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人工智慧輔助藝術創作與設計應用基礎

  • 作者：編者:范凌//凱熹|責編:楊倩
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122475763
  • 出版日期：2025/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：264
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一部全面探索人工智慧生成內容（AIGC）在藝術創作與設計領域應用的實用指南。書中從基礎理論到具體工具和技術，全面覆蓋了AIGC如何在不同的設計階段和過程中提供創意支持和自動化解決方案。書中涵蓋了AIGC的基本概念、技術原理以及在藝術與設計中的實際應用。從AIGC的定義與歷史發展入手，詳細闡述了這一技術如何改變藝術創作的方式，並講解了它在不同場景下的應用形式。同時，本書也揭示了AIGC與傳統造型藝術家的關係，展示了人工智慧如何協助並擴展藝術家的創造力，讀者可以深入理解這一技術如何影響並革新傳統創作方式。
    書中還對國內外主流的AIGC工具進行了深入分析，包括ChatGPT、DALL-E、Gemini和Midjourney等，幫助讀者了解這些工具的功能特點及其在實際創作中的應用潛力。書中通過結合理論與實踐，為藝術設計師、產品開發人員和技術研究者，特別是那些希望利用AI技術提升創意工作流程的專業人士，提供了一個全面的指南。無論是理論背景的理解，還是實踐操作的指導，本書都為讀者如何有效利用AIGC工具提供了寶貴的參考。通過這些內容，讀者不僅可以掌握如何有效利用AIGC工具進行藝術創作，還能了解其潛在的技術局限性與解決方案以及未來發展的可能性。
作者介紹
編者:范凌//凱熹|責編:楊倩
目錄
第1章  AIGC導論
  1.1  AIGC的定義與歷史發展脈絡
    1.1.1  人工智慧的定義
    1.1.2  生成式人工智慧的定義
    1.1.3  內容生成式人工智慧的定義
    1.1.4  生成式設計人工智慧的定義
    1.1.5  AIGC的發展歷程
    1.1.6  AIGC當前的發展趨勢與未來的展望
  1.2  AIGC協同藝術創作與設計的意義、應用場景和形式
    1.2.1  AIGC技術應用的意義與價值
    1.2.2  AIGC的應用場景
    1.2.3  AIGC的生成形式
  1.3  AIGC與造型藝術家的關係
    1.3.1  人類為什麼創造藝術
    1.3.2  AIGC作為藝術家的模擬者
    1.3.3  AIGC作為藝術家的合作者
    1.3.4  AIGC作為藝術的創作者
第2章  AIGC技術的理論基礎
  2.1  AIGC的演算法與關鍵技術
    2.1.1  生成式對抗網路與深度學習網路
    2.1.2  變分自編碼器
    2.1.3  大型語言與圖像生成模型
    2.1.4  條件生成模型與語義的強化學習理解
  2.2  AIGC內容與形式的轉譯
    2.2.1  文化元素到設計形式
    2.2.2  內容到設計形式
    2.2.3  語音到文本
    2.2.4  從內容到設計形式轉譯的應用與展示
  2.3  AIGC技術的差異性與局限性
    2.3.1  生成內容類型的差異性
    2.3.2  當前AIGC技術的局限性
    2.3.3  AIGC技術交互性和適應性的挑戰
第3章  AIGC國內外熱門工具介紹
  3.1  AIGC工具的發展概況與分類
    3.1.1  AIGC工具的發展概況
    3.1.2  AIGC工具的分類
    3.1.3  AIGC工具的快速迭代和延展
  3.2  ChatGPT
    3.2.1  ChatGPT的主要功能
    3.2.2  ChatGPT的主要優缺點
    3.2.3  操作程序
    3.2.4  國內目前有效使用ChatGPT的方法
    3.2.5  ChatGPT的學習和開發資源
  3.3  DALL·E 3系統
    3.3.1  DALL·E 3主要功能與插件
    3.3.2  DALL·E 3的優缺點與特色功能
    3.3.3  DALL·E 3的操作程序和方法
    3.3.4  DALL·E 3的實操案例
  3.4  Gemini
    3.4.1  Gemini的文本功能

