人工智能輔助藝術創作與設計應用基礎 范淩 凱熹 9787122475763 【台灣高等教育出版社】

第1章 AIGC導論 1
1 1 AIGC的定義與歷史發展脈絡 1
1 1 1 人工智能的定義 1
1 1 2 生成式人工智能的定義 1
1 1 3 內容生成式人工智能的定義 2
1 1 4 生成式設計人工智能的定義 3
1 1 5 AIGC的發展歷程 4
1 1 6 AIGC當前的發展趨勢與對未來的展望 5
1 2 AIGC協同藝術創作與設計的意義、應用場景和形式 7
1 2 1 AIGC技術應用的意義與價值 7
1 2 2 AIGC的應用場景 8
1 2 3 AIGC的生成形式 9
1 3 AIGC與造型藝術家的關係 10
1 3 1 人類為什麼要創造藝術 11
1 3 2 AIGC作為藝術家的模擬者 11
1 3 3 AIGC作為藝術家的合作者 14
1 3 4 AIGC作為藝術的創作者 16
第2章 AIGC技術的理論基礎 17
2 1 AIGC的算法與關鍵技術 17
2 1 1 生成式對抗網絡與深度學習網絡 17
2 1 2 變分自編碼器 18
2 1 3 大型語言與圖像生成模型 18
2 1 4 條件生成模型與語義的強化學習理解 18
2 2 AIGC內容與形式的轉譯 19
2 2 1 文化元素到設計形式 19
2 2 2 內容到設計形式 19
2 2 3 語音到文本 19
2 2 4 從內容到設計形式轉譯的應用與展示 20
2 3 AIGC技術的差異性與局限性 21
2 3 1 生成內容類型的差異性 21
2 3 2 當前AIGC技術的局限性 21
2 3 3 AIGC技術交互性和適應性的挑戰 22
第3章 AIGC國內外熱門工具介紹 23
3 1 AIGC工具的發展概況與分類 23
3 1 1 AIGC工具的發展概況 23
3 1 2 AIGC工具的分類 25
3 1 3 AIGC工具的快速迭代和延展 26
3 2 ChatGPT 28
3 2 1 ChatGPT的主要功能 29
3 2 2 ChatGPT的主要優缺點 29
3 2 3 操作程序 29
3 2 4 國內目前有效使用ChatGPT的方法 30
3 2 5 ChatGPT的學習和開發資源 31
3 3 DALL E 3系統 32
3 3 1 DALL E 3主要功能與插件 32
3 3 2 DALL E 3的優缺點與特色功能 33
3 3 3 DALL E 3的操作程序和方法 37
3 3 4 DALL E 3的實操案例 39
3 4 Gemini 40
3 4 1 Gemini的文本功能 41
3 4 2 Gemini的繪圖功能 41
3 4 3 Gemini 繪圖的連接和使用 42
3 4 4 Gemini生成雙子星海報、標誌和網頁設計案例 43
3 4 6 Gemini的使用方法 45
3 5 Midjourney 48
3 5 1 Midjourney的優缺點 49
3 5 2 Midjourney的使用 49
3 5 3 使用Midjourney生成三視圖 50
3 6 Stable Diffusion 52
3 6 1 Stable Diffusion的安裝條件 52
3 6 2 Stable Diffusion ControlNet插件的安裝 55
3 6 3 Stable Diffusion的使用方法 56
3 7 OpenAI Sora 60
3 7 1 Sora的使用場景 60
3 7 2 註冊OpenAI賬戶並申請Sora測試資格 61
3 7 3 Sora的主要功能 62
3 7 4 Sora的使用方法 63
3 8 MuseDAM 65
3 8 1 MuseDAM創意素材收集 65
3 8 2 MuseDAM創意素材管理 65
3 8 3 MuseDAM素材分享 65
3 8 4 MuseDAM輔助藝術創作設計功能 66
3 8 5 MuseDAM輔助文案寫作功能 71
3 9 智譜清言 72
3 9 1 智譜清言的PC端 73
3 9 2 智譜清言的對話部分 73
3 9 3 智譜清言的文檔部分 74
