人工智能生成式AI技術在新媒體藝術中的應用研究

摘" 要：隨著信息社會和計算機科學的迅速發展，新媒體藝術在過去十年中并沒有取得質的飛躍。原因在于大數據和機器學習、人工智能技術的快速發展使計算機科學上升到一個更高的層次，而藝術仍然停留在美學、聲學、視覺和心理學等方面，缺少邏輯、智能、交互和整合。因此，新媒體藝術更需要計算機技術尤其是新技術的支持。在新媒體藝術的設計階段，融入人工智能、機器學習與大數據挖掘等技術，通過數學建模，提高新媒體藝術的成型速度，通過機器學習快速了解用戶體驗及用戶需求，進一步優化新媒體藝術作品，使用人工智能AI技術模擬新媒體藝術的同時，模擬用戶體驗與交互的全過程是該文研究的主要內容，使新媒體藝術成為AIGC（人工智能生成內容）領域的典型應用，生成式AI將創造和知識工作的邊際成本大幅降低，大大提高勞動生產率和經濟價值，實現以1/10的成本、以百倍千倍的生產速度去生成新媒體藝術原創內容。

關鍵詞：新媒體藝術；計算機科技；人工智能；生成式AI技術；數學建模

中圖分類號：TP18" " " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）21-0032-04

Abstract： With the rapid development of information society and computer science， new media art has not made a qualitative leap in the past decade. The reason is that in big data and machine learning， the rapid development of artificial intelligence technology has raised computer science to a higher level， while art still stays in aesthetics， acoustics， vision， psychology and other aspects， lack of logic， intelligence， interaction and integration. Therefore， new media art needs the support of computer technology， especially new technology. In the design stage of new media art， integrating artificial intelligence， machine learning and big data mining technology， through mathematical modeling， improving the forming speed of new media art， quickly understanding user experience and user needs through machine learning， further optimizing new media art works， using AI technology to simulate new media art， simulating the whole process of user experience and interaction is the main content of this paper， making new media art become a typical application in the field of AIGC （Artificial Intelligence Generated Content）. The AIGC technology will greatly reduce the marginal cost of creation and knowledge work， greatly improve labor productivity and economic value， and achieve the generation of new media art original content at a cost of 1/10 and a production speed of a hundredfold.

Keywords： new media art; computer science and technology; artificial intelligence; AIGC technology; mathematical modeling

新媒體藝術是一個較為松散且定義不清的概念類別，其中包含表演、裝置、雕塑及數字觀念藝術（Conceptual Art）。隨著可應用技術的增加，新媒體藝術也應運而生，并反映出電影、計算機、機器人技術甚至生物技術方面的創新，由于最近的Open AI等應用技術出現，用戶體驗式的新媒體藝術特征將是更高效、更智能、更便捷，這便是用戶體驗式的新媒體藝術形式。如圖1所示。

1" 新媒體藝術的特征

1.1" 新媒體藝術的計算機科技依賴特征

新媒體藝術需要在前人的基礎上推陳出新，融入更多設計與科學理念，加大計算機新技術的引入，使新媒體藝術更符合時代的發展。傳統復雜的新媒體藝術往往需要各方面的人才花費大量時間，采用各種信息技術而生成，因其耗時耗力花費大，得不到普及。

近期出現的ChatGPT等應用，內容平臺會用類ChatGPT工具生成大量文字、圖片、視頻內容，去降低原創內容采買成本。美國的內容平臺BuzzFeed，就宣稱計劃使用Open AI的AI技術來協助創作個性化內容。在娛樂媒體內容制作方面，當前階段生成式AI最常見的應用場景為娛樂媒體內容的輔助生產。以文字續寫或糾錯、文字轉語音、文字生成語音、圖像智能編輯和視頻智能剪輯等方式替代既有創意產生后的專業性機械勞動，同時通過內容生成滿足用戶的娛樂需求或者為其提供創作靈感。計算機科學的發展，將使得新媒體藝術更加依賴現代科學技術，特別是計算機新技術。

