文章摘要
王瑶,陈登凯,余隋怀.人工智能技术驱动视觉传达作品生成研究综述[J].包装工程,2024,(6):188-196.
人工智能技术驱动视觉传达作品生成研究综述
A Review of Research on Artificial Intelligence-driven Visual Communication Work Generation
投稿时间:2023-10-18  
DOI:10.19554/j.cnki.1001-3563.2024.06.020
中文关键词: 人工智能技术  视觉传达作品  图像生成  视频生成
英文关键词: artificial intelligence  visual communication works  image generation  video generation
基金项目:陕西省特支哲社领军(D5113200021);通透型载人潜水器人机环设计研究(D5130220070)
作者单位
王瑶 西北工业大学 工业设计与人机工效工信部重点实验室西安 710072 
陈登凯 西北工业大学 工业设计与人机工效工信部重点实验室西安 710072 
余隋怀 西北工业大学 工业设计与人机工效工信部重点实验室西安 710072 
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中文摘要:
      目的 为改进人工智能技术驱动视觉传达作品的生成方式,提升视觉传达作品的生成质量并为视觉传达设计效率提供理论支撑。方法 基于Scopus和中国知网数据库下载并整理相关文献,分析现有人工智能技术驱动视觉传达作品生成的关键技术、研究方向,以及研究方法。结论 通过精读文献划分出目前人工智能技术驱动视觉传达作品生成的研究方向,包含以文字生成图像、以图像生成图像,以及视频生成。提取各研究方向中所采用的研究方法,涵盖生成对抗网络、知识推理、空间自适应等。通过分析人工智能技术驱动视觉作品生成的研究现状及方向,进一步总结和归纳研究方向和方法,为未来设计师应对复杂设计挑战开辟了新路径,同时为未来人工智能技术赋能视觉传达作品生成提供了参考和依据。
英文摘要:
      The work aims to provide theoretical support for improving the generation of artificial intelligence-driven visual communication works, enhancing the quality of visual communication works and the efficiency of visual communication design. In this paper, relevant literature based on Scopus database and China Knowledge Network database were downloaded and collated to analyze the key technologies, research directions and research methods of existing artificial intelligence-driven visual communication work generation. The current research directions of AI-driven visual communication work generation are classified through intensive reading of literature, including text-to-image, image-to-image and video generation. The research methods adopted in each research direction are extracted, covering generative adversarial networks, knowledge inference, spatial adaption, etc. By analyzing the current status of research on AI technology-driven visual work generation as well as research directions, summarizing and summarizing the new step of research directions and methods, it opens up a new path for future designers to deal with complex design challenges, and at the same time provides references and bases for the future generation of AI technology-enabled visual communication works.
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