人工智能艺术概论（微课版）课件 3.2人工智能艺术工具的应用

3.2人工智能艺术工具的应用TheApplicationofArtificialIntelligenceArtTools3.2.1文本生成3.2.2图像生成3.2.3视频生成3.2.4三维生成3.2.5音频生成随着AI生成技术快速发展，以深度学习为基础的AI艺术工具优势显著，它覆盖“文本-图像-视频-三维-音频”全创作链路，借“预训练模型+场景化微调”降低门槛、提升效率，推动艺术跨模态融合创新。文本生成图像生成三维生成视频生成音频生成人工智能艺术工具的核心定位与分类生成对抗网络(GAN)扩散模型(Diffusion)原理:生成器与判别器博弈训练。优势:图像细节丰富、风格化强。局限:训练不稳定、易生成重复样本。原理:从逐步加噪到逆向去噪学习图像分布。优势:数据需求少、生成质量高、逻辑连贯。局限：计算成本高、显存需求大。3.2.3图像生成图像生成：利用计算机算法生成新图像的过程，它广泛应用于艺术创作、虚拟现实和游戏开发等领域。图像生成平台：基于图像生成技术，经深度神经网络训练，支持多输入模态，用相关算法生成高质量符合语义的工具。我们比较主流的架构有生成式对抗网络和扩散模型。基本概念图像生成三大核心应用端到端的图像生成图像局部生成及更改图像属性编辑①图像属性编辑：可以被看作是人工智能赋能的Photoshop，它极大地降低了图像编辑的复杂性和技术门槛，可以实现图片去水印、自动调整光影、设置滤镜、图像风格复刻与修改、分辨率提升等功能。图像生成三大核心应用图像属性编辑提示词：保持原画结构不变，一株融合荷花形态与多肉质感的植物，生长在沙漠岩石地貌中，花瓣带水珠与红褐斑点，超写实光影，科幻生物风，8K高清细节。②图像局部生成及更改：用于更改图像的部分构成，例如修改面部表情、局部换脸、优化细节以及抹除画面中非必要部分等。图像局部生成及更改提示词：保持原画结构、人物设定不变，年轻男性，半束黑发，原始风格毛绒露胸马甲，绳结项链，灰色背景，超写实肖像。图像生成三大核心应用③端到端图像生成：对应创意图像及功能性图像生成两大场景，主要指基于草图生成完整图像、有机组合多张图像来生成新图像、根据指定属性生成目标图像等。端到端的图像生成多技术场景的交互式图像生成方式可以让创作者们更专注于艺术创作的本质，同时也为非专业人士提供了更加友好且无障碍的创作途径。提示词：保持图像结构，中式禅意客厅，木质装潢，圆形窗，竹帘隔断，暖光，传统家具与摆件，高清写实。图像生成三大核心应用国内国外模型代表隶属机构StableDiffusion文心一格Tiamat6penArt江城洛神libulibuWHEEDeepDreamlmagenDALL·E3MidjourneyStabilityAl百度上海退格数字科技有限公司北京毛线球科技有限公司武汉人工智能研究院北京奇点星宇科技有限公司美图秀秀GoogleGoogleOpenAIMidjourney国外国内国内国内国内国内国内国外国外国外国外部分国内外图像生成平台视频生成是人工智能根据文本、图像、视频等单模态或多模态数据，自动生成高保真视频内容的技术。基于不同的应用视角，视频生成方式可进一步细分为视频剪辑、视频属性编辑以及视频内容生成。3.2.4视频生成视频剪辑视频属性编辑视频内容生成基本概念视频剪辑基于视频中的多模态信息的特征融合进行学习，根据氛围、情绪等高级语义限定，对满足条件的片段进行检测并合成，常常用于影视剪辑、视频换脸等场景中。视频剪辑3.2.4视频生成《敢探极境》汤臣倍健之致敬中国南极科考冰下湖生命探索特别呈现视频属性编辑包括视频画质修复、删除画面中特定主体、自动跟踪主题剪辑、生成视频特效、自动添加特定内容、视频自动美颜等，常常用于视觉后期的特效制作环节中。视频属性编辑3.2.4视频生成修复前修复后视频高清修复对比视频内容生成基于给定模态的信息，生成相应的视频内容，其本质是对源信息的编辑与调试，该种生成方式常常用于影视游戏场景制作、广告宣传及数字人的制作中。视频内容生成3.2.4视频生成《蓝兔邦尼》宣传短片视频生成技术发展的关键阶段视频生成技术发展有三个关键阶段：基本图像帧处理、结构解耦与生成机制优化以及基于扩散模型的跨模态生成。1第一阶段：概念：基于图像帧处理逐帧生成简单插值构建视频。缺点：存在内容与时序连贯性差的问题。视频生成技术发展的关键阶段图像帧处理案例2第二阶段：概念：优化生成机制，通过解耦前景背景、分离运动与静态信息提升时序一致性。缺点：生成质量有进步但仍存在计算冗余与模态鸿沟问题。视频生成技术发展的关键阶段结构解耦与生成机制优化案例3第三阶段：概念：基于扩散模型实现跨模态生成，融合能力强，可根据文本等生成高质量视频，强调语义准确与运动合理，应用于AI动画等领域。缺点：虽面临生成时长、训练成本等挑战，但跨模态驱动是未来关键方向。视频生成技术发展的关键阶段基于扩散模型的跨模态生成的案例国内国外模型代表隶属机构Gen-2/Gen-3NUWA-XLStableVideoSoraKlingCogVideoSD-EbSynthPhenakiImagenVideoSD-Defor