颗粒度的图像志标引，统计标引主题元素并结合专家文献深入分析特征。后文将结合研究实例详细讨论具体方法及其理论基础。
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研究模型应用实例
3.1外销画相似度分析与画家鉴别
本研究首先根据研究模型的第一步设计，对外销画进行相似度分析。在这批V&A馆藏外销画中，许多主题在不同画册中反复出现，大量内容元素被多次运用到不同的图像当中。这一现象与外销画的绘制工作流程有密切的关系，唐宁（Downing）就在其记录中指出，通常同一画坊的画家会从固定线稿设计图中选择元素，如船只、人物、动植物等，然后将它们组合以满足客户需求。分工模式导致不同画师负责不同元素，为确保细节一致性，大量作品出现相似元素。外销画家也通过临摹，甚至木版印刷而重复生产，并逐渐发展出自己的艺术风格，后来即使没有模板，他们的作品也能保持高度一致。拉沃莱埃（Lavollée）从外销画产业角度强调，不同画师专注于不同部分，保证了绘画质量，同时能更好应对19世纪远洋贸易交易峰期的出口量波动。不过，与沃尔特·本杰明（WalterBenjamin）所主张的“当一件艺术品被使用技术手段复制时，它就失去了它的光环”不同，大多学者认为，尽管作品相似，但细微差异也是画家主观能动性的体现，可作为识别画家和画作出处的“指纹”和艺术性的标志。
例如图3中，画作D.1407-1900与E.3272-1910出自V&A所收藏的两个不同画册，前者为1900年从马格斯兄弟公司购得，后者则是在1910年从收藏家安默斯特罗夫人（Mrs.Amherst-Law）处购买；前者在V&A编目系统中显示画家为周培春，而后者的创作者信息未知。E.3272-1910经前述方法被识别为D.1407-1900的相似图像。可以看出，两幅画作在主题内容、画面布局、人物构图等方面均非常相似，我们可以推断出E.3272-1910所在画册也应是由周培春或其所在画坊的画家绘制。画作E.3272-1910左下角也印有“北京周培春画”的画坊印章，进一步验证了这一推论。
图3相似画作D.1407-1900与E.3272-1910
VictoriaandAlbertMuseum
值得注意的是，这一使用数字技术来鉴别画作画家的方法（即“用A来鉴定B”）与传统艺术史方法（即“用B来鉴定A”）有很大不同之处。传统艺术史方法通常依赖于对画作上印章、签名等明确标识的鉴定。艺术史学家会首先确认画作上的印章或签名，确定其作者，然后再根据已知作者的风格特征去鉴别没有印章的作品，即从有印章标识B出发，推断出未含印章的画作A。然而，本研究在相似度分析与画家鉴别中采用的数字人文方法，恰恰与传统方法流程相反。我们利用图像相似度分析算法，对具有已知作者的画作（如D.1407-1900，由周培春所绘）进行分析，提取其特征，再与其他具有相似特征但作者未知的画作（如E.3272-1910）进行比较。通过这种“用A来鉴定B”的方法，我们得出了E.3272-1910可能也出自周培春或其画坊的结论。这种方法不仅依赖于直观的视觉相似性，还结合了画作细节上的印章信息，如E.3272-1910画作左下角的“北京周培春画”印章，进一步验证了我们的推论。
数字人文方法与传统艺术史方法在具体实施过程中有着显著的不同。传统方法往往需要依赖研究者对艺术史深厚的知识积累和经验判断，对于印章或签名的辨认具有较高的专业要求。同时，传统方法在面对没有明确标识的画作时，鉴定工作可能会受到限制，难以给出确切的作者归属。而数字人文方法则利用了图像处理和模式识别技术，可以系统地、客观地、高效地进行大规模数据的分析，一定程度上减少主观判断带来的误差。
3.2深度学习聚类与图像分类