1.2" 新媒體藝術的文化特征

新媒體藝術創造了一種系統的形式，常被認為是當代藝術之一。計算機技術人員和藝術家在藝術美學、生活應用和游戲領域具有豐富的想象力、積極的思維能力，從而改變了傳統的藝術表現形式。新媒體藝術植根于人類的網絡平臺，具有深刻的民主意識，這種表達技術更加簡單、更易接近。新媒體藝術表現出當下人們生存的狀態及對未來生活的期待，通過計算機等技術以科幻或深刻的方式展示的一種藝術形式，因而新媒體藝術也是一種源自生活卻高于生活的藝術。

1.3" 未來新媒體藝術的自動化生成特征

AIGC即人工智能生成內容，伴隨著大量應用的落地，AI生成圖片、文字、音頻甚至視頻等內容也漸漸走入了人們的日常生活中。數據、算力的進一步提升將帶來具有更強生成效果的新媒體藝術作品。AIGC能夠根據用戶體驗和個人需求生成個性化定制內容終稿，并且生成內容達到專業內容生產者水平且具有獨特新穎的創意。生成式AI正在變得不僅更快、更便宜，而且在某些情況下比人類創造得更好。生成式AI應該在廣泛的終端市場上解鎖更好、更快、更便宜的創作。生成式AI可以使這些人工的效率和創造力至少提高20%，不僅變得更快和更高效，而且比以前更有能力。因此，生成式AI有潛力產生數萬億美元的經濟價值。新媒體藝術在以上技術的支持下，自動化生成作品將是一大突破，更是新媒體一大特征。

2" 生成式AI技術在新媒體藝術中的具體研究方法

在計算機技術與藝術設計的融合方面，數字媒體藝術作為新媒體藝術的一個分支，已有一定的研究規模和相關成果，而新媒體藝術則更注重公眾的體驗和實用性。因此，機器學習、大數據技術、人工智能技術是本文所介紹的關鍵技術。具體的研究方法如下。

2.1" 運用科學方法

2.1.1" 運用大數據的數據挖掘與數據分析方法進行數據收集

充分利用計算機技術可以促進新媒體藝術的改革和創新，完美地融合虛擬和真實的藝術元素，創造出超越現實生活的新藝術形式，給人們帶來不同的視覺體驗和審美感受，這是傳統藝術設計無法比擬的。除了視覺享受之外，公眾的需求也在發生變化，希望更智能的現代新媒體藝術能夠實現智能互動和實踐體驗。為了更好、更深入地研究，需要藝術學科和計算機學科的有效結合。利用大數據自動化數據采集工具進行外部數據采集和內部數據挖掘，分析新媒體藝術的發展趨勢，預測未來藝術趨勢，清洗和處理新媒體背景下的藝術圖譜；利用大數據清理技術快速收集、處理、存儲和分析各種藝術數據，發現新的藝術知識，創造新價值，提高新媒體藝術的表現能力。通過數據庫、業務系統日志、互聯網應用、容器日志及操作系統日志與網絡設備日志等，進行數據采集、清洗、存儲等操作，運用大數據的數據挖掘與數據分析方法，得到數據采集模型。如圖2所示。

2.1.2" 運用機器學習與AI生成方式進行新媒體藝術設計

運用機器學習對新媒體藝術的興趣點、實用性、便利性和有效性進行技術分析，找到用戶的關注點，然后通過歸納推理進行總結，并應用于實際需求。全面分析新媒體藝術的基本要素，較好地總結新媒體藝術的特點，未來在新應用生成式AI支持下，可快速自動地得到對應用戶的需求信息，形象化地以新媒體藝術形式傳送給用戶。通過論證和分析方法，討論新媒體藝術變化的主要原因和發展趨勢，總結當前多學科文獻資料中新媒體藝術的有趣發展，為新媒體時代藝術形式的發展提供更有價值的參考。機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位，其具有學習能力的智能系統，已應用到人工智能的各個方面，尤其是在知識獲取與分析方面已超越了普通人，處理速度更是人類所不能及的。例如，在繪畫、語言、聲音等方面的收集處理，通過機器快速學習生成式AI技術，得到智能生成圖表。