    3.4.2  Gemini的繪圖功能
    3.4.3  Gemini繪圖的連接和使用
    3.4.4  Gemini生成雙子星海報、標誌和網頁設計案例
    3.4.6  Gemini的使用方法
  3.5  Midjourney
    3.5.1  Midjourney的優缺點
    3.5.2  Midjourney的使用
    3.5.3  使用Midjourney生成三視圖
  3.6  Stable Diffusion
    3.6.1  Stable Diffusion的安裝條件
    3.6.2  Stable Diffusion ControlNet插件的安裝
    3.6.3  Stable Diffusion的使用方法
  3.7  OpenAI Sora
    3.7.1  Sora的使用場景
    3.7.2  註冊OpenAI賬戶並申請Sora測試資格
    3.7.3  Sora的主要功能
    3.7.4  Sora的使用方法
  3.8  MuseDAM
    3.8.1  MuseDAM創意素材收集
    3.8.2  MuseDAM創意素材管理
    3.8.3  MuseDAM素材分享
    3.8.4  MuseDAM輔助藝術創作設計功能
    3.8.5  MuseDAM輔助文案寫作功能
  3.9  智譜清言
    3.9.1  智譜清言的PC端
    3.9.2  智譜清言的對話部分
    3.9.3  智譜清言的文檔部分
    3.9.4  智譜清言的代碼部分
    3.9.5  智譜清言的繪畫與文案寫作案例
  3.10  國內外其他AIGC垂直領域藝術創作工具
    3.10.1  商湯秒畫
    3.10.2  奇域AI
    3.10.3  MewX AI
    3.10.4  DeepArt
    3.10.5  Prisma
    3.10.6  DeepDream
    3.10.7  Paints Chainer
    3.10.8  道子中國畫
  3.11  國內外其他AIGC藝術設計工具
    3.11.1  生成標誌的AIGC工具
    3.11.2  設計廣告海報的AIGC工具
    3.11.3  網頁設計AIGC工具
    3.11.4  Flipboard智能排版系統
    3.11.5  H5的AIGC系統工具
    3.11.6  一鍵智能生成App系統
    3.11.7  「易嗨定製」文創藝術衍生產品設計生成式小程序
    3.11.8  在線產品樣機生成式工具
    3.11.9  SketchUp中文草圖大師
    3.11.10  Qu+家裝BIM雲平台
    3.11.11  Qu+VR平台

  3.12  國內外主要AIGC工具比較
    3.12.1  ChatGPT與Gemini的比較
    3.12.2  DALL·E 3與Midjourney的比較
    3.12.3  國內幾款AIGC工具的比較
    3.12.4  DeepSeek與ChatGPT比較
    3.12.5  國內外AIGC工具和智能體在實際應用方面的比較
第4章  傳統成熟的工具與AIGC工具的比較與融合應用
  4.1  傳統設計軟體智能功能的發掘與應用
    4.1.1  傳統設計軟體與AI軟體的優勢比較
    4.1.2  傳統設計軟體與AI軟體融合使用的方法
    4.1.3  傳統設計軟體與AI融合使用案例
  4.2  Adobe 2024全家桶主要軟體新增的智能功能
    4.2.1  Photoshop軟體的人工智慧功能與應用
    4.2.2  Illustrator軟體的智能功能與應用
    4.2.3  Dreamweaver軟體的智能功能與應用
    4.2.4  Premiere軟體的智能功能與應用
    4.2.5  InDesign軟體的智能功能與應用
    4.2.6  After Effects軟體的智能功能與應用
  4.3  其他傳統設計工具新增的智能功能
    4.3.1  CorelDRAW軟體的智能功能與應用
    4.3.2  C4D軟體的智能功能與應用
    4.3.3  Rhino軟體的智能功能與應用
第5章  AIGC協同藝術創作與設計的流程與方法
  5.1  AIGC協同藝術創作與設計的流程與方法
    5.1.1  AIGC標誌設計流程
    5.1.2  AIGC產品設計流程
    5.1.3  AIGC室內設計流程
    5.1.4  AIGC汽車文創衍生品研發設計的流程案例
  5.2  AIGC設計提示詞思維與訓練
    5.2.1  提示詞的結構化思維
    5.2.2  結構化提示詞的寫作方法
    5.2.3  提示詞思維的訓練
    5.2.4  提示詞語法結構及案例分析
  5.3  幾種AIGC繪圖工具的提示詞寫作案例
    5.3.1  ChatGPT與DALL·E 3的提示詞思維
    5.3.2  Midjourney和MuseDAM的提示詞思維
  5.4  AIGC專屬（自定義）模型的構建
    5.4.1  專屬模型的功能
    5.4.2  使用MuseAI生成專屬模型的辦法
    5.4.3  專屬模型設置的案例
  5.5  設計內容與形態的轉譯
    5.5.1  設計元素的內容分析
    5.5.2  設計內容轉譯的思維過程
    5.5.3  設計大數據與文化基因傳承的模因
    5.5.4  建立設計文化基因庫的創新思維和路徑
  5.6  AIGC設計大數據的構建
    5.6.1  設計大數據的構建
    5.6.2  設計大數據在視覺傳播設計中的應用
    5.6.3  設計大數據在產品設計中的應用
  5.7  AIGC作品後期的二次元三次元優化

    5.7.1  AIGC設計作品的生成分析
    5.7.2  人機融合的二次元優化
    5.7.3  人機融合的三次元迭代與優化
第6章  AIGC協同藝術創作與設計的問題和解決方案
  6.1  AIGC協同藝術創作與設計的主要問題與解決問題的原則
    6.1.1  AIGC協同藝術創作與設計的主要問題與解決方案
    6.1.2  AIGC協同設計方案的優化選擇
    6.1.3  選擇AIGC協同設計方案的建議
    6.1.4  AIGC協同設計規避同質化的實戰案例
  6.2  AIGC倫理和知識產權的規避與合理解決方案
    6.2.1  AI及其案例討論分析
    6.2.2  對失業、不平衡問題的思考
    6.2.3  AI倫理問題建議
  6.3  藝術AIGC明天的展望和今天的對策
    6.3.1  AIGC在藝術創作與設計行業發展預測
    6.3.2  AIGC時代創意設計師期待與需求的10個思考
    6.3.3  AIGC協同藝術設計的10種研發需求
    6.3.4  AIGC協同藝術設計開發的重點與難點
    6.3.5  展望AIGC藝術創作設計的明天
主要參考文獻

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