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跨模態(tài)內容生成技術與應用

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作者:劉華群著
出版社:西安電子科技大學出版社出版時間:2024-08-01
開本: 23cm 頁數(shù): 240頁
中 圖 價:¥30.6(7.7折) 定價  ¥40.0 登錄后可看到會員價
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跨模態(tài)內容生成技術與應用 版權信息

跨模態(tài)內容生成技術與應用 內容簡介

本書深入探索了在智能時代下信息技術進步推動數(shù)字內容生成的演進及其與創(chuàng)意設計的融合。書中不僅著重分析了數(shù)據(jù)驅動、跨學科合作以及自動化創(chuàng)意工具的重要性,廣泛涉及圖像與文本、音頻與圖像的跨模態(tài)整合應用,而且展望了人機共創(chuàng)與數(shù)字內容生成的未來趨勢。全書共九章,分別為緒論、AIGC理論與創(chuàng)意設計融合、圖像與文本的跨模態(tài)整合、音頻與圖像的多模態(tài)創(chuàng)新設計、視頻內容生成與跨模態(tài)整合設計、人機共創(chuàng)理念在多模態(tài)內容生成中的實踐、跨模態(tài)內容生成與未來出版革新的實踐、數(shù)字內容生成的未來發(fā)展趨勢以及總結與展望。
本書讀者對象為數(shù)字創(chuàng)意和智能設計領域的專業(yè)人士、研究者,包括但不限于:
——對跨模態(tài)技術感興趣的數(shù)字內容生成工程師;
——希望了解智能技術如何提升作品創(chuàng)新性的創(chuàng)意設計師;
——對數(shù)據(jù)驅動技術和跨模態(tài)數(shù)據(jù)整合有興趣的數(shù)據(jù)研究者;
——追蹤數(shù)字內容生成和智能設計的發(fā)展趨勢,并指導學生的教育工作者;本書深入探索了在智能時代下信息技術進步推動數(shù)字內容生成的演進及其與創(chuàng)意設計的融合。書中不僅著重分析了數(shù)據(jù)驅動、跨學科合作以及自動化創(chuàng)意工具的重要性,廣泛涉及圖像與文本、音頻與圖像的跨模態(tài)整合應用,而且展望了人機共創(chuàng)與數(shù)字內容生成的未來趨勢。全書共九章,分別為緒論、AIGC理論與創(chuàng)意設計融合、圖像與文本的跨模態(tài)整合、音頻與圖像的多模態(tài)創(chuàng)新設計、視頻內容生成與跨模態(tài)整合設計、人機共創(chuàng)理念在多模態(tài)內容生成中的實踐、跨模態(tài)內容生成與未來出版革新的實踐、數(shù)字內容生成的未來發(fā)展趨勢以及總結與展望。 本書讀者對象為數(shù)字創(chuàng)意和智能設計領域的專業(yè)人士、研究者,包括但不限于: ——對跨模態(tài)技術感興趣的數(shù)字內容生成工程師; ——希望了解智能技術如何提升作品創(chuàng)新性的創(chuàng)意設計師; ——對數(shù)據(jù)驅動技術和跨模態(tài)數(shù)據(jù)整合有興趣的數(shù)據(jù)研究者; ——追蹤數(shù)字內容生成和智能設計的發(fā)展趨勢,并指導學生的教育工作者; ——探索數(shù)字內容生成在商業(yè)領域的應用潛力的創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)決策者; ——關注跨模態(tài)技術對未來出版的影響的數(shù)字化出版和新媒體從業(yè)者。

跨模態(tài)內容生成技術與應用 目錄

