跨模态内容生成技术与应用 / 人工智能应用技术系列丛书,国家社科基金艺术学重大项目
¥40.00定价
作者: 刘华群
出版时间:2024-08
出版社:西安电子科技大学出版社
- 西安电子科技大学出版社
- 9787560673813
- 1-1
- 531112
- 16开
- 2024-08
- 自动化技术、计算机技术
- 本科
目录
第1章 绪论 1
1.1 智能时代与数字内容生成的演进 1
1.1.1 智能时代的兴起 1
1.1.2 技术驱动的演进 1
1.1.3 数据驱动的变革 3
1.1.4 人机协同的重要性 4
1.1.5 文化与社会影响 6
1.2 智能时代对数字内容生成的影响 7
1.2.1 技术的飞速进步 7
1.2.2 内容的自动化生成 8
1.2.3 内容的个性化与情感化 9
1.2.4 多模态整合 11
1.2.5 UGC与社交媒体 12
1.3 智能时代对创意设计的影响 15
1.3.1 智能技术的协助与效率提升 15
1.3.2 原创性与版权的伦理问题 17
1.3.3 算法创意与人类创意的交汇 18
1.3.4 实现创意设计的平衡 19
第2章 AIGC理论与创意设计融合 21
2.1 人工智能与创意融合的核心原则 21
2.1.1 数据驱动的创意 22
2.1.2 跨学科合作与知识融合 22
2.1.3 自动化与智能化的创意工具 23
2.1.4 创意的可持续性与适应性 24
2.2 AIGC理论与艺术创意实践的
关联 25
2.2.1 艺术作品的创新与实验性 25
2.2.2 艺术创作的深度与复杂性 26
2.3 AIGC引领创意设计的新方向 26
2.3.1 重新定义数字创意——
开创新领域 26
2.3.2 创新的媒介与技术——
突破传统界限 27
2.3.3 深度融合与创新性产出——
合作的力量 27
2.3.4 艺术与科技的协同发展——
新一代创作者 28
2.3.5 艺术创意的本质变革——
创作新范式 28
2.3.6 艺术作品的智能互动——
共创新时代 28
2.3.7 艺术与科技的融合推动社会进步——
创意的社会价值 28
2.4 创意的可持续性与社会责任 29
2.4.1 创新的持续性——
适应变革的能力 29
2.4.2 创意的社会责任——
影响与变革 30
第3章 图像与文本的跨模态整合——
创意设计的视觉表达 31
3.1 AIGC理论的基本原理 31
3.1.1 文本与图像的语义关联 32
3.1.2 多模态数据融合 32
3.1.3 创意生成与创新 34
3.2 跨模态整合的理论支持 35
3.2.1 多模态特征提取 35
3.2.2 跨模态关联建模 36
3.2.3 多模态生成模型 44
3.3 图像与文本的跨模态整合 48
3.3.1 自动图像标注 48
3.3.2 文本到图像的生成 53
3.3.3 图像到文本的生成 56
3.4 跨模态整合与创意设计 58
3.4.1 跨模态灵感触发与设计
创意生成 58
3.4.2 多模态数据融合与设计
方案优化 59
3.4.3 跨模态交互与用户体验增强 60
3.4.4 文化跨模态融合与创新
设计表达 61
3.4.5 跨模态整合技术的挑战与
发展趋势 63
3.4.6 案例研究——跨模态整合在
创意设计中的成功实践 64
第4章 音频与图像的多模态创新设计——
声光的交融之美 67
4.1 多模态生成技术的理论基础与框架 67
4.1.1 多模态内容生成的理论演进 67
4.1.2 音频与图像数据特征分析 68
4.1.3 深度学习在多模态生成中的
应用 71
4.1.4 跨模态理解与生成的挑战 72
4.2 AIGC算法框架在音频设计中的
应用 80
4.2.1 音频生成模型概述 80
4.2.2 音频特征提取技术 83
4.2.3 音频生成的先进算法 84
4.2.4 人工智能在音频创作中的应用 87
4.2.5 音频数据的质量评估与优化 89
4.3 AIGC算法框架在图像设计中的
应用 90
4.3.1 图像生成模型概述 90
4.3.2 图像识别与重建技术 91
4.3.3 高级图像生成算法 95
4.3.4 AI在视觉艺术中的应用实例 98
4.3.5 图像质量的评估与提升 101
4.4 跨模态融合在多模态设计中的应用 102
4.4.1 跨模态融合的理论基础 102
4.4.2 融合算法与技术方法 103
4.4.3 音频与图像在跨模态设计中的
