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现代景观设计的审美调查
摘要：后现代主义是20世纪下半叶出现的一种哲学，文化和艺术趋势。它批评了现代主义的理性，规范和线性思维，并呼吁接受多元化，分散和相对论。在这种思想趋势下，现代景观设计美学也发生了重大变化。本文从后现代主义的角度讨论了波普艺术在现代景观设计中的重要性。作为一种艺术形式，波普艺术具有独特的历史和社会意义，并在现代景观设计中提供了一种新的观点和创造性的方法。它结合了形式元素，例如颜色和图案与景观设计，为现代景观设计增添了美学价值。波普艺术的美学感觉与当代景观设计的主题一致，例如生态和环境保护。将波普艺术整合到现代景观设计中不仅可以保持波普艺术风格的应用，而且还显示了后现代美学的特征。通过研究波普艺术在现代景观设计中的应用，本文揭示了其在当代景观设计中的重要性和价值。
稳定扩散模型的原理与创新实践
传统动画制作流程相对繁琐，需要多名创作者共同协作，精心完成每一帧动作的渲染。而AI动画则影响了人类的艺术创作方式，通过人工智能（AI）驱动的动画解决方案，可以简化动画制作流程、降低成本，为不同需求的中小型创作者和项目提供更大的创作灵活性。AI动画是AI图像生成的延伸，从技术角度看，动画是多个“画面”即帧的序列，序列中各帧之间有图形、逻辑等层次的关联，因此从严格的技术角度看，生成动画比AI生成图纸更难。Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展的一个里程碑，相当于为大众提供了一个可用的高性能模型，生成的图像质量更高、运算速度更快、资源和内存要求更低。Diffusion模型所展现的最新图像生成能力远远超出了人们的预期，可以直接从文字描述中生成具有惊艳视觉效果的图像。模型的运作原理是什么？为了控制模型生成的图像类型，如何将文字融入其中进行描述？AI如何通过“文字+”生成各种艺术风格的动画？
MCCSTN：主题驱动样式转移的多尺度对比度和细粒度融合网络
艺术图像的抽象风格转换是当前图像处理字段的重要组成部分。为了访问样式图像的美学艺术表达，最近的研究将注意机制应用于样式转移领域。这种方法通过计算注意力然后通过解码器迁移图像的艺术风格来将样式图像转换为令牌。由于原始图像和样式图像之间的语义相似性非常低，因此导致许多细粒度的样式特征被丢弃。这可能导致不一致的人工制品或明显的文物。为了解决这个问题，我们提出了MCCSTN，这是一种新型样式表示和转移框架，可以适应现有的任意图像样式转移。具体来说，我们首先将功能融合模块（MCCFORMER）引入样式图像中的美学特征，并在内容图像中具有细粒度的特征。特征地图是通过MCCFORMER获得的。然后将功能图馈入解码器以获取我们想要的图像。为了减轻模型并迅速训练，我们考虑了特定样式与整体样式分布之间的关系。我们引入了一个多尺度的增强对比模块，该模块从大量图像对中学习了样式代表。代码将发布在https://github.com/haizhu12/mccstn
mace：扩散模型中的质量概念擦除-dr -ntu
摘要大型文本到图像扩散模型的快速扩展引起了人们对创造有害或误导性内容的潜在滥用的越来越关注。在本文中，我们介绍了Mace，这是大规模概念擦除任务的填充框架。此任务旨在预言模型，以生成在提示时体现不需要概念的图像。现有的概念擦除通常仅限于同时处理少于五个概念，并难以在擦除概念同义词（一般性）和保持不相关的概念（特定性）之间找到平衡。相比之下，MACE通过成功缩放擦除范围的范围最高100个概念并实现一般性和特异性之间的有效平衡而有所不同。这是通过利用封闭形式的跨意义改进以及洛拉芬特的，共同消除了不良概念的信息。此外，MACE将多个洛拉斯与相互干扰相结合。我们对跨四个不同任务的先前方法进行了广泛的评估：对象擦除，名人擦除，明确的内容擦除和艺术风格的擦除。我们的结果表明，在所有评估任务中，MACE SER都通过了先前的方法。代码可在https://github.com/shilin-lu/mace上使用。
创意人工智能：探索热门 AI 艺术工具的品质以确定有效性
对 AI 艺术工具有效性的研究表明，生成的图像与人造艺术品越来越难以区分，但感知价值却产生了不确定的结果。本研究实施了一种相关方法，通过将不同 AI 工具生成的图像与具有相似艺术风格的人造艺术品进行比较，探索它们与其感知价值和可区分性之间的关系。在给定的上下文中，价值被定义为审美欣赏、货币价值和感知意义。结果表明，昂贵的工具提供了最像人类的图像，但不是最有价值的图像，因为它们生成的作品最常被误认为是人类艺术品。不同 AI 工具之间的感知价值相似，并且在每个工具的评级之间产生了相当大的重叠。对于所有测量变量，人类艺术品的平均感知价值高于生成作品，但没有发现显着差异。提供的结果激发了对 AI 工具有效性的进一步研究。随着人工智能艺术工具不断发展，创造出更具感知价值的更像人类的图像，传统艺术的现状受到威胁，因为有些人认为人工智能艺术可能会贬低人类艺术。无论如何，通过技术实现的艺术发展可以打破传统艺术的现有障碍，为数字艺术家提供新的自由度。
MasterGlenium Sky 1966