第1章 緒論 1 1.1 智能時代與數(shù)字內容生成的演進 1 1.1.1 智能時代的興起 1 1.1.2 技術驅動的演進 1 1.1.3 數(shù)據(jù)驅動的變革 3 1.1.4 人機協(xié)同的重要性 4 1.1.5 文化與社會影響 6 1.2 智能時代對數(shù)字內容生成的影響 7 1.2.1 技術的飛速進步 7 1.2.2 內容的自動化生成 8 1.2.3 內容的個性化與情感化 9 1.2.4 多模態(tài)整合 11 1.2.5 UGC與社交媒體 12 1.3 智能時代對創(chuàng)意設計的影響 15 1.3.1 智能技術的協(xié)助與效率提升 15 1.3.2 原創(chuàng)性與版權的倫理問題 17 1.3.3 算法創(chuàng)意與人類創(chuàng)意的交匯 18 1.3.4 實現(xiàn)創(chuàng)意設計的平衡 19 第2章 AIGC理論與創(chuàng)意設計融合 21 2.1 人工智能與創(chuàng)意融合的核心原則 21 2.1.1 數(shù)據(jù)驅動的創(chuàng)意 22 2.1.2 跨學科合作與知識融合 22 2.1.3 自動化與智能化的創(chuàng)意工具 23 2.1.4 創(chuàng)意的可持續(xù)性與適應性 24 2.2 AIGC理論與藝術創(chuàng)意實踐的 關聯(lián) 25 2.2.1 藝術作品的創(chuàng)新與實驗性 25 2.2.2 藝術創(chuàng)作的深度與復雜性 26 2.3 AIGC引領創(chuàng)意設計的新方向 26 2.3.1 重新定義數(shù)字創(chuàng)意—— 開創(chuàng)新領域 26 2.3.2 創(chuàng)新的媒介與技術—— 突破傳統(tǒng)界限 27 2.3.3 深度融合與創(chuàng)新性產(chǎn)出—— 合作的力量 27 2.3.4 藝術與科技的協(xié)同發(fā)展—— 新一代創(chuàng)作者 28 2.3.5 藝術創(chuàng)意的本質變革—— 創(chuàng)作新范式 28 2.3.6 藝術作品的智能互動—— 共創(chuàng)新時代 28 2.3.7 藝術與科技的融合推動社會進步—— 創(chuàng)意的社會價值 28 2.4 創(chuàng)意的可持續(xù)性與社會責任 29 2.4.1 創(chuàng)新的持續(xù)性—— 適應變革的能力 29 2.4.2 創(chuàng)意的社會責任—— 影響與變革 30 第3章 圖像與文本的跨模態(tài)整合—— 創(chuàng)意設計的視覺表達 31 3.1 AIGC理論的基本原理 31 3.1.1 文本與圖像的語義關聯(lián) 32 3.1.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合 32 3.1.3 創(chuàng)意生成與創(chuàng)新 34 3.2 跨模態(tài)整合的理論支持 35 3.2.1 多模態(tài)特征提取 35 3.2.2 跨模態(tài)關聯(lián)建模 36 3.2.3 多模態(tài)生成模型 44 3.3 圖像與文本的跨模態(tài)整合 48 3.3.1 自動圖像標注 48 3.3.2 文本到圖像的生成 53 3.3.3 圖像到文本的生成 56 3.4 跨模態(tài)整合與創(chuàng)意設計 58 3.4.1 跨模態(tài)靈感觸發(fā)與設計 創(chuàng)意生成 58 3.4.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與設計 方案優(yōu)化 59 3.4.3 跨模態(tài)交互與用戶體驗增強 60 3.4.4 文化跨模態(tài)融合與創(chuàng)新 設計表達 61 3.4.5 跨模態(tài)整合技術的挑戰(zhàn)與 發(fā)展趨勢 63 3.4.6 案例研究——跨模態(tài)整合在 創(chuàng)意設計中的成功實踐 64 第4章 音頻與圖像的多模態(tài)創(chuàng)新設計—— 聲光的交融之美 67 4.1 多模態(tài)生成技術的理論基礎與框架 67 4.1.1 多模態(tài)內容生成的理論演進 67 4.1.2 音頻與圖像數(shù)據(jù)特征分析 68 4.1.3 深度學習在多模態(tài)生成中的 應用 71 4.1.4 跨模態(tài)理解與生成的挑戰(zhàn) 72 4.2 AIGC算法框架在音頻設計中的 應用 80 4.2.1 音頻生成模型概述 80 4.2.2 音頻特征提取技術 83 4.2.3 音頻生成的先進算法 84 4.2.4 人工智能在音頻創(chuàng)作中的應用 87 4.2.5 音頻數(shù)據(jù)的質量評估與優(yōu)化 89 4.3 AIGC算法框架在圖像設計中的 應用 90 4.3.1 圖像生成模型概述 90 4.3.2 圖像識別與重建技術 91 4.3.3 高級圖像生成算法 95 4.3.4 AI在視覺藝術中的應用實例 98 4.3.5 圖像質量的評估與提升 101 