1.了解生成式人工智能技术的原理及其在艺术创作中的应用机制

2.对比分析传统艺术创作与GAI辅助创作在构图、草图等环节的异同

3.选取2-3个具有代表性的AI艺术项目进行分析

4.基于当前趋势，对未来AI与艺术创作融合发展做出合理预测

5.个人对AI与艺术创作融合中的立场

1.通过文献或网络视频了解生成式人工智能技术的基本原理

2.自身了解到的相关信息和对身边有关艺术设计的观察

3.询问deepseek

4.上网搜索查找具有代表性的AI艺术项目的资料

自己完成：

1.研究方向

2.查找GAI原理与应用机制

3.查找代表性AI艺术项目（资源查找：图片）

4.思考未来发展趋势

deepseek辅助：

1.传统与AI辅助的对比（表格分析）

2.分析代表性AI艺术项目

3.提供建议

对研究的方向/思路较为清晰，有条理性，在运用deepseek辅助完成任务时能够明确输入自己的需要查找的关键提示词，但是对word文档操作还是不够熟练，有待加强。

GAI与艺术创作的研究报告

第一部分：引言

 

• 研究背景：随着人工智能技术的迅猛发展，生成式人工智能（Generative AI，简称GAI）正逐渐渗透到艺术创作的各个领域。从AI绘画、AI作曲到AI写作，GAI不仅改变了传统艺术的创作方式，也引发了关于“创造力”本质的深刻讨论。尤其是在视觉艺术、音乐、文学等领域，GAI展现出惊人的模仿与创新能力，使得“人机共创”成为可能。
• 研究意义：本研究旨在探讨GAI在艺术创作中的应用机制、优势与局限，分析其对传统艺术生态的冲击与融合路径。通过对比传统创作与AI辅助创作的异同，揭示GAI在艺术创作中的角色演变，为艺术创作者、教育者及政策制定者提供参考，推动技术与艺术的良性互动。
• 研究方法

（1）文献综述：梳理国内外关于GAI与艺术的研究成果；

（2）案例分析：选取具有代表性的AI艺术项目进行深入剖析；

（3）对比研究：从创作流程、创作主体、作品属性等维度对比传统与AI辅助创作；

（4）未来展望：结合技术发展趋势，预测GAI在艺术领域的可能走向。

 

第二部分：GAI与艺术设计的理论

 

1、GAI的核心技术

• 生成对抗网络（GANs）：通过生成器与判别器的对抗训练，实现高质量图像、音频等内容的生成；
• 变分自编码器（VAEs）：用于学习数据的潜在分布，生成具有多样性的艺术风格；
• Transformer架构：在自然语言与音乐生成中表现突出，支持长序列建模与风格迁移；
• 多模态模型（如CLIP、DALL·E）：实现文本与图像的跨模态生成，拓展了艺术表达的语言边界。

2、GAI在艺术创作中的应用机制

（1）风格迁移：将某一艺术风格应用于另一图像或音频；

（2）内容生成：基于关键词、情绪或草图生成完整的艺术作品；

（3）交互创作：艺术家与AI实时互动，共同完成作品；

（4）个性化推荐：根据用户偏好生成定制化艺术内容。

 

第三部分：传统艺术创作与GAI辅助创作的对比分析

• 3.1创作流程的对比

	传统艺术创作	GAI辅助创作
过程
特点	1.线性递进：阶段间有清晰顺序 2.内在驱动：创作意图完全来自创作者内心和主观经验 3.实体限制：受物理材料、工具技能、时间空间的制约 4.技能依赖：技术掌握程度直接影响想法实现度	1.非线性循环：可在任何阶段返回、重组、再生成 2.内外互动：人的意图与AI的随机性/知识库持续对话 3.数字无界：快速跨越风格、媒介、时代的限制 4.技能转移：从“执行技能”转向“概念沟通与批判能力”

 