根据研究模型的第二步，本研究首先使用了深度学习方法以细分画作的主题。V&A中国外销画的图像数据作为全新的专题数据集，并没有公认的分类准则以及对应的类别标签数据，因此最佳方法是采用无监督的深度学习方法对数据集进行了初步聚类，再结合艺术史专家意见和以往研究，人工确定分类主题的准确语义并进一步细分为更多的子主题。
在模型提取特征之后，为了寻找特征相似的图像以划分不同集群，本研究使用了k-means算法进行图像的聚类。K-means是一种简单而高效的聚类算法，在设定k组聚类中心后，它可以根据数据特征将数据点分配给最近的聚类中心，然后重新计算中心位置。作为一种无监督的学习方法，它不需要额外的分类标签数据。在数字艺术史研究中，艾伦·古尔特配（ErenGultepe）等就曾使用k-means算法对8种不同艺术风格的共6000余幅图像进行分组，皮拉尔·罗萨多（PilarRosado-Rodrigo）等用该算法给数千张大众艺术图像进行标记区分。这些研究的成果证明，无论是聚类还是后续的可视化展示，k-means都较为适用于中国外销画的分类任务。
在确定k值时，本研究使用了肘部法则（ElbowMethod）以及作为辅助参考的轮廓系数法（SilhouetteCoefficient）来判断最佳的聚类。观察图4可以发现，在当k=6时，簇内平方和WCSS曲线减少速度显著减缓，轮廓系数也在下降趋势中遇到第一个“凸点”，因此可判断最佳聚类数为6。为了更直观地理解聚类结果，如图5所示，t-SNE算法将所有图像的特征映射到二维空间的可视化散点图，并使用颜色和标签表示不同的聚类，以方便下文描述算法聚类的结果及其各聚类图像的主要特征。
图4研究模型的图像分类：
肘部法则和轮廓系数法确定最佳聚类数量
作为利用t-SNE算法降维可视化艺术图像的先驱，谷歌艺术与文化实验室的t-SNE地图项目首先实现了在交互网站上显示数千张图像以比较图像内容。皮拉尔等则通过t-SNE算法搭建的“视觉地图”探究了互联网广泛图像隐含的新视觉模式。这些案例证实了t-SNE用于探索海量艺术图像关联的潜力。
观察本项目t-SNE算法聚类的结果（图5）和数据点对应的图像，所聚类别可分为“动物与植物”（第0组）、“建筑与场景”（第1组）、“人物肖像”（第3组）、“船舶”（第22组）、“人物与工具”（第4组）及“黑白色线稿（未上色草图）”（第5组）六簇聚类。从不同聚类的图上相对距离可以推断图像特征上它们的亲疏关系；聚类内部数据点的数量和密集程度反映该类图像的数量多寡；聚类内部的距离则可以依据象限法观察画面主要特征的演变，以探索细分子主题的机器视角。
图5经过t-SNE算法降维后的
图像聚类二维可视化散点图
通过对t-SNE散点图进行解读，本研究发现有以下发现。
（1）“动物与植物”和“船舶”聚类与其他聚类没有直接连接，反而间距较大，表明它们的图像特征与其他类别明显不同。进一步观察，我们发现在“动物与植物”中，鸟类和鱼类位于顶部，昆虫位于底部，植物的占比从顶部到底部逐渐增加。在“船舶”中，顶部的图像具有更多的桅杆，底部的图像桅杆较少。
（2）“黑白色线稿”聚类与其他类别稍远，但它不能构成一个独立的主题，因为它包含了各种生产场景、器物和人物。大多数图像都是工具或器皿的线稿，其中左上角的小聚类主要是建筑和人物的草图，左下角的小聚类是已上色的器具。
（3）“建筑与场景”“人物与工具”和“人物肖像”三个聚类通过局部相连，形成一个较大的聚类群，表明这些画作中存在许多共同的图像元素。在“建筑与场景”聚类中，从右到左，图像背景从室外转向室内，人物逐渐变大。从上到下，从以建筑和环境为主到以多人聚集的仪式或庆典为主。左上角的一个小聚类主要描绘了室内家庭活动场景，这些画作具有相似的色调和元素。