2.2" 利用技術優勢和跨學科特點將思想和情感融入藝術設計

信息技術的發展為現代藝術設計創造了一種新的數字藝術設計語言形式，為設計師進行藝術創作提供了更多的發展空間。利用先進的計算機技術，可以完美地整合虛擬藝術元素和真實藝術元素，創造出超越現實生活的新藝術形式，給人們帶來不同的視覺體驗和審美感受，這是傳統藝術設計無法比擬的。現代新媒體藝術不僅是美學、聲學、視覺的表達，也是計算機科學與藝術及心理學、社會學、生命工程等學科的交叉應用。人們越來越關注信息技術的應用、人們的互動、學習過程和使用感受，新媒體藝術響應用戶需求，重視用戶體驗。在這個快速發展的時代，人們在滿足了物質需求的要求后，開始追求一種動態的、有趣的、物質上的和精神上的繁榮的生活方式，情感設計就是在這樣一個時代的背景下被提出的。只要藝術家運用得好，就能使作品更具感染力，更好地與觀眾互動。通過設計各種新媒體藝術作品，使人們產生或興奮或悲傷，或快樂或恐懼等情緒。藝術家扮演著情感驅動和監控的角色，從而引導人們的認知、行為和判斷。計算機技術團隊需要了解藝術家的設計理念，將大數據技術與人工智能推送技術相結合，并利用計算機編程等技術制作出與藝術家的設計理念相一致的新媒體作品。

藝術設計需要迎合用戶的使用感受，使用大數據技術收集大量的用戶信息、行為習慣、審美感受。通過對用戶最喜歡的使用和情感等大數據信息挖掘和機器學習，結合人工智能技術，收集主要關鍵信息生成藝術圖譜或數學模型，推薦給藝術家，然后由藝術家設計出用戶喜歡的產品。這樣，藝術家在設計過程中有藝術參考和素材，節省時間避免靈感枯竭。這樣，藝術家不僅通過自己對生活的觀察和感知，將自己的情感體驗和創新思維融入到設計作品中，而且在作品中表現出觀眾的共同思維和大眾的審美欣賞，賦予作品靈魂。

3" 生成式AI技術如何作用于新媒體藝術

3.1" 生成新媒體藝術模型

從文本到圖片再到語音合成，最后是視頻和3D模型建立，其可以打開電影、游戲、虛擬現實、建筑和實物產品設計等大型創意市場。整個藝術史和流行文化的世界都被編碼進了這些大型模型中，將允許任何人隨意探索在以前可能需要花一輩子的時間才能掌握的主題和風格。同時可涉及游戲、媒體/廣告，設計藝術編碼和實物產品的原型，生成式AI根據粗略的草圖和提示來制作高保真的效果圖。在用戶體驗方面，社交媒體和數字社區便提出了是否存在使用生成工具表達自我的新方式？隨著ChatGPT等新應用學會了像人類一樣在社交網絡上搜索與創作，這將會創造新的社交體驗。這些新技術應用于新媒體，藝術家使用這些素材成果很容易畫出新媒體藝術草稿，再使用生成式AI技術等計算機科學就很容易生成新媒體藝術模型。

3.2" 生成式AI根據用戶體驗重組新媒體藝術過程

傳統藝術在設計階段，耗時多、創意單一、人力消耗大，如果通過計算機科學的大數據收集和人工智能技術，機器學習及生成式AI技術可以自動生成產品需求樣本圖例或活動方案，就可以為企業和機構在新媒體運營中提高工作效率、節約資金、降低成本及增加利潤。計算機技術與藝術深入融合，將為現代藝術設計開辟一個新世界，給人們帶來更多不同的美感感受，提高了藝術設計的工作效率，且可根據不同用戶的感受或需要，創作出個性化的新媒體藝術作品。

