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【设计融创】西北工业大学王瑶：人工智能技术驱动视觉传达作品生成研究综述

设计与思维

2025-05-08

以下文章来源于“设计融创”，作者设计融创

-论文导读-

人工智能技术驱动视觉传达作品生成研究综述

王瑶，陈登凯*，余隋怀

（西北工业大学工业设计与人机工效工信部重点实验室，西安 710072）

摘要：目的为改进人工智能技术驱动视觉传达作品的生成方式，提升视觉传达作品的生成质量并为视觉传达设计效率提供理论支撑。方法基于Scopus和中国知网数据库下载并整理相关文献，分析现有人工智能技术驱动视觉传达作品生成的关键技术、研究方向，以及研究方法。结论通过精读文献划分出目前人工智能技术驱动视觉传达作品生成的研究方向，包含以文字生成图像、以图像生成图像，以及视频生成。提取各研究方向中所采用的研究方法，涵盖生成对抗网络、知识推理、空间自适应等。通过分析人工智能技术驱动视觉作品生成的研究现状及方向，进一步总结和归纳研究方向和方法，为未来设计师应对复杂设计挑战开辟了新路径，同时为未来人工智能技术赋能视觉传达作品生成提供了参考和依据。

关键词：人工智能技术；视觉传达作品；图像生成；视频生成

基金项目：陕西省特支哲社领军（D5113200021）；通透型载人潜水器人机环设计研究（D5130220070）

*通信作者

-结语-

本文探讨了人工智能技术驱动视觉传达作品生成的相关研究，采用了Scopus数据库和中国知网数据库进行文献收集和分析。在对大量文献的研究方向和方法进行深入分析后，得出了如下结论。

1）通过深入研究近100篇相关文献内容后划分了两个主要方向：图像生成和视频生成，并分别对主要方向进行细化，其包含文字到图像的生成、图像到图像的生成，以及视频生成，对其对应方向中存在的问题及可挖掘的研究方向进行了详细阐述。在此基础上，分别对两个主要方向中采用的研究方法进行总结。图像生成方法包含生成对抗网络和深度学习，针对视频生成总结出基于语音特征、基于逆向视频编辑、基于知识推理、基于空间语义、基于神经模块等多种方法并进行阐述。

2）生成式人工智能在驱动视觉传达作品方面具有重要研究价值，可以从以下两个关键方面展开研究。首先，通过反求证的方法，可以深入探讨生成的图像和视频是否能够准确地传达用户的意图、情感和语义需求。这涉及考察生成内容与用户期望之间的关联，构建输入语义类型与输出用户感知的评价模型，以明晰评估生成结果的质量。其次，鉴于生成式人工智能技术的迅猛发展，研究也应该致力于解决其面临的挑战和局限性。特别是对于设计师，积极学习AI相关知识将成为保持竞争优势的关键，以在竞争激烈的设计行业中应对不断变化的设计需求。这一综合性研究取向将有望为生成式人工智能在视觉传达领域的应用提供更深入的见解和指导，为未来的科技发展和设计实践提供有益的启示。

3）视觉传达从更广阔的角度来讲，塑造了未来人们信息交流与生活的新方式。人工智能赋能下的视觉传达舞台是宽广且复杂的。目前，AI文本转图像、文本转视频等正在以极快的速度迭代和进步，将最底层需求的实现方式变得更加便捷和高效，对传统视觉传达形式和创作产生巨大的影响。未来面对AI的态度应是：AI只是一个全新的工具，如同所有新工具的宿命一样，其出现会取代也会催生更多新的职业，人们应该正确认识AI带来的全新变化并基于新的变化不断探索现有工具存在的问题以进行优化改进，同时明确人与工具之间的关系，在不违背伦理道德的情况下，接纳并充分使用好工具本身。

-引文格式-

王瑶,陈登凯,余隋怀.人工智能技术驱动视觉传达作品生成研究综述[J].包装工程,2024,(6):188-196.全文下载：人工智能技术驱动视觉传达作品生成研究综述.pdf

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