人工智能绘画效果评估艺术改进与交叉和注意力
Yihuan Tian1, Shiwen Lai2, Zuling Cheng2
1Culture Design Lab, Graduate School of Techno Design, Kookmin University, Seoul 02707, Republic of Korea.
Entropy (Basel, Switzerland)
|April 26, 2025
概括
人工智能绘画工具可以增强艺术创造力,用户的兴趣和社会支持是关键因素. 这项研究引入了一个新的模型来评估人工智能辅助的艺术创作水平.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 艺术与技术 艺术与技术
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 人工智能绘画工具越来越多地集成到艺术创作过程中.
- 这些工具对用户创造力的影响有很大的不同.
- 了解影响人工智能辅助艺术创作的因素至关重要.
研究的目的:
- 在使用人工智能绘画工具后,识别和预测用户的创造力水平.
- 分析有助于增强或减少艺术创造力的因素.
- 建立一个数据集来评估人工智能影响的艺术创作能力.
主要方法:
- 开发一个多分类注意力支持矢量机器 (MCASVM) 模型.
- 引入一个概率校准网络来准确输出概率.
- 利用双分支注意模块 (DBAM) 进行增强的功能融合和分析.
主要成果:
- 这项研究建立了艺术创作能力评估数据集 (ACAAD).
- MCASVM有效地预测了创造力水平,并分析了影响因素.
- 人工智能绘画工具被发现可以增强普通用户的艺术创造力.
结论:
- 用户兴趣水平和社会支持是影响人工智能辅助艺术创作有效性的主要因素.
- 开发的MCASVM模型为评估人工智能驱动的创造力提供了一个强大的框架.
- 进一步的研究可以利用ACAAD促进人工智能和艺术研究的进步.
