摘要
目的本研究提供对生成艺术美学价值的技术调查,并为他们在选定的艺术设计任务中的应用提供新思路,这些任务涉及根据特定样式创建和分析的艺术设计形式。方法分析由生成对抗网络模型产生的二维及二维拓展三维的艺术设计创造示例研究,引入并显示用于小型训练集的技术,以提高合成设计的视觉质量及创造潜能。结果尽管生成对抗网络作为深度学习中的新兴研究领域,已展示出令人印象深刻的综合设计能力,但它们在艺术设计中的应用受到限制。本研究的实验结果证明了如何利用训练数据来控制生成作品的艺术创造力及机器作品的美学价值和多样性。结论最后,实验证明如何将生成对抗网络用于分析,以深入探索由该技术形成艺术设计作品的美学评估。
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2023年第S01期24-28,41,共6页
Packaging Engineering
作者简介
王士顺(1988—),博士,山东工艺美术学院讲师,主要研究方向为设计学交叉学科。