（4）“人物与工具”和“人物肖像”的数据点散布广泛，表明它们的数量丰富，具有多样性。同时，两者“咬合”区域显示出图像特征上的混淆，也是之后图像志标引时应注意的微妙之处。拆开来看，在“人物与工具”聚类中，数据点顶部的图像人物使用工具，底部的图像人物呈站立姿态，左侧的图像有肩扛货物的商贩，右侧的呈现手工业劳动者操作工具。而“人物肖像”聚类中的其他数据点，顶部的图像人物呈小身材、朴素服装，底部的人物体型修长、穿官服，左侧的接近真实生活，右侧的图像出现神话人物和色调变浅。左下角小聚类图像含端坐神像，右下角是菩提叶上的人物肖像——由于明显的叶黄色背景可能导致算法忽略了内部特征。
介于本研究针对V&A的外销画馆藏，并重点探讨中西方审美对外销画的种种影响，因此我们主要沿用柯律格的视角来划分主题，同时结合冯德波和大英图书馆的分类方法来进一步细化子主题，以期更全面地呈现西方受众对中国晚清自然地理与社会风俗的兴趣。
在最终的分类方案中，本研究将所有外销画的图像分为了5类，按占比高低排列如下：（1）阶层与行业；（2）动植物；（3）其他；（4）风俗习惯；（5）地貌与建筑。进一步则细分为22类：地貌与建筑类细分为地貌、室内场景、园林、商店店面4类；风俗习惯类细分为宗教、历史和传奇人物，盛典、游行、仪式等，法庭、刑罚，以及童戏5类；阶层与行业类细分为丝绸、茶叶和瓷器制造，市井百态、权贵显要、武将士兵、奏乐5类；动植物类细分为植物、篮花、花鸟、草虫、昆虫和鱼6类；其他类细分为船舶和各类器具2类。图6显示了V&A中国外销画各主题类别画作数量和占比。
图6V&A藏中国外销画各主题画作数量及占比
注：各细分类别画作数量列举如下，单位：幅。地貌与建筑90：地貌7，室内场景51，园林30，店面2；风俗习惯319：宗教、历史和传奇人物167，盛典、游行、仪式等53，法庭3，刑罚48，童戏48；阶层与行业1087：丝绸、茶叶和瓷器制造116，市井百态702，权贵显要185，武将士兵37，奏乐47；动植物441：植物314，篮花21，花鸟37，草虫42，动物15，鱼12；其他342：船舶163，各类器具179。
图6显示，“阶层与行业”主题的画作占据了V&A中国外销画的几乎半壁江山（48%），随后是“动植物”主题（19%）、以“船舶”和各种器具为主的“其他”主题（15%），风俗习惯主题（14%），最后是极少的“地貌与建筑”主题（4%）。根据本研究对“阶层与行业”主题的界定，荷兰收藏的外销画符合该主题的画作占比约31%，大英图书馆的收藏中占比42%，大英博物馆的收藏中约占比26%，比例均不低，可推断该主题外销画是晚晴时期的主要出口品类之一，表明了西方受众对当时中国社会生活的明显兴趣。
尤其值得注意的是，在V&A的外销画中，仅该主题之下的“市井百态”一个子主题画作的数量就占了总数的约30%（702幅），这些画主要以西方游客的视角速写式地描绘了中国街头商贩、工匠和艺人等市井面貌，以满足西方对异国街头人物群像以及奇特工具的好奇心。“权贵显要”这一子主题也有较多收藏（185幅），内容为仕官、仕女等贵族阶级的肖像和华丽服饰，隐含了西方对异国权贵生活的想象。“动植物”主题的画作占据总量的第二位，大多类似动植物学插画或者科学图解，试图写真般地展现当地的特色植物与动物。绚丽和精致的中国植物外销画，还给当时的欧洲植物学家留下了深刻印象，参与了他们对中国植物学认知的塑造过程。
为了验证柯律格关于中国外销画在1840年前后主题内容和画风发生巨大变化的理论，本研究将已知创作年代的外销画按照1840年之前和之后进行了分类统计，见图7和图8。
图7V&A藏1840年之前的中国外销画
各主题画作数量及占比
图8V&A藏1840年之后的中国外销画
各主题数量类别所占比例
由图7和图8可见，外销画主题分布在1840年前后有着显著变化。1840年以前主要集中在以下几类：市井百态（102幅）、植物（63幅）、家具与工具（143幅）、丝绸茶叶和瓷器制造（54幅）、奏乐（29幅）以及室内场景（31幅）等。相比之下，1840年以后，市井百态类数量激增至481幅，而植物类骤减至1幅，家具与工具类也减少到仅1幅。其他类别如刑罚、地貌和室内场景等，数量也有显著变化，刑罚类画作增加到13幅。
