Apr, 2023

每个人都能成为毕加索？探究人类与人工智能绘画神话的计算机框架

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TL;DR该论文研究了人工智能艺术与人类艺术之间的差异，结合神经潜在空间和审美特征，以及个体性巴勃罗・毕加索的分析，发掘了人类艺术家在创新技术方面的优势，并指出了应更加注重美学和人类艺术家的参与来提高 AI 艺术的水平。
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发现论文，激发创造
  • 计算机能否创造艺术？

    本文讨论了计算机使用人工智能是否能够创作艺术，包括描绘了其自动化艺术的历史、现实和未来的发展前景，并推测了人工智能是否有可能被认为是艺术作品的创作者。

    Jan, 2018

  • AI 艺术神经星座：揭示 AI 生成和人类艺术的集体和对比状态

    通过比较分析 AI 生成的艺术与人类艺术，揭示了生成式机器学习在艺术创作中的创造潜力，发现 AI 生成的艺术作品与现代艺术概念相关，同时通过色彩构成和主题熟悉度来推测艺术品的喜好和情感体验。

    Feb, 2024

  • 智能绘画：发展类人绘画智能体

    该论文提出了一种新的绘画方法 Intelli-Paint，它可以学习生成具有更加自然的绘画风格的输出幅面。该方法通过引入渐进层叠策略、依据语义指导刷子移动以及刷子规范化策略等 3 个策略，成功地实现了 60-80% 的刷子数目减少而不影响画面的质量。

    Dec, 2021

  • 人工智能能否创作艺术？

    在两个实验中，我们探究了人们是否愿意将由 AI 驱动的机器人创作的绘画视作艺术品以及将机器人视为艺术家，发现人们对机器人与人类的绘画艺术评价程度相当，但相比人类，人们不太愿意认为机器人是艺术家，部分原因是他们没有给机器人创造艺术的意图。

    Apr, 2021

  • 有机还是扩散型：我们能区分人类艺术和 AI 生成的图像吗？

    生成对抗网络图像与人类创作之间的区分是个具有挑战性的问题，本论文通过使用监督学习的分类器以及艺术家使用其艺术技巧的方法，对现代生成模型的性能进行了研究，并分析了自动化检测器和人类团队的结合可以提供最佳的准确性和鲁棒性。

    Feb, 2024

  • 基于人类审美偏好的大型文本到图像模型个性化：以康定斯基生成为例

    使用神经生成能力和感知注入技术，本研究提出了一种无需提示的生成方法，使用户能够自动生成个性化的具有自定义艺术风格的画作内容。

    Feb, 2024

  • AIxArtist：与人工智能互动逃离创作瓶颈的第一人称故事

    未来，艺术和人工智能（AI）之间的融合充满了前景，通过技术的进步，AI 在设计中的使用越来越广泛，艺术实践可能不再是一种仅限于人类的艺术形式，而是成为一种数字化整合的体验。通过增强的创造力和协作，艺术和 AI 可以共同努力创造出视觉上吸引人且满足艺术家和观众需求的艺术产出。虽然融合将走多远还难以预测，但艺术与 AI 很可能会相互影响。本文的研究人员通过描述 HCI 研究人员和 AI 之间试图摆脱创造障碍的互动，提出了一次第一人称研究，以探索 AI 如何支持艺术家的创造力，并在这种情境中什么是可解释的。结果引发了进一步讨论和探索，涉及到 XAIxArts 社区中透明化的归因、创作过程、伦理问题、灵感与抄袭等方面。

    Aug, 2023

  • 人工智能与美学判断

    生成人工智能产生以人类表达风格为基础的创造性产出，我们认为现代生成人工智能模型的输出所引起的体验是通过组织我们与艺术作品的互动的审美判断来进行的。

    Aug, 2023

  • 情感画像：通过 AI 生成艺术作品赋予自我表达能力

    该研究探讨了生成人工智能在反映作者认知过程、进行创意表达方面的潜力和限制，发现根据创意、美学、新颖性、娱乐性和深度等标准，AI 生成的艺术作品能够理解人类意图和基于情感进行视觉表现，并发现过度表现某些元素或刻板印象的图像对于 AI 的对齐性有负面影响。研究结果表明，AI 在促进创造力和自我情感表达方面具有潜力，而采用生成 AI 的框架可以帮助设计相关领域的人工智能干预措施（例如心理健康教育、治疗和咨询）。

    Apr, 2023

  • 没有艺术家还能有艺术吗？

    本文探讨生成式 AI 模型对艺术创作的影响，重点关注了不正当使用艺术家作品的问题以及市场利益转移，同时指出若应用得当，AI 生成模型有潜力成为艺术的一种积极的新方式，不会取代或损害现有的艺术家。

    Sep, 2022