改进AI生成艺术中的主体表现:使用图像提示与文本到图像生成模型的设计指南
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)AI 辅助创意写作平面设计与排版工具电影与动画制作人UI/UX 设计师视觉艺术家与设计师
文本到图像生成模型的进展使人们通过文本提示模型来创作艺术变得更加容易。然而,通过文本创作使用户对最终构图或主体表现方式的控制有限。一个潜在的解决方案是将图像提示与文本提示结合使用来调节模型。为了更好地理解图像提示如何以及何时能够改善生成中的主体表现,我们进行了一项标注实验来量化其对抽象、具体复数和具体单数主体生成的影响。我们发现初始图像改善了所有主体类型的表现,其中具体单数主体的改善最为明显。在对不同类型初始图像的分析中,我们发现图标和照片产生了不同美学风格的高质量生成。我们总结了在AI艺术中如何利用初始图像改善主体表现的设计指南。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
- 71%
启发式发现:使用Dreamsheets为AI艺术创作进行灵活的意义构建
CHI '24· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
- 71%
视觉概念的创意融合
CHI '25· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +2
- 67%
FlatMagic:通过AI驱动的设计改进数字漫画专业人士的平涂上色
CHI '22· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 67%
GenColor: 视觉设计中的生成性颜色-概念关联
CHI '25· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 67%
生成式AI在纪实摄影中的应用:探索视觉叙事的机会与挑战
CHI '25· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 67%
工具何时为工具?用户对人-AI协同创作绘画中系统代理性的感知
DIS '23· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 67%
基于生成模型的图形设计连续与渐进式风格变化
IUI '21· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
- 63%
POET: 支持文本到图像生成的提示创意与个性化自动化扩展
UIST '25· 生成式AI(文本、图像、音乐、视频) +1
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
广告推荐
学习 AI 编程到 CodeNow
open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3527927.3532792
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
C&C
calendar_month
年份
2022
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
3 位作者
sell
研究子方向
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)、AI 辅助创意写作、平面设计与排版工具
work
职业/产业
电影与动画制作人、UI/UX 设计师、视觉艺术家与设计师
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
8 篇相关论文