融合 104
4.4.4 跨模态生成的创新案例 104
4.5 未来展望——音图融合技术的
发展方向 107
4.5.1 技术创新的未来趋势 107
4.5.2 多模态设计在艺术创作中的
角色 108
4.5.3 新兴技术对音图融合的影响 108
4.5.4 跨模态创新设计的社会与
文化考量 109
4.5.5 结论——创意设计的未来机遇与
挑战 110
第5章 视频内容生成与跨模态整合设计——
创意设计的动态之美 111
5.1 视频内容生成技术概述 111
5.1.1 视频内容的生成流程 112
5.1.2 关键技术与算法 113
5.1.3 生成模型的发展趋势 117
5.1.4 挑战与机遇 118
5.2 跨模态数据整合策略 119
5.2.1 跨模态数据的理解与处理 120
5.2.2 视频与文本的融合技术 121
5.2.3 音频与视频的同步技术 123
5.2.4 人工智能在跨模态整合中的
应用 125
5.2.5 面临的挑战与解决方案 128
5.3 创意设计在视频生成中的应用 129
5.3.1 创意思维与视频内容创作 129
5.3.2 技术支持下的艺术创作 131
5.3.3 UGC的创新模式 132
5.3.4 交互式视频内容的设计 135
5.3.5 案例研究——成功的视频
创意设计 136
5.4 未来出版与视频内容的融合 138
5.4.1 数字出版中的视频内容 138
5.4.2 增强现实与虚拟现实中的
视频应用 141
5.4.3 人机交互中的视频创新 142
5.4.4 教育与培训中的视频应用 142
5.5 跨模态创新设计的伦理与社会影响 144
5.5.1 伦理考量 144
5.5.2 文化多样性与包容性 145
5.5.3 数据隐私与安全 146
5.5.4 社会影响评估 146
5.5.5 可持续发展目标与策略 147
第6章 人机共创理念在多模态内容生成中的
实践——创意设计的群智驱动 148
6.1 人机共创的理论基础与历史脉络 148
6.1.1 人机共创的概念与起源 149
6.1.2 多模态内容生成的理论框架 149
6.1.3 从人工智能到人机协作的演进 151
6.1.4 人机共创在创意设计中的作用 153
6.1.5 群智驱动与创意实践的交叉点 156
6.2 用户参与和AIGC模型调整的
深度研究 157
6.2.1 用户参与的方式与影响 157
6.2.2 AIGC模型的设计与调整 158
6.2.3 交互式创意过程的优化 158
6.2.4 案例研究——用户驱动的
内容创新 159
6.2.5 评估与反馈机制的重要性 162
6.3 创意设计中群智驱动的实例分析 163
6.3.1 群智驱动的定义与原理 163
6.3.2 人机共创在群智创意中的应用 164
6.3.3 成功案例——群智驱动的
创新设计 164
6.3.4 挑战与机遇——群智驱动的
未来趋势 167
6.3.5 策略与实践——推动群智驱动的
方法论 168
6.4 未来展望——人机共创与多模态内容
生成的融合 169
6.4.1 未来技术的发展趋势 169
6.4.2 人机共创与多模态内容生成的
融合策略 172
6.4.3 伦理、社会与文化考量 173
6.4.4 推动学术界与产业界的
协同创新 174
6.4.5 结论与展望 175
第7章 跨模态内容生成与未来出版革新的
实践——创意设计的数字媒体突破 176
7.1 跨模态内容生成的基础与进展 176
7.1.1 跨模态内容生成的定义与
发展历程 177
7.1.2 数字媒体与出版行业的演变 178
7.1.3 AIGC技术在跨模态内容生成中的
应用 179
7.1.4 创意设计的角色与影响 181
7.1.5 当前趋势与未来展望 182
7.2 AIGC在出版领域的核心原理与
应用 183
7.2.1 AIGC技术的核心原理 183
7.2.2 AIGC在出版中的实际应用
案例 184
7.2.3 数字化转型的挑战与机遇 185
7.2.4 用户体验与互动设计的重要性 186
7.2.5 技术融合与创新的路径 188
7.3 传统出版模式受到的冲击与转型 189
7.3.1 传统出版模式的局限性 189
7.3.2 数字媒体对传统出版模式的
冲击 190
7.3.3 跨模态内容在出版中的
应用实例 190
7.3.4 出版业的转型策略 194