3 9 4 智譜清言的代碼部分 74
3 9 5 智譜清言的繪畫與文案寫作案例 75
3 10 國內外其他AIGC垂直領域藝術創作工具 75
3 10 1 商湯秒畫 75
3 10 2 奇域AI 77
3 10 3 MewX AI 77
3 10 4 DeepArt 78
3 10 5 Prisma 79
3 10 6 DeepDream 81
3 10 7 Paints Chainer 82
3 10 8 道子中國畫 84
3 11 國內外其他AIGC藝術設計工具 86
3 11 1 生成標誌的AIGC工具 86
3 11 2 設計廣告海報的AIGC工具 94
3 11 3 網頁設計AIGC工具 101
3 11 4 Flipboard智能排版系統 104
3 11 5 H5的AIGC系統工具 106
3 11 6 一鍵智能生成App系統 109
3 11 7 “易嗨定制”文創藝術衍生產品設計生成式小程序 119
3 11 8 在線產品樣機生成式工具 120
3 11 9 SketchUp中文草圖大師 134
3 11 10 Qu 家裝BIM雲平臺 138
3 11 11 Qu VR平臺 150
3 12 國內外主要AIGC工具比較 154
3 12 1 ChatGPT與Gemini 的比較 154
3 12 2 DALL E 3與Midjourney的比較 155
3 12 3 國內幾款AIGC工具的比較 160
3 12 4 DeepSeek與ChatGTP比較 163
3 12 5 國內外AIGC工具和智能體在實際應用方面的比較 166
第4章 傳統成熟的工具與AIGC工具的比較與融合應用 169
4 1 傳統設計軟件智能功能的發掘與應用 169
4 1 1 傳統設計軟件與AI軟件的優勢比較 169
4 1 2 傳統設計軟件與AI軟件融合使用的方法 170
4 1 3 傳統設計軟件與AI融合使用案例 170
4 2 Adobe 2024全家桶主要軟件新增的智能功能 171
4 2 1 Photoshop軟件的人工智能功能與應用 172
4 2 2 Illustrator軟件的智能功能與應用 184
4 2 3 Dreamweaver軟件的智能功能與應用 190
4 2 4 Premiere軟件的智能功能與應用 191
4 2 5 InDesign軟件的智能功能與應用 192
4 2 6 After Effects軟件的智能功能與應用 193
4 3 其他傳統設計工具新增的智能功能 194
4 3 1 CorelDRAW軟件的智能功能與應用 194
4 3 2 C4D軟件的智能功能與應用 200
4 3 3 Rhino軟件的智能功能與應用 203
第5章 AIGC協同藝術創作與設計的流程與方法 205
5 1 AIGC協同藝術創作與設計的流程與方法 205
5 1 1 AIGC標誌設計流程 206
5 1 2 AIGC產品設計流程 207
5 1 3 AIGC室內設計流程 207
5 1 4 AIGC汽車文創衍生品研發設計的流程案例 208
5 2 AIGC設計提示詞思維與訓練 208
5 2 1 提示詞的結構化思維 209
5 2 2 結構化提示詞的寫作方法 210
5 2 3 提示詞思維的訓練 211
5 2 4 提示詞語法結構及案例分析 212
5 3 幾種AIGC繪圖工具的提示詞寫作案例 213
5 3 1 ChatGPT與DALL E 3的提示詞思維 213
5 3 2 Midjourney和MuseDAM的提示詞思維 232
5 4 AIGC 專屬（自定義）模型的構建 236
5 4 1 專屬模型的功能 236
5 4 2 使用MuseAI生成專屬模型的辦法 236
5 4 3 專屬模型設置的案例 237
5 5 設計內容與形態的轉譯 240
5 5 1 設計元素的內容分析 240
5 5 2 設計內容轉譯的思維過程 241
5 5 3 設計大數據與文化基因傳承的模因 242
5 5 4 建立設計文化基因庫的創新思維和路徑 242
5 6 AIGC設計大數據的構建 243