• 3.2核心环节的深度对比

	传统艺术创作	GAI辅助创作
构思灵感阶段	主要依赖人（记忆、写实等）；灵感酝酿时间长；受个人经验与认知边界的限制	可通过文本描述直接生成；支持跨风格融合（创新性高）；风险：可能导致“灵感同质化”，过度依赖
执行与实现阶段	手眼协调：过程中有肌肉记忆；材料对话：颜料渗透、笔触质感等物理特性带来意外效果；时间沉淀：有时间性和仪式感	参数调整：通过调整参考数值可精细控制；无限变体：可一键生成多个变体；技术黑箱:生成过程不可视
修改与迭代阶段	每次修改都是不可逆的；修改过程本身留下痕迹	可随时返回一历史版本；可针对性进行特定区域重绘；可在保留构图的前提下更换艺术风格
技能与思维要求	观察力、手绘、理论知识的掌握、执行力	视觉化语言能力：将抽象概念转化为精确的描述词；批判性筛选能力：从大量生成结果中识别有价值的方向； 混合工作流设计：结合AI生成与传统工具的优势流程； 风格分析与解构：理解并描述不同艺术风格的本质特征

 

第四部分：代表性AI艺术项目案例分析

• 4.1案例一：故宫博物馆“数字文物库”与AI策展（文化遗产类）

（图1：“文化传承·数字共享”故宫博物院携多项数字化成果亮相数字中国建设成果展览会）

 

1）现状：

 

（文物数量）已发布超过 10万件 院藏文物的高清数字影像，且数量持续增加。

（文物类别）涵盖绘画、书法、碑帖、铜器、玉石器、陶瓷、织绣、雕刻工艺、金银器、珍宝、文献等26个大门类。

（数据质量）提供多角度、高精度的文物影像，重要器物支持360度旋转查看，部分书画作品支持超高清局部放大，能看到肉眼难以察觉的细节（如笔触、纸绢纹理、细微裂纹）。

 

2）项目背景：利用AI技术对馆藏文物进行高精度数字化和智能分类。

 

3）应用机制：结合VR/AR技术，让静态文物“活”起来，实现沉浸式观展。

 

4）分析：探讨AI如何助力传统文化的现代化传播，打破时空限制，提升公众参与度。

 

• 4.2案例二：AI绘画工具Midjourney/Stable Diffusion（工具类）

项目背景：全球最主流的两个图像生成模型

 

特性维度	Midjourney	Stable Diffusion
本质	商业化、闭源的云端生成服务	开源的基础模型与生态系统
访问方式	通过Discord聊天机器人（主）、网页版	本地部署（如AUTOMATIC1111 WebUI）、云端平台如DreamStudio、集成插件如Photoshop
核心优势	艺术质感强、风格独特且统一、易上手、社区活跃	高度自由可控、开源免费、可本地运行、支持深度定制（训练自己的模型）
核心劣势	闭源“黑箱”、自定义控制能力较弱、需付费订阅	初始上手复杂、生成质量依赖参数调试、硬件要求高
商业模式	订阅制（按GPU时间/月费）	开源免费，商业公司提供云端服务、定制化方案

 

 

• 4.3案例三：虚拟偶像“洛天依”

项目背景：利用语音合成、深度学习驱动的虚拟形象进行演唱会或直播。

 

应用机制：结合动作捕捉和AI作曲技术，实现跨时空的互动。

 

分析：探讨AI如何创造新的文化消费形态，以及粉丝与虚拟偶像之间的情感连接机制。

 

第五部分：未来趋势预测与融合路径​​​​​​​

• 5.1从“工具”到“智能体”

GAI将不再是被动执行命令的工具，而是具备一定“审美判断力”的智能体，能主动提出创作建议，甚至参与艺术批评。

• 5.2“半人马”工作模式的普及

即“人机共创”模式，艺术家与AI各自发挥优势：AI负责效率与生成，人类负责情感与判断，形成“1+1>2”的创作合力。

• 5.3伦理与版权体系的完善

训练数据的合法性：需明确是否使用受版权保护的作品；

生成内容的归属权：是否属于用户、平台或原始艺术家；

AI署名权：是否应标注“由AI参与创作”？

• 5.4沉浸式与交互式艺术的爆发

结合VR/AR、实时生成技术，AI将推动艺术从“观看”走向“参与”，观众可实时影响作品形态，实现“千人千面”的艺术体验。

第六部分：个人立场与结语

• 6.1我的立场：拥抱技术，坚守人文

GAI不是艺术的敌人，而是新的“画笔”。它无法替代人类的情感、经验与价值观，但可以拓展表达的可能性。未来的艺术家不应抗拒AI，而应学会与其对话、博弈、合作。真正的艺术，不在于“谁”创作，而在于“是否触动了人”。