7.3.5 未来出版业的发展方向 195
7.4 出版革新中的人机共创实践 196
7.4.1 人机共创的概念与其在出版中的
应用 196
7.4.2 人机共创在创意设计中的角色 197
7.4.3 出版革新中的成功案例 198
7.4.4 挑战与机遇——人机共创的
未来 200
7.4.5 推动创新的策略与方法 201
第8章 数字内容生成的未来发展趋势——
创意设计的先锋方向 203
8.1 数字内容生成技术的最新进展 203
8.1.1 人工智能与数字内容生成的
发展历程 203
8.1.2 当前数字内容生成技术的
领先实践 205
8.1.3 机器学习在内容生成中的应用 207
8.1.4 大数据在内容创新中的作用 207
8.1.5 隐私与安全在数字内容生成中的
考量 208
8.2 音频与图像跨模态整合的前沿探索 209
8.2.1 多模态整合的理论基础 209
8.2.2 音图交融技术的创新应用 210
8.2.3 人机交互在音图整合中的作用 211
8.2.4 创意设计中的实验性应用 212
8.2.5 案例分析——创意设计中的
声光交融 213
8.3 创意设计中的AIGC应用趋势 216
8.3.1 AIGC在创意设计中的角色 216
8.3.2 增强现实与虚拟现实在创意设计
中的应用 217
8.3.3 互动媒体与用户体验的未来 219
8.3.4 绿色设计与可持续性的重要性 220
8.3.5 创意设计中的伦理与社会责任 221
8.4 未来方向与挑战 222
8.4.1 数字内容生成技术的未来趋势 222
8.4.2 创意设计行业面临的挑战 224
8.4.3 潜在的市场与商业机会 225
8.4.4 教育与培训在未来发展中的
角色 226
8.4.5 结论与未来研究的方向 228
第9章 总结与展望——创意设计的
未来之路 229
9.1 回顾与评估——AIGC在创意设计中的
应用 229
9.1.1 综合评价——AIGC技术的创新与
挑战 229
9.1.2 跨学科视角——多模态内容生成的
价值 231
9.2 未来趋势——技术、社会与文化的
交互 233
9.2.1 技术进步与社会变革 233
9.2.2 文化多样性与创意表达 235
9.3 创意设计的未来路径——
战略与实践 236
9.3.1 创意设计的发展战略 236
9.3.2 实践案例与前瞻性思考 237
参考文献 239
1.1 智能时代与数字内容生成的演进 1
1.1.1 智能时代的兴起 1
1.1.2 技术驱动的演进 1
1.1.3 数据驱动的变革 3
1.1.4 人机协同的重要性 4
1.1.5 文化与社会影响 6
1.2 智能时代对数字内容生成的影响 7
1.2.1 技术的飞速进步 7
1.2.2 内容的自动化生成 8
1.2.3 内容的个性化与情感化 9
1.2.4 多模态整合 11
1.2.5 UGC与社交媒体 12
1.3 智能时代对创意设计的影响 15
1.3.1 智能技术的协助与效率提升 15
1.3.2 原创性与版权的伦理问题 17
1.3.3 算法创意与人类创意的交汇 18
1.3.4 实现创意设计的平衡 19
第2章 AIGC理论与创意设计融合 21
2.1 人工智能与创意融合的核心原则 21
2.1.1 数据驱动的创意 22
2.1.2 跨学科合作与知识融合 22
2.1.3 自动化与智能化的创意工具 23
2.1.4 创意的可持续性与适应性 24
2.2 AIGC理论与艺术创意实践的
关联 25
2.2.1 艺术作品的创新与实验性 25
2.2.2 艺术创作的深度与复杂性 26
2.3 AIGC引领创意设计的新方向 26
2.3.1 重新定义数字创意——
开创新领域 26
2.3.2 创新的媒介与技术——
突破传统界限 27
2.3.3 深度融合与创新性产出——
合作的力量 27
2.3.4 艺术与科技的协同发展——
新一代创作者 28
2.3.5 艺术创意的本质变革——
创作新范式 28
2.3.6 艺术作品的智能互动——
共创新时代 28
2.3.7 艺术与科技的融合推动社会进步——
创意的社会价值 28
2.4 创意的可持续性与社会责任 29
2.4.1 创新的持续性——
适应变革的能力 29
2.4.2 创意的社会责任——
影响与变革 30
第3章 图像与文本的跨模态整合——
创意设计的视觉表达 31
3.1 AIGC理论的基本原理 31
