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《中国人工智能系列白皮书 AI+Art》编写组

邱志杰 陈抱阳 巴瑞云 张晓琳 宗钰淇 张冰纨 王梦瑶何晓冬 汪 军 王乃岩 黄木琪 杨星煜 陈 杨 刘大庆

徐 海 张奥宇 张 濮 宋洪涛 代 岩 陈海云

目 录

前 言 1

1 AI 与艺术:历史 1

1.1 数字世界中的前AI 时代的相关艺术创作 1

1.2 AIGC 之前的AI 艺术创作及技术机理 8

1.2.1 变化来自标准化问题 8

1.2.2 规则、指令、算法 12

1.2.3 信号、序列、分辨率 26

1.3 科技与社会构成的平台 39

1.4 从数据的可视化问题展开 41

2 AI 与艺术创作(生成艺术) 43

2.1 生成艺术 43

2.2 生成艺术的发展综述 45

2.3 AIGC 定义与内涵 46

2.4 AIGC 发展综述 48

2.4.1 判别式技术发展综述 49

2.4.2 生成式技术发展综述 51

2.4.3 Stable Diffusion 52

2.4.4 LoRA 57

2.4.5 ControlNet 60

2.4.6 NeRF 作为新型三维重构 63

2.4.7 AIGC 技术发展展望 68

2.5 生成式AI 的工程化 75

2.5.1 生成式 AI 工程化面临的主要问题 75

2.5.2 AI 生图应用平台 76

2.5.3 利用云计算资源应对算力需求挑战 79

2.5.4 扩散模型的控制 82

2.5.5 通过解决方案加速生成式AI 技术落地 84

2.5.6 展望:从工程化到工业化 90

2.6 人工智能作为创作的课题 93

2.7 人工智能艺术案例研究 94

2.7.1 AI 生成艺术案例研究 94

2.7.2 AI 交互装置案例研究 135

2.7.3 多智能体系统和AI 控制的机器人艺术 148

2.7.4 总结 169

3 AI 对艺术生态的影响 171

3.1 AI 艺术品推荐与未来趋势预测 171

3.2 艺术品鉴定工具 174

3.3 艺术治疗 178

3.4 艺术品解读 185

3.5 艺术教育 190

3.5.1 AI 在艺术教育的应用 192

3.6 艺术品保存与修复 194

3.6.1 艺术品修复 195

3.6.2 艺术品保存 202

3.7 数字人在AI 艺术领域的意义 208

3.7.1 数字人 208

3.7.2 数字人在AI 艺术中的意义 209

3.7.3 数字人在AI 艺术中的作用 210

3.8 AI 艺术面临的问题与挑战 227

3.8.1 人工智能创作的发展趋势 227

3.8.2 版权与道德 230

3.8.3 艺术创作模式的转变 237

3.8.4 技术与资源的挑战 239

结语与展望 241

参考文献 246

前 言


1956 年提出人工智能(AI)以来,AI 产业与技术不断发展, AI 大模型成为一训多能的人工智能算法基础设施,2019 年以来,大模型泛化求解能力大幅提升,成为产业主流技术路线。AI 大模型是 “人工智能预训练大模型”的简称,包含了“预训练”和“大模型”两层含义。“大模型+小模型”逐步成为产业主流技术路线,驱动全球AI 产业的全面加速。

数字艺术是全球公认的具有独立审美价值的艺术形式,近年来迅速发展,AI 模型技术的成熟无疑将为数字艺术带来更广阔的发展空间,其中特别涵盖于国家文化数字化的战略构想,尤其是数字艺术产业化的发展理念。党的二十大报告明确部署建设网络强国、数字中国,实施国家文化数字化战略。中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》和《数字中国建设整体布局规划》,说明文化数字化已成为建设社会主义文化强国、实现文化高质量发展的战略选择,对我国文化发展、文化产业国际竞争力和文化安全等方面发挥着不可替代的重要作用。

此白皮书梳理研究AI 与视觉艺术结合的应用案例和艺术作品,以及国家数字艺术相关战略,为全面更新数字艺术发展模式,实现数字艺术产业新格局提供参考。本研究希望助力推动AI 艺术创新和产业应用的成果转化,以支撑社会美育建设。以AI 艺术的发展过程向世界讲好中国故事,传播中国文化价值,建构中国美术教育的话语体系与评价体系,提升中国新时代新形象和文化软实力。通过产生一套面向艺术创作者的AI 大模型的创作方法论,从而完善大模型数字艺术生成的评价标准,为建立数据库、资源交流平台、满足国家战略提供多维度的建议。同时积极探索运用AI 大模型将数字艺术延伸到屏幕之外的可能性,为数字艺术形态的迭代提供建议。

