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生成式人工智能在动画专业教学中的应用研究

孙煜瑶张云飞

摘要：随着信息技术的不断进步，生成式人工智能（AI）作为一种新兴技术，在各领域的应用逐渐成为研究热

点，特别是在动画专业教学中，生成式人工智能展现出了巨大的应用潜力和创新价值。通过系统地回顾生成式

人工智能的理论基石与发展脉络，揭示了该技术在动画教育中的巨大潜力，同时指出了在实际应用过程中遇到

的挑战与局限性，最后对生成式人工智能在动画专业教学中的具体应用进行研究。

关键词：生成式；人工智能；动画专业

一、前言进，从最初的简单网络到后来的复杂架构，如生成对

数字化时代，生成式人工智能技术正逐渐成为推动抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。每一次技

教育创新的关键力量，尤其在动画专业教学领域，其应术的迭代是对算法的优化，更是对创新思维的一次次

用潜力被越来越多的研究者和教育工作者所认可。动画挑战和突破。生成式人工智能的理论基石与传统算法

不仅是一种艺术形式，也是一种重要的文化和创意产业的根本区别在于其能力，即在没有直接输出样本的情

组成部分，其教育和创作过程需要不断吸收和应用新技况下，通过对大量数据的深度学习，模拟和生成高度

术以保持活力和竞争力。本文旨在探索生成式人工智能相似的新数据。这种能力的实现依赖于复杂的算法架

技术在动画专业教学中的应用，分析其对教学内容创新、构，包括深度卷积神经网络（DCNNs）、循环神经网

个性化教学、互动式学习，以学生实践能力提升的影络（RNNs）等。这些架构通过模仿人脑的处理方式，

响，旨在为动画教育领域的技术融合和教学模式革新提能够捕捉到数据的深层特征，从而在动画创作、自然

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供理论支持和实践指导。语言处理、图像生成等多个领域发挥巨大作用。发

展脉络中，生成式人工智能技术的演进从最初能够生

二、生成式人工智能技术概述成简单图像和文本的模型，到现在可以创作复杂动画、

（一）生成式人工智能的理论基石与发展脉络精细艺术作品，乃至进行音乐创作和编剧的高级模型，

生成式人工智能技术作为当代科技革新的前沿，每一步进展都是对前沿科技极限的探索和挑战。特别

根植于深度学习和机器学习的理论基石之上，经历了是在动画专业中，生成式人工智能的应用开辟了无限

从概念孕育到技术爆发的演化历程。发展早期阶段，的可能性，使得动画创作过程更加高效、创新和个性

研究者们便开始探索如何让机器通过学习大量数据，化。必威体育精装版的突破，如深度伪造技术和生成式人工智能

自主生成新的、未曾见过的数据，这一探索起初围绕绘画，更是将生成式人工智能的应用推向了一个新的

简单模式的识别与复现展开。随着时间的推移，神经高度，同时也为动画教育和创作提供了前所未有的工

网络的深度和复杂性不断增加，生成式模型也随之演具和灵感来源。

信息系统工程059

（二）技术特性与创新局限系列复杂而多元的困难与挑战，这些问题主要集中在技

生成式人工智能技术以其独有的核心技术特性在众术、资源和教学理念等关键领域。技术的迅速发展，尤

多领域中大放异彩，然而，在创新的道路上，它也面临其是数字化