3.1.1 文本与图像的语义关联 32
3.1.2 多模态数据融合 32
3.1.3 创意生成与创新 34
3.2 跨模态整合的理论支持 35
3.2.1 多模态特征提取 35
3.2.2 跨模态关联建模 36
3.2.3 多模态生成模型 44
3.3 图像与文本的跨模态整合 48
3.3.1 自动图像标注 48
3.3.2 文本到图像的生成 53
3.3.3 图像到文本的生成 56
3.4 跨模态整合与创意设计 58
3.4.1 跨模态灵感触发与设计
创意生成 58
3.4.2 多模态数据融合与设计
方案优化 59
3.4.3 跨模态交互与用户体验增强 60
3.4.4 文化跨模态融合与创新
设计表达 61
3.4.5 跨模态整合技术的挑战与
发展趋势 63
3.4.6 案例研究——跨模态整合在
创意设计中的成功实践 64
第4章 音频与图像的多模态创新设计——
声光的交融之美 67
4.1 多模态生成技术的理论基础与框架 67
4.1.1 多模态内容生成的理论演进 67
4.1.2 音频与图像数据特征分析 68
4.1.3 深度学习在多模态生成中的
应用 71
4.1.4 跨模态理解与生成的挑战 72
4.2 AIGC算法框架在音频设计中的
应用 80
4.2.1 音频生成模型概述 80
4.2.2 音频特征提取技术 83
4.2.3 音频生成的先进算法 84
4.2.4 人工智能在音频创作中的应用 87
4.2.5 音频数据的质量评估与优化 89
4.3 AIGC算法框架在图像设计中的
应用 90
4.3.1 图像生成模型概述 90
4.3.2 图像识别与重建技术 91
4.3.3 高级图像生成算法 95
4.3.4 AI在视觉艺术中的应用实例 98
4.3.5 图像质量的评估与提升 101
4.4 跨模态融合在多模态设计中的应用 102
4.4.1 跨模态融合的理论基础 102
4.4.2 融合算法与技术方法 103
4.4.3 音频与图像在跨模态设计中的
融合 104
4.4.4 跨模态生成的创新案例 104
4.5 未来展望——音图融合技术的
发展方向 107
4.5.1 技术创新的未来趋势 107
4.5.2 多模态设计在艺术创作中的
角色 108
4.5.3 新兴技术对音图融合的影响 108
4.5.4 跨模态创新设计的社会与
文化考量 109
4.5.5 结论——创意设计的未来机遇与
挑战 110
第5章 视频内容生成与跨模态整合设计——
创意设计的动态之美 111
5.1 视频内容生成技术概述 111
5.1.1 视频内容的生成流程 112
5.1.2 关键技术与算法 113
5.1.3 生成模型的发展趋势 117
5.1.4 挑战与机遇 118
5.2 跨模态数据整合策略 119
5.2.1 跨模态数据的理解与处理 120
5.2.2 视频与文本的融合技术 121
5.2.3 音频与视频的同步技术 123
5.2.4 人工智能在跨模态整合中的
应用 125
5.2.5 面临的挑战与解决方案 128
5.3 创意设计在视频生成中的应用 129
5.3.1 创意思维与视频内容创作 129
5.3.2 技术支持下的艺术创作 131
5.3.3 UGC的创新模式 132
5.3.4 交互式视频内容的设计 135
5.3.5 案例研究——成功的视频
创意设计 136
5.4 未来出版与视频内容的融合 138
5.4.1 数字出版中的视频内容 138
5.4.2 增强现实与虚拟现实中的
视频应用 141
5.4.3 人机交互中的视频创新 142
5.4.4 教育与培训中的视频应用 142
5.5 跨模态创新设计的伦理与社会影响 144
5.5.1 伦理考量 144
5.5.2 文化多样性与包容性 145
5.5.3 数据隐私与安全 146
5.5.4 社会影响评估 146
5.5.5 可持续发展目标与策略 147
第6章 人机共创理念在多模态内容生成中的
实践——创意设计的群智驱动 148
6.1 人机共创的理论基础与历史脉络 148
6.1.1 人机共创的概念与起源 149
6.1.2 多模态内容生成的理论框架 149
6.1.3 从人工智能到人机协作的演进 151
6.1.4 人机共创在创意设计中的作用 153
6.1.5 群智驱动与创意实践的交叉点 156
6.2 用户参与和AIGC模型调整的
深度研究 157
6.2.1 用户参与的方式与影响 157