利用大數據的數據采集工具進行外部數據采集和內部數據挖掘，分析新媒體藝術的發展趨勢，預測未來藝術趨勢，清理和處理新媒體背景下的藝術圖譜；利用大數據挖掘技術快速收集、處理、存儲和分析各種藝術數據，發現新的藝術知識，創造新價值，提高新媒體藝術的表現力。信息技術與藝術的融合導致藝術相關數據的快速增長，數據已成為藝術的基礎資源，通過藝術元素如文字、圖形、影視等的生產、流通、操作機制進行分類，應用于現代新媒體藝術設計，生成藝術圖譜和模型供設計師使用生成式AI重組載體。構建顆粒藝術知識圖，結合心理學、社會學、各種元素分類、智能適應色彩、構圖、層次和用戶肖像分析，通過藝術思維、語言識別、圖像識別、自然語言處理和視頻資料等研究，對信息過程模擬的意識和思維產生對智能新媒體藝術的新思維、新形式。該過程主要是根據用戶數據，把文字、圖片、視頻和動效統一起來，用大數據收集技術對這些數據進行內部和外部挖掘，再用新技術生成式AI重組，以快速高效地產出符合用戶需求的AI藝術模型。新媒體團隊利用計算機程序制作出可互動、有趣、實用的新媒體藝術作品，如圖3所示。

4" 結束語

計算機科技從開始作為美術設計的輔助工具到自動化產生工具，幫助人們打破了藝術的極限。因此，需要進一步創新，為用戶提供更多的便利；生成新媒體藝術自動實現的算法模型，為藝術家提供設計靈感，幫助普通企業開發自己想要通過模型實現的新媒體作品。當然，這個過程將會有大量的工作，包括需求分析、可行性報告、網絡信息技術、前沿計算機技術和計算機應用學科的選擇等。這些工作以前都需要較強的綜合團隊合作才能完成，隨著計算機科學水平的提高，利用生成式AI應用技術，能使新媒體藝術作品的產出精準高效，削減支出，降低成本，提高回報，為新媒體藝術的普及奠定基礎。

新媒體藝術利用計算機技術建立了互動環境，通過使用多感官、多通道、多維的智能人機交互，統一互動情節和娛樂藝術。通過采用智能交互渠道、設備、語音、手勢和圖像等交互技術，用戶可以多渠道與多個角色進行自然的溝通和協作。新媒體時代的社會狀態和文化氛圍也將決定技術發展的趨勢。要優化和整合創意元素，善于利用科技的力量，將技術與藝術相結合，促進人類的進步和社會的發展。

參考文獻：

[1] 陳旭光.數字技術下新媒體藝術的美學變革與理論擴容[J].社會科學戰線，2021（4）：180-188.

[2] 張海濤.科技媒體藝術的發端史及爭議性概念的梳理[EB/OL] https：//www.artda.cn/20202021nian-c-11789.html.

[3] SONYA H，PAT G，GPT-3.Generative AI： A creative new world[Z].SEQUOIA，2022.

[4] 陳麗君，趙伶俐.美學與認知心理學的交叉：審美認知研究進展[J].江南大學學報（人文社會科學版），2012，11（5）：127-133.

[5] 葉彩仙，胥立軍.基于計算機技術的新媒體藝術用戶體驗設計與實現[J].科技創新與應用，2023，13（2）：32-35，39.

[6] 葉彩仙，胥立軍.論數字媒體技術對藝術創作的影響[J].數碼世界，2021（5）：32-33.

[7] GARFIELD B. The cyborg" subject：reality， consciousness，parallax，palgrave macmillan[J].London，2016：87-88.

[8] BROECKMANN A. Machine Art in the Twentieth Century[M].2017.

[9] NAVAS E. Art， Media Design， and Postproduction： Open Guidelines on Appropriation and Remix[M]. 2018.

[10] YE C X， ZHANG G. Application research on data mining methods in information communication mode of software development[C]// International Workshop on Education Technologyamp;Computer Science，2011.