摘要。由于人工智能(AI)的持续增长,艺术风格的转型已成为一个高度关注的研究领域。它旨在将一种艺术风格应用于另一种艺术风格,并以新风格产生艺术品。目前,生成对抗网络(GAN)和计算机辅助设计(CAD)技术已成为艺术风格转换研究的两种重要方法。本文旨在探讨GAN和CAD技术在艺术风格转型研究中的应用。在文章中,选择了一系列不同类型的艺术作品,包括绘画,雕塑和建筑,使用GAN和CAD技术进行样式转换。通过对结果的分析和比较,发现GAN模型的成立得分(IS)基本上稳定在90%以上,而艺术图像之间的结构相似性指数(SSIM)约为0.957。此外,艺术家对产生艺术作品的评级很高,并且通过使用GAN模型通过样式转换产生的图像在视觉效果,创造力和艺术价值方面已得到了艺术家的认可和赞赏。这进一步证明了GAN模型在艺术风格转型中的有效性和优势。
随着数字信息技术的飞速发展,虚拟现实(VR)及VR视觉空间技术已成为计算机5G领域的重要分支,其应用研究受到越来越多的关注,其实用价值和应用前景也十分广阔。本文主要研究基于5G VR及VR视觉空间的艺术风格转换。本文从VR技术与VR视觉两个概念出发,分析二者的发展历程及特点,探讨二者融合的可能性与必然性,引出VR技术与VR视觉融合产生的空间艺术,这种艺术空间给人一种“身临其境”的体验。本文通过对多个沉浸式体验作品的分析,对其多感官、多技术的空间艺术风格转换形式进行分析,总结当前基于5G VR及VR视觉空间的艺术风格转换形式的优缺点,以期对未来VR沉浸式的发展有所借鉴。本文对易用性指标进行分析。实验结果表明,除感官体验指标外,其余指标平均值均小于1,是一个易用性较好的项目,且利用5G VR及VR视觉技术可以提高空间艺术风格的转变。
除了对艺术家的收入模型的影响外,AI还对澳大利亚的文化认同和独特的创造性产出提出了挑战。许多用于创意输出的AI应用程序在其范围和使用方面都是全球性的,并且随着建议算法使艺术家在本地浮出水面变得更加困难,AI的全球性质对澳大利亚文化和创造力具有影响。这可以在AI中创建的无归因或原住民社区同意的土著艺术风格,遵循有关如何使用艺术风格的文化协议,以及谁或认识到土著艺术与社区和国家的联系。
摘要。艺术设计风格是艺术家或设计师在创作过程中形成的独特视觉特征,它体现了创作者的艺术成就,美学概念和技术手段。在本文中,将深度学习(DL)和数据挖掘(DM)技术组合在一起以挖掘艺术设计样式信息,并将其与计算机辅助设计(CAD)系统集成在一起,以实现CAD系统的智能升级。通过实时建议和设计方案优化,设计师可以找到更快地满足其需求的设计样式。为了实现此目标,提出了一系列优化策略,包括改进特征提取方法,引入更有效的学习算法和调整参数。通过实验验证,发现这些策略显着提高了艺术风格转移的准确性,并大大缩短了处理时间。优化的算法可以更准确地学习和表达艺术风格的特征,同时在处理大型数据时保持高效率。研究结果为CAD艺术设计的增长奠定了坚实的基础,并为未来的研究提供了宝贵的参考和启蒙。
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