基于美学梯度法的人工智能风格化绘画系统

当前Stable diffusion等人工智能绘画模型在绘画时难以直接控制图像风格,同时风格模型训练仅针对单种风格。针对该问题,提出了一种基于美学梯度法的人工智能风格化绘画系统,以实现多种图像风格的控制和融合,并提供更加便捷的图像创作体验。收集并分析网络用户数据,结合问卷得到用户对图像风格的感性需求;根据感性需求收集各风格图像数据得到对应的风格图像训练集。使用梯度下降算法计算风格化文本编码器的权重,实现生成图像风格化的效果。通过可用性测试对比用户对该系统与传统人工智能绘画系统产出图像的风格满意程度,结果表明:人工智能风格化绘画系统的平均满意度相较传统人工智能绘画系统提升23%,表明人工智能风格化绘画系统在图像风格生成上具有更好的效果,可满足用户对图像风格的需求。该人工智能风格化绘画系统可以更便捷地实现图像风格调整,允许用户直观选择不同风格的权重,便捷使用一种或多种风格,能够有效满足用户对图像风格设计的需求。

伊夫-阿兰·博瓦的结构主义艺术批评和《作为模型的绘画》

结构主义艺术批评是当代艺术批评的重要流脉之一,普林斯顿大学教授伊夫-阿兰·博瓦(Yve-Alain Bois)作为结构主义艺术批评的重要代表,对欧洲现代主义经典艺术家和美国战后艺术皆有深入研究和独到分析。博瓦教授的代表作《作为模型的绘画》汇集了他关于马蒂斯、蒙德里安、毕加索等艺术家的批评论文,体现了成熟的批评方法;书的"导论"是他对结构主义艺术批评的理论阐述,具有重要的研究意义。通过《作为模型的绘画》的基本内容的分析,可以呈现其基本的理论立场,并能从中总结提炼结构主义艺术批评的重要特征。

基于知识的计算机绘画技术研究

计算机美术（ＣＡ）是计算机应用领域的一个新的重要分支．基于对画家绘画过程的分析和总结，以计算机图形学和专家系统技术为工具，给出了一种新的基于知识的计算机美术创作方法，包括绘画模型的抽提、特殊效果的模拟、美术知识表示及“美”的模糊评判等．

CG插画技术应用于动画设计中的方法研究

CG插画技术日渐成熟,使得它的功能延伸到其它行业,渐渐有取代传统手绘设计方式的趋势,成为主流的动画设计形式。本文研究的内容是CG插画技术运用到动画前期设计中的具体方法,它主要依托Photoshop、Painter、Sai等CG软件来实现。现代的动画设计越来越依赖CG插画技术的支持,这种技术甚至引导着动画艺术的发展方向通过对CG插画技术在动画设计中的运用方法研究,旨在改进动画行业的生产方式,提高生产效率。