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RENGONGZHINENG2024年第5期/数字技术与应用

人工智能RENGONGZHINENG

人工智能技术在数字艺术领域的应用

■刘晓红梁志胜吴昊陆志杰

随着科技的发展与进步，人工智能技术在数字艺更具创意和表现力的作品。

术领域的应用成为备受关注的研究课题。本文旨在深二、在数字艺术领域中的人工智能图像生成技术

入探讨人工智能技术如何影响数字艺术的生成、处理（一）以生成对抗网络（GAN）为基础的图像生

和创新，总结并分析了当前人工智能技术在数字艺术成技术

中的主要应用形式，包括影像生成、影像处理和创作GAN是一种基于两个神经网络的深度学习模型，

助手。通过对这些应用形式进行深入讨论与创新，强它在数字艺术领域中得到了广泛的应用。GAN模型的

调了人工智能在数字艺术中的潜力和价值，致力于推独特之处在于它包含一个生成器和一个鉴别器两个神

动数字艺术领域的发展和突破。经网络，它们相互对抗地协同工作。生成器负责将随

机噪音转化为逼真的图像，而鉴别器则评价生成的图

数字艺术作为艺术领域的一个重要分支，已经在像，以识别它们的真实性。这种对抗性训练使得生成

过去几十年中取得了巨大的发展。随着科学技术的不器不断改进，产生更加真实的图像，同时鉴别器也在

断进步，数字艺术领域也迎来了新的机遇和挑战。人不断提高识别能力。相对于其他图像生成技术，基于

工智能技术的快速发展为数字艺术的生成、处理和创GAN的生成模型通常能够生成更接近现实的图像。通

新提供了全新的可能性，引发了广泛的关注和研究。过微调GAN模型中的图片特性参数，艺术家可以在

本文将深入探讨人工智能技术在数字艺术中的应用，任何时候创建新的、高度个性化的图像，从而提供了

重点关注影像生成、影像处理和创作助手等方面的应灵活的创作方式，这种方法为数位艺术家提供了更多

用，以及相关的问题和挑战，深入研究和创新人工智的创作空间与自由，推动了数字艺术的创新。

能在数字艺术中的应用，以推动数字艺术领域的不断此外，基于GAN的图像生成技术也可以应用于数

发展和突破。未来，在人工智能技术的引领下，数字字化领域的其他方面，如图片修补和数据增强。在图

艺术将迎来更加辉煌的未来。片修补过程中，我们可以利用已知的图像语义信息以

一、人工智能发展的背景及信息和噪音，来修补丢失的图像部分，提高了图像

的完整性[2]

人工智能的迅速发展在全球范围内引起了广泛的。在数据增强方面，GAN能够生成更多真

关注，其潜力巨大，已成为许多国家的战略重点。我实的图像，从而丰富了数据集，为数码艺术家们提供

国作为一个重要的参与者，已经采取了一系列政策措了更多的创作素材。然而，基于GAN的图像生成技术

施来推动人工智能产业的发展，这些政策包括国家层也存在一些局限性，例如，生成的图像可能在多样性

面的文件，如《新一代人工智能发展规划》等，以及方面不足，同时也可能存在一定的缺陷，如协调性问题。

地方性政策，如各地促进人工智能产业发展的实施意此外，训练一个GAN模型需要较长的时间和复杂的设

见，这些政策的制定和实施显示出我国政府对人工智备，这增