MasterGlenium Sky 1966是一种基于艺术风格状态的独特混合物的高性能超质量器，并且是专门针对现成混凝土设计的。其属性构造允许其延迟的吸附到水泥堆积物上，并将其分散在水泥的范围内。使用MasterGlenium Sky 1966，现在可以获得具有扩展可加工性的高质量混凝土混合物，而无需延迟的Sefting特征和优质的混凝土流变学。独特的聚合物公式可以在各种一致性类别（S4至SF3）中实现真正的可行性。这是在没有设定的retardafion或降低24小时强度性能的情况下实现的。在正常的习惯下，大师级天空1966将在目标一致性类别内保持90至120分钟。总绩效控制总绩效控制™概念可确保现成的混合生产商，承包商和工程师获得的混凝土与最初指定的高质量相同；从批处理厂的生产产生到恒星，到交付和应用到位，然后进行硬化过程。使我们建立的高级聚合物技术融合了，它提供了混凝土混合物，并具有外观的特征敏感性和opfimimed水泥水合体，以实现早期强度的发展和高质量的混凝土。Applicafion Masterglenium Sky的田地1966年特别有益于生产高质量的现成混凝土时，当需要高水还原时，需要长时间的水还原，并要求长期可工行时，例如。长途交付，带有延长的排放量或在拥挤的城市环境中的交付。MasterGlenium Sky 1966旨在表现出可加工性长达2个小时的可加工性。
使用人工智能进行“Aimyon”分析
近年来，流媒体的兴起极大地改变了我们听音乐的方式。在智能手机带来的各种生活方式的改变中，音乐是发生巨大变化的消费者行为之一。人工智能根据用户的喜好自动生成推荐歌曲，并每日更换。流媒体服务的使用极大地改变了音乐消费方式，从选择喜欢的艺术家、歌曲和专辑的方式转变为以播放列表为中心的方式。要想通过流媒体创造热门歌曲，利用播放列表非常重要。而要被列入播放列表，歌曲需要是可以作为背景音乐反复收听的。为了增加各种播放列表中歌曲的播放次数，比起金属等声音激烈的歌曲，那些能让听众仔细聆听歌词的歌曲更合适。在流媒体排行榜上，播放次数才是指标，而不是销量或出席人数，热门歌曲只是一首好听到让人想一遍又一遍听的歌曲。唱片公司、艺人、经纪公司、大众媒体的力量减弱，歌词和音乐变得更为重要。这与CD单曲排名有很大区别。 Aimyon 被列入各公司的官方播放列表，例如“Top 50”和“Next Break”，这使她在流媒体中广受欢迎。 Aimyon 受欢迎的主要原因是她的歌词很棒。她的人气不仅源于她的歌词，而且加上流媒体这种偏爱让人想反复听的歌曲的媒介的协同效应，让她出道以来人气迅速飙升。本研究重点关注 Aimyon 的歌词，并考虑使用文本挖掘来量化歌词的数据。分析爱慕的歌词发现，“你”、“我”、“你们”、“我们两个”等词语在她的所有歌曲中都使用频繁，因为它们反映了她的艺术风格。
ACM 参考格式：Clara Kliman-Silver、Tiffany Knearem 和 Joseph Wheeler。2022 年。自动化和灵感：了解人工智能在用户体验设计工具中的价值。在 CHI 计算机系统人为因素会议 (CHI '22) 的 InContext：未来用户体验设计工具研讨会论文集上。ACM，纽约，纽约州，美国，3 页。
未来的设计工具将由人工智能驱动，这些矛盾需要得到解决。因此，我们需要考虑人工智能如何融入支持知识工作的设计工具（即旨在支持用户创作过程的设计工具），以及人工智能如何激励设计师为用户创造新体验，而不会削弱人们对人工智能驱动系统的信任。虽然之前关于人工智能在用户体验（UX）工具中的作用的研究有些有限，但我们可以从关于人工智能在其他创意环境中的作用的研究中汲取教训。例如，对艺术家与人工智能绘图工具合作的研究表明，创意人员更喜欢一定程度的自主权，并希望“检查”人工智能创作的作品[4]。另一项研究发现，人工智能可以作为新艺术体验的灵感来源。研究人员创建了一个深度神经网络，学会了将艺术风格转移到其他图像上，例如，2016 年开发的一项算法探索将文森特·梵高的《星夜》的风格转移到了一幅鸭子画上。反过来，这种探索又引发了一系列视觉艺术和视频领域的艺术探索 [1]。同样，研究人员训练人工智能模型，使其发挥更客观的“第三只眼睛”的作用，帮助艺术史学家自信地识别和解释艺术作品 [6]。对于创意写作等更复杂的创作过程，辅助创意写作过程的工具已经利用众包工作者作为“自动化器”来产生故事创意，帮助作家畅所欲言 [3]。同样，一个面向视觉艺术家的人工智能绘图工具发现，艺术家愿意将某些琐碎的任务委托给人工智能，但不太愿意让人工智能“驱动”创作过程 [4]。虽然这些现有的作品是人工智能驱动的系统或创意写作方面的准系统如何补充现有创作实践的例子，但用户体验设计师如何看待旨在支持其创作过程的人工智能驱动工具仍不得而知。随着我们越来越多地了解将自动化引入设计过程的机会，我们已经开始发现人工智能对设计师有帮助的用例。我们将自己定位为人工智能的倡导者，通过自动化繁琐的任务和/或作为用户创作过程的助手提供灵感来支持设计师。我们的研究结果支持这一观点，即自动化必须向用户解释；即设计师应该能够发现哪些操作会影响设计工具中人工智能驱动的体验，并且应该能够审查人工智能系统产生的工作[5]。虽然这些想法正在兴起，但人们对人工智能的信任这一一般概念已被探索为用户接受人工智能驱动系统的关键[2]。