AI 应用于艺术创作,能推动对 AI 算法的改进研究。通过在不


同应用场景下对算法的表现进行研究和分析,可以使人们不断反思 AI 算法的极限、原理以及它的未来发展。AI 大模型的应用将促进艺术家和科技研究人员之间的交流与合作,进一步拓宽数字化创作的可能性。艺术创作不仅能够拓展 AI 应用场景,还能为 AI 算法的改进提供实验数据和实践基础。跨界合作能同时推动技术的发展和文化与艺术的数字化转型,进而推动中国式现代化进程。因此,艺术与AI 的深度融合将成为文化数字化建设的重要方向,这也是研究AI 在国家文化数字化建设中的重要意义所在。

此白皮书旨在强调跨学科和文理贯通的精神,将文化发展和 AI统一在人文精神框架下,反思科技发展对人的精神和社会心理的影响,并持批判性思考。同时强调艺术思维对科技创新的激发,将横向、发散、逆向等创造性思维融入学科建设,以艺术探索的能量激发双向创新。在艺术学科重视 AI 技术发展史,通过了解技术史、科学思维和实验方法,探索未知领域。

AI 使数字艺术创作来到了新的阶段,国内外大模型已经具有极高的工具属性,这项技术变革对文化与艺术的数字化产生方式带来极大的改变。这种改变渗透在创作生产、内容传播和文化消费,国际竞争的新赛道已俨然从技术路线和成果的比拼转向赋能文化数字化的应用场景之争。技术领域通过国家政策调控正逐渐发力,对于如何将技术成果服务于国家文化数字化亟待研究。

AI 是庞大的系统工程,需要技术和文化数字化应用场景的联动。国际现有 AI 艺术应用广度较好,但在垂直方向有欠缺,无法匹配中国文化艺术数字化生产的逻辑和需求。需要加强技术、设备、内容、内容生产方法、管理机构、政策导向、产业的多维度结合,为广大文化和艺术从业者提供多层次支持,打通技术研究者与文化艺术从业者之间的隔阂。AI 如何成为数字文化艺术创作的工具和合作者,AI 艺术创作工具产品化后如何更好与数字艺术产业结合,艺术工作者如何


更高效地利用大模型生成工具,更好地满足人民群众的美学体验,这些问题亟待解决。

AI 技术在全球化的影响下西方文化逐渐进入中国。目前 AI 艺术创作的研究成果较多来自西方,这显示出一定的研究难度,又揭示了该研究的必要性。扎根中国,学习西方的观点强调了对中国传统文化的保护和传承,同时也注重吸收和融合西方文化中有价值的元素,以此来促进中国与世界的文化交流同时提升国际竞争力、文化软实力。最后,我们衷心地感谢中央美术学院、京东人工智能研究院、亚

马逊云科技、以及匿名的多位师友、单位给予的无微不至的支持,感谢人工智能学会各方的信任和耐心。本白皮书最需要感谢的是,那些在 2023 年酷暑之下,犹如精心雕琢每一件艺术品的雕刻师,倾心打磨、细心塑造的编写团队成员,你们是这白皮书中不可或缺的灵魂。正是因为你们无私的奉献,这份白皮书才得以绽放光彩。考虑到这项工作来的突然,毅然担下这份责任的同时,编写组全体成员在没有额外经费资助的背景下,凭着对AI 与艺术结合的热情,以及为社会与学术界贡献的初衷,仅仅利用自己的业余时间和精力,完善了这份白皮书。在编写过程中,我们参考了众多的资料、艺术家网站和以前的研究成果,对于这些资料的原作者和一直在实践的艺术工作者们,表示最深的敬意和感谢。他们的作品和研究成果为我们提供了宝贵的灵感和支持,帮助我们完成了这个项目。本白皮书由中央美术学院副院长邱志杰主持编写,陈抱阳主笔。由于时间、资源等实际因素的限制,文中难免存在疏漏和不足之处。我们深感歉意,并热切期待广大读者的反馈和建议,以帮助我们不断完善和进步。