5 6 1 設計大數據的建構 243
5 6 2 設計大數據在視覺傳播設計中的應用 245
5 6 3 設計大數據在產品設計中的應用 247
5 7 AIGC作品後期的二次元三次元優化 249
5 7 1 AIGC設計作品的生成分析 249
5 7 2 人機融合的二次元優化 249
5 7 3 人機融合的三次元迭代與優化 250
第6章 AIGC協同藝術創作與設計的問題和解決方案 251
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 251
6 1 1 AIGC協同藝術創作與設計的主要問題與解決方案 251
6 1 2 AIGC協同設計方案的優化選擇 252
6 1 3 選擇AIGC協同設計方案的建議 253
6 1 4 AIGC協同設計規避同質化的實戰案例 253
6 2 AIGC倫理和知識產權的規避與合理解決方案 256
6 2 1 AI及其案例討論分析 256
6 2 2 對失業、不平衡問題的思考 257
6 2 3 AI倫理問題建議 257
6 3 藝術AIGC明天的展望和今天的對策 258
6 3 1 AIGC在藝術創作與設計行業發展預測 258
6 3 2 AIGC時代創意設計師期待與需求的10個思考 260
6 3 3 AIGC協同藝術設計的10種研發需求 261
6 3 4 AIGC協同藝術設計開發的重點與難點 261
6 3 5 展望AIGC藝術創作設計的明天 262
主要參考文獻 264
前言
2019年5月，國家主席在給國際人工智能與教育大會的賀信中指出：”人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生產、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代。”
把握全球人工智能發展態勢，找准突破口和主攻方向，培養大批具有創新能力和合作精神的應用型人工智能高端專業人才，是教育的重要使命。在國際人工智能與教育大會主旨報告中提出：”我們將把人工智能知識普及作為前提和基礎。及時將人工智能的新技術、新知識、新變化提煉概括為新的話語體系，根據大中小學生的不同認知特點，讓人工智能新技術、新知識進學科、進專業、進課程、進教材、進課堂、進教案、進學生頭腦，讓學生對人工智能有基本的意識、基本的概念、基本的素養、基本的興趣。”
內容生成式人工智能（Artificial Intelligence Generative Content，簡稱AIGC）是目前全球最熱門的新興科技，美國著名的商業科技諮詢機構Gartner預測，到2025年，生成式人工智能將增強和加速許多領域的設計，它還有可能”發明”人類歷史上從未涉足的新穎設計。而內容生成式人工智能是在計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、哲學、語言學等多種學科互相滲透的基礎上發展起來的一門新興技術，主要研究如何使用機器（計算機）來模仿和實現設計的智能行為，使得機器具有智能：能畫、能說、能看、能寫、長於計算、善於規劃、優化設計、嚴格推理、會思考、會創意、會學習、會決策、會像人類設計師那樣解決疑難問題，這就是內容生成式人工智能這門新興學科學習與研究的任務。在如今的信息時代，人類需要用機器去放大和延伸自己的創意設計智能，實現設計腦力勞動的自動化。因此，內容生成式人工智能的前景十分廣闊，同時作為一門新興學科又是任重道遠的。
進入21世紀後，社會對人才的要求越來越高，而現有的教育理念和模式注重基礎和技能，對藝術設計行業來說，這些顯然不能夠滿足目前社會對行業人才的需求。在如今的大數據時代，作為設計者不僅要有創新的思維意識，還要有大量的知識儲備，這樣才能跟得上時代的變化，才能適應市場的需求。在現代的高等設計教育中，設計課程不僅應該具備綜合性和複雜性，同時還應該具備學科的交叉性。”跨學科”培養設計人才的趨勢已經開始在高校中出現。作為一個設計師，所掌握的知識結構不應只局限於設計理論與設計方法，更應該瞭解多學科的知識，使