4.4 跨模態(tài)融合在多模態(tài)設計中的應用 102 4.4.1 跨模態(tài)融合的理論基礎 102 4.4.2 融合算法與技術方法 103 4.4.3 音頻與圖像在跨模態(tài)設計中的 融合 104 4.4.4 跨模態(tài)生成的創(chuàng)新案例 104 4.5 未來展望——音圖融合技術的 發(fā)展方向 107 4.5.1 技術創(chuàng)新的未來趨勢 107 4.5.2 多模態(tài)設計在藝術創(chuàng)作中的 角色 108 4.5.3 新興技術對音圖融合的影響 108 4.5.4 跨模態(tài)創(chuàng)新設計的社會與 文化考量 109 4.5.5 結論——創(chuàng)意設計的未來機遇與 挑戰(zhàn) 110 第5章 視頻內容生成與跨模態(tài)整合設計—— 創(chuàng)意設計的動態(tài)之美 111 5.1 視頻內容生成技術概述 111 5.1.1 視頻內容的生成流程 112 5.1.2 關鍵技術與算法 113 5.1.3 生成模型的發(fā)展趨勢 117 5.1.4 挑戰(zhàn)與機遇 118 5.2 跨模態(tài)數(shù)據(jù)整合策略 119 5.2.1 跨模態(tài)數(shù)據(jù)的理解與處理 120 5.2.2 視頻與文本的融合技術 121 5.2.3 音頻與視頻的同步技術 123 5.2.4 人工智能在跨模態(tài)整合中的 應用 125 5.2.5 面臨的挑戰(zhàn)與解決方案 128 5.3 創(chuàng)意設計在視頻生成中的應用 129 5.3.1 創(chuàng)意思維與視頻內容創(chuàng)作 129 5.3.2 技術支持下的藝術創(chuàng)作 131 5.3.3 UGC的創(chuàng)新模式 132 5.3.4 交互式視頻內容的設計 135 5.3.5 案例研究——成功的視頻 創(chuàng)意設計 136 5.4 未來出版與視頻內容的融合 138 5.4.1 數(shù)字出版中的視頻內容 138 5.4.2 增強現(xiàn)實與虛擬現(xiàn)實中的 視頻應用 141 5.4.3 人機交互中的視頻創(chuàng)新 142 5.4.4 教育與培訓中的視頻應用 142 5.5 跨模態(tài)創(chuàng)新設計的倫理與社會影響 144 5.5.1 倫理考量 144 5.5.2 文化多樣性與包容性 145 5.5.3 數(shù)據(jù)隱私與安全 146 5.5.4 社會影響評估 146 5.5.5 可持續(xù)發(fā)展目標與策略 147 第6章 人機共創(chuàng)理念在多模態(tài)內容生成中的 實踐——創(chuàng)意設計的群智驅動 148 6.1 人機共創(chuàng)的理論基礎與歷史脈絡 148 6.1.1 人機共創(chuàng)的概念與起源 149 6.1.2 多模態(tài)內容生成的理論框架 149 6.1.3 從人工智能到人機協(xié)作的演進 151 6.1.4 人機共創(chuàng)在創(chuàng)意設計中的作用 153 6.1.5 群智驅動與創(chuàng)意實踐的交叉點 156 6.2 用戶參與和AIGC模型調整的 深度研究 157 6.2.1 用戶參與的方式與影響 157 6.2.2 AIGC模型的設計與調整 158 6.2.3 交互式創(chuàng)意過程的優(yōu)化 158 6.2.4 案例研究——用戶驅動的 內容創(chuàng)新 159 6.2.5 評估與反饋機制的重要性 162 6.3 創(chuàng)意設計中群智驅動的實例分析 163 6.3.1 群智驅動的定義與原理 163 6.3.2 人機共創(chuàng)在群智創(chuàng)意中的應用 164 6.3.3 成功案例——群智驅動的 創(chuàng)新設計 164 6.3.4 挑戰(zhàn)與機遇——群智驅動的 未來趨勢 167 6.3.5 策略與實踐——推動群智驅動的 方法論 168 6.4 未來展望——人機共創(chuàng)與多模態(tài)內容 生成的融合 169 6.4.1 未來技術的發(fā)展趨勢 169 6.4.2 人機共創(chuàng)與多模態(tài)內容生成的 融合策略 172 6.4.3 倫理、社會與文化考量 173 6.4.4 推動學術界與產(chǎn)業(yè)界的 協(xié)同創(chuàng)新 174 6.4.5 結論與展望 175 第7章 