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人工智能转译传统美术图案的公众情感认知解构
于雷1,冯鑫2,彭文博1,陈国强1
1.燕山大学,河北 秦皇岛 066000;2.石家庄铁道大学 管理学院, 石家庄 050043
摘要:
目的 人工智能的发展逐渐渗透到人文艺术领域,其中智能辅助艺术创作引领了学科领域发展新趋势,人工智能(AI)与传统美术图案的结合为传统美术的创新与传承带来了新的活力。研究对公众如何认知经由人工智能转译后的传统美术图案及影响此类认知的主要因素。方法 研究运用人工智能图像转译技术,将6幅中国传统艺术图案进行风格迁移和重构,并以网上问卷调查的方式,收集355名受试者对原图案和转译图案的情感评价与审美理解,进而对公众的认知结构进行解构与分析。讨论 研究发现,公众对经由人工智能转译后的传统美术图案的风格契合度的情感认知路径是多元复杂的,其涉及美感、色彩、愉悦、工艺、构图等多重元素的因素组合。结论 公众对人工智能转移后的美术图案的情感认知,除了现有研究所侧重的色彩与纹理等因素,生成图案的整体感以及其展现的情绪色彩也能够对公众契合度认知产生核心影响。
关键词:  人工智能  传统美术图案  神经网络  情感认知  情感设计
DOI:10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.12.007
分类号:
基金项目:2020年河北省社会科学基金项目(HB20YS016)
Public Emotional and Cognitive Deconstruction of Traditional Art Patterns Translated by Artificial Intelligence
YU Lei1, FENG Xin2, PENG Wen-bo1, CHEN Guo-qiang1
(1.Yanshan University, Hebei Qinhuangdao 066000, China;2.School of Management, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang 050043, China)
Abstract:
Key words:  

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