6.2.2 AIGC模型的设计与调整 158
6.2.3 交互式创意过程的优化 158
6.2.4 案例研究——用户驱动的
内容创新 159
6.2.5 评估与反馈机制的重要性 162
6.3 创意设计中群智驱动的实例分析 163
6.3.1 群智驱动的定义与原理 163
6.3.2 人机共创在群智创意中的应用 164
6.3.3 成功案例——群智驱动的
创新设计 164
6.3.4 挑战与机遇——群智驱动的
未来趋势 167
6.3.5 策略与实践——推动群智驱动的
方法论 168
6.4 未来展望——人机共创与多模态内容
生成的融合 169
6.4.1 未来技术的发展趋势 169
6.4.2 人机共创与多模态内容生成的
融合策略 172
6.4.3 伦理、社会与文化考量 173
6.4.4 推动学术界与产业界的
协同创新 174
6.4.5 结论与展望 175
第7章 跨模态内容生成与未来出版革新的
实践——创意设计的数字媒体突破 176
7.1 跨模态内容生成的基础与进展 176
7.1.1 跨模态内容生成的定义与
发展历程 177
7.1.2 数字媒体与出版行业的演变 178
7.1.3 AIGC技术在跨模态内容生成中的
应用 179
7.1.4 创意设计的角色与影响 181
7.1.5 当前趋势与未来展望 182
7.2 AIGC在出版领域的核心原理与
应用 183
7.2.1 AIGC技术的核心原理 183
7.2.2 AIGC在出版中的实际应用
案例 184
7.2.3 数字化转型的挑战与机遇 185
7.2.4 用户体验与互动设计的重要性 186
7.2.5 技术融合与创新的路径 188
7.3 传统出版模式受到的冲击与转型 189
7.3.1 传统出版模式的局限性 189
7.3.2 数字媒体对传统出版模式的
冲击 190
7.3.3 跨模态内容在出版中的
应用实例 190
7.3.4 出版业的转型策略 194
7.3.5 未来出版业的发展方向 195
7.4 出版革新中的人机共创实践 196
7.4.1 人机共创的概念与其在出版中的
应用 196
7.4.2 人机共创在创意设计中的角色 197
7.4.3 出版革新中的成功案例 198
7.4.4 挑战与机遇——人机共创的
未来 200
7.4.5 推动创新的策略与方法 201
第8章 数字内容生成的未来发展趋势——
创意设计的先锋方向 203
8.1 数字内容生成技术的最新进展 203
8.1.1 人工智能与数字内容生成的
发展历程 203
8.1.2 当前数字内容生成技术的
领先实践 205
8.1.3 机器学习在内容生成中的应用 207
8.1.4 大数据在内容创新中的作用 207
8.1.5 隐私与安全在数字内容生成中的
考量 208
8.2 音频与图像跨模态整合的前沿探索 209
8.2.1 多模态整合的理论基础 209
8.2.2 音图交融技术的创新应用 210
8.2.3 人机交互在音图整合中的作用 211
8.2.4 创意设计中的实验性应用 212
8.2.5 案例分析——创意设计中的
声光交融 213
8.3 创意设计中的AIGC应用趋势 216
8.3.1 AIGC在创意设计中的角色 216
8.3.2 增强现实与虚拟现实在创意设计
中的应用 217
8.3.3 互动媒体与用户体验的未来 219
8.3.4 绿色设计与可持续性的重要性 220
8.3.5 创意设计中的伦理与社会责任 221
8.4 未来方向与挑战 222
8.4.1 数字内容生成技术的未来趋势 222
8.4.2 创意设计行业面临的挑战 224
8.4.3 潜在的市场与商业机会 225
8.4.4 教育与培训在未来发展中的
角色 226
8.4.5 结论与未来研究的方向 228
第9章 总结与展望——创意设计的
未来之路 229
9.1 回顾与评估——AIGC在创意设计中的
应用 229
9.1.1 综合评价——AIGC技术的创新与
挑战 229
9.1.2 跨学科视角——多模态内容生成的
价值 231
9.2 未来趋势——技术、社会与文化的
交互 233
9.2.1 技术进步与社会变革 233
9.2.2 文化多样性与创意表达 235
9.3 创意设计的未来路径——
战略与实践 236
9.3.1 创意设计的发展战略 236
9.3.2 实践案例与前瞻性思考 237
参考文献 239