作为研究模型的第二步，主题分类帮助我们揭示了1840年前后外销画主题和风格的显著变化，但这种宏观的主题分类仍存在一些局限性，无法充分捕捉每幅画作中的细节和复杂性。因此，下一步我们进行了细颗粒度的图像标引工作，对每幅画作中出现的具体元素进行详细统计和标注，帮助我们更深入地理解画作的内容和演变。
3.3图像志标引和深入研究
我们尝试使用“Zooniverse”和“飞书”完成外销画标引任务。Zooniverse是一个在线众包平台，将数据分析、图像识别、文本分类等任务分配给志愿者，旨在通过公众参与完成科学、历史和文化等领域的问题研究。在本研究中，我们首先使用Zooniverse进行图片元素的选择和标注，但是由于该平台的数据收集流程较长，且标注工具使用起来繁琐，所以在后期标引时改为使用飞书的线上多维表格（如图9）。
图9飞书线上协作表格标注页面
首先，本研究使用基于CIT专家标引的数据样本进行高频词学习和批量标引，并引入手动修改来补充标引词。具体标引过程为：确定主题和内容，记录次要场景的特殊细节，对核心元素进行重要性判断。标注词的选择遵循帕夫莱克等人在图像的标准与量化中提出的准则，包括将罕见图案替换为更常见的同义近义词以提高理解度，及将相似主题归入更广泛的类别以保持标引的合理性。这一标注过程确保了对外销画藏品的准确描述和分类，为后续研究提供了重要基础。
从标引结果统计来看，按照CIT词汇表的分类，这批藏品标注中使用最多的是“社会与文化”大类下的“衣食住行”词汇（占比40.3%），其中比例较高的为“服饰”和“居住”类词汇，占比分别为17.8%与13.1%。本批藏品还使用了“社会与文化”中的“艺术”（占比2.6%）、“经济”（生产场景，占比6.8%）、“节庆与娱乐”和“社会”类（占比1.4%）词汇作为标引词。图10展示了所有属于CIT词汇表前三层的上位类词汇标引词的累积词频，使用D3.js绘制。
图10V&A藏中国外销画标注中
使用的CIT词汇分布
如图10所示，从CIT的七个大类来看，外销画的主题元素主要集中在社会与文化、自然界、人类这三大类之下，而神话与传说、宗教、文学作品、历史与地理这四大类下的主题元素则很少出现。原因可能在于后四类主题较为抽象和复杂，不易通过视觉艺术直接表现，同时西方顾客对这些题材的理解和兴趣相对有限，再加上外销画的批量生产模式更倾向于选择容易理解和接受的主题，而非复杂的神话和历史题材。这一发现也反映出外销画与传统中国画在题材内容上存在的显著不同。传统中国画的题材具有高度的文化审美、哲学追求和精神象征意义，而外销画的题材内容往往以促成贸易和满足西方客户的兴趣为导向。
图11V&A藏中国外销画标注中CIT标引词
使用频率排位（前20位）
与其他高频标引词相比，“影”一词尤其难以归类，但其有307幅外销画使用它作为标引词（在全部外销画总占比13%）。传统中国画通常不描绘人影，稀有者如宋代画家乔仲常的《后赤壁赋图卷》。但是在外销画中，却常可以看到加上光影效果的人物和影子的细节。这批V&A外销画藏品中大量的“影”，正展现了早期外销画是如何将中国传统绘画技艺和西方绘画技法相结合的（如图12）。
图12V&A藏中国外销画中带影子的
小贩形象VictoriaandAlbertMuseum
为了进一步深入挖掘1840年前后画作中具体内容元素的演变，本研究进一步将标引词按照1840年前与1840年后进行了词频统计和对比。图13显示了部分标引词的使用频率变化。
图13V&A藏不同年代中国外销画标注中
CIT标引词使用频率对比（1840年之前与之后，部分）