跨模態(tài)內容生成與未來出版革新的 實踐——創(chuàng)意設計的數(shù)字媒體突破 176 7.1 跨模態(tài)內容生成的基礎與進展 176 7.1.1 跨模態(tài)內容生成的定義與 發(fā)展歷程 177 7.1.2 數(shù)字媒體與出版行業(yè)的演變 178 7.1.3 AIGC技術在跨模態(tài)內容生成中的 應用 179 7.1.4 創(chuàng)意設計的角色與影響 181 7.1.5 當前趨勢與未來展望 182 7.2 AIGC在出版領域的核心原理與 應用 183 7.2.1 AIGC技術的核心原理 183 7.2.2 AIGC在出版中的實際應用 案例 184 7.2.3 數(shù)字化轉型的挑戰(zhàn)與機遇 185 7.2.4 用戶體驗與互動設計的重要性 186 7.2.5 技術融合與創(chuàng)新的路徑 188 7.3 傳統(tǒng)出版模式受到的沖擊與轉型 189 7.3.1 傳統(tǒng)出版模式的局限性 189 7.3.2 數(shù)字媒體對傳統(tǒng)出版模式的 沖擊 190 7.3.3 跨模態(tài)內容在出版中的 應用實例 190 7.3.4 出版業(yè)的轉型策略 194 7.3.5 未來出版業(yè)的發(fā)展方向 195 7.4 出版革新中的人機共創(chuàng)實踐 196 7.4.1 人機共創(chuàng)的概念與其在出版中的 應用 196 7.4.2 人機共創(chuàng)在創(chuàng)意設計中的角色 197 7.4.3 出版革新中的成功案例 198 7.4.4 挑戰(zhàn)與機遇——人機共創(chuàng)的 未來 200 7.4.5 推動創(chuàng)新的策略與方法 201 第8章 數(shù)字內容生成的未來發(fā)展趨勢—— 創(chuàng)意設計的先鋒方向 203 8.1 數(shù)字內容生成技術的*新進展 203 8.1.1 人工智能與數(shù)字內容生成的 發(fā)展歷程 203 8.1.2 當前數(shù)字內容生成技術的 領先實踐 205 8.1.3 機器學習在內容生成中的應用 207 8.1.4 大數(shù)據(jù)在內容創(chuàng)新中的作用 207 8.1.5 隱私與安全在數(shù)字內容生成中的 考量 208 8.2 音頻與圖像跨模態(tài)整合的前沿探索 209 8.2.1 多模態(tài)整合的理論基礎 209 8.2.2 音圖交融技術的創(chuàng)新應用 210 8.2.3 人機交互在音圖整合中的作用 211 8.2.4 創(chuàng)意設計中的實驗性應用 212 8.2.5 案例分析——創(chuàng)意設計中的 聲光交融 213 8.3 創(chuàng)意設計中的AIGC應用趨勢 216 8.3.1 AIGC在創(chuàng)意設計中的角色 216 8.3.2 增強現(xiàn)實與虛擬現(xiàn)實在創(chuàng)意設計 中的應用 217 8.3.3 互動媒體與用戶體驗的未來 219 8.3.4 綠色設計與可持續(xù)性的重要性 220 8.3.5 創(chuàng)意設計中的倫理與社會責任 221 8.4 未來方向與挑戰(zhàn) 222 8.4.1 數(shù)字內容生成技術的未來趨勢 222 8.4.2 創(chuàng)意設計行業(yè)面臨的挑戰(zhàn) 224 8.4.3 潛在的市場與商業(yè)機會 225 8.4.4 教育與培訓在未來發(fā)展中的 角色 226 8.4.5 結論與未來研究的方向 228 第9章 總結與展望——創(chuàng)意設計的 未來之路 229 9.1 回顧與評估——AIGC在創(chuàng)意設計中的 應用 229 9.1.1 綜合評價——AIGC技術的創(chuàng)新與 挑戰(zhàn) 229 9.1.2 跨學科視角——多模態(tài)內容生成的 價值 231 9.2 未來趨勢——技術、社會與文化的 交互 233 9.2.1 技術進步與社會變革 233 9.2.2 文化多樣性與創(chuàng)意表達 235 9.3 創(chuàng)意設計的未來路徑—— 戰(zhàn)略與實踐 236 9.3.1 創(chuàng)意設計的發(fā)展戰(zhàn)略 236 9.3.2 實踐案例與前瞻性思考 237 參考文獻 239
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