其次，“影”“倒影”等元素在1840年之后画作中的减少反映了外销画画风的变化，即由19世纪上半叶学习西方的写实效果逐渐变得向旅游艺术发展，画风逐渐粗糙和扁平化。如图13，我们选取三幅不同创作年代的“官员”主题词外销画进行对比。其中左画（博物馆藏品号8965:4）创作于1800—1810年，有明显的人影，人物描绘细致，穿着写实，并且其博物馆编目有具体标注“穿着官服并佩戴官徽的满洲贵族”，以便西方买家了解服饰内容。中画（博物馆藏品号D.640-1889）创作于1820—1840年，虽然画中也有人影，但较左画来说，增加了人物抬手的站姿、背景的栏杆和地面纹饰，开始出现艺术风格的转变。右画（博物馆藏品号E.3200-1934）创作于大约1902年，画中人影消失不见，取而代之的是更加扁平的构图和生活场景。
8965:4
（1800-1810）
D.640-1889（1820-1840）
E.3200-1934
（约1902）
图14三幅不同创作年代的
“官员”主题词外销画对比图
·刑罚（CIT0360584）：1840年之前0次，1840年之后9次
·罪犯（CIT0293862）：1840年之前0次，1840年之后13次
·酷刑（CIT0284127）：1840年之前0次，1840年之后3次
·死刑（CIT0377208）：1840年之前0次，1840年之后4次
·刑具（CIT0284128）：1840年之前3次，1840年之后12次
如前所述，这些1840年之后的画作产地也不再仅限于广东，而是包括了浙江、北京等地。这反映出中英贸易关系的变化，即中国开放了更多的港口，西方商人能够更自由地进入中国进行贸易。同地区的外销画不仅在风格上有所不同，还在内容上丰富了外销画的题材，增加了更多关于中国司法和刑罚的场景描绘。这些变化促使更多不同风格的外销画进入市场，其中即包含以刑罚为主题的画作，更注重表现中国司法的神秘，以满足西方观众对东方世界的猎奇心理。
4
总结
首先，本研究通过对V&A馆藏的2350幅中国外销画进行相似内容和画家鉴别，极大地提高了研究效率，并为未来深入研究这些画作的主题内容和画家识别提供了数据前提。其次，我们通过研究图像主题分类和分布，深入探讨了西方对中国外销画的态度，以及其如何影响了外销艺术行业的发展。建立在陈雅新等学者的新研究基础上，我们回顾并评价了柯律格在40年前对外销画主题变化进行讨论时的不足之处，并凭借对画作的数据统计以及陈雅新等学者所得出的新理论，进一步推论出影响外销画主题风格变化的深层原因是中西双向，甚至是多方向的驱动力。这一定量定性结合的研究成果，使我们能够以更客观的方式验证前人的研究，并更深刻地理解社会和政治因素对艺术的影响。最后，我们建立的外销画数字人文研究模型整合了计算机视觉技术、深度学习算法以及图像志标引分析工具，这一综合性的研究方法为未来的艺术史研究提供了新的范例，有望在其他领域的数字人文研究中得到广泛应用。
UCL和V&A合作的中国外销画项目仍是一个进行中的研究项目，但目前的研究发现已经为我们揭示了关于这一独特艺术形式的新见解。这一领域的不断发展将为我们提供更多深入了解和欣赏中国外销画的机会，同时也将启发更多关于艺术、历史和文化交流的研究。我们期待着未来的深入探索和合作，以进一步拓展我们对中国外销画的认知。
致谢
我们对张弘星博士、陈雅新博士、冯德波博士（R.H.M.vanderPoel）、“中国图像志索引典”项目团队、以及研究生JoséPedroSousa表示诚挚的感谢。他们的专业知识和无私奉献对本项研究的成功起到了关键作用。此外，我们也感谢伦敦大学学院FellowshipIncubatorAwards科研经费和PercivalDavidFoundationofChineseArt基金会的慷慨资助，以及2023中国数字人文年会给予我们优秀论文奖的认可和鼓励。