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本书简洁清晰，资料新颖，内容丰富，图文并茂，具备可读性、实用性和时代感，超过 350幅彩色插图全面展示了AI艺术的精彩。本书各章附有学习重点、思考题与实践练习，并提供了相应的电子课件等资料，可从清华大学出版社网站下载。
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| 內容簡介： |
本书是国内为数不多的系统论述智能艺术设计理论与实践的教材，重点关注智能艺术设计的理论、
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
方法、技术、历史、美学、工具与创意实践。近年来，以ChatGPT 和Midjourney 等大模型技术与工具为
代表，AIGC 已成为第四次工业革命的导火索，并对艺术设计理论与设计方法形成了挑战。本书力图多角
度展示当代智能艺术设计的轮廓并提出了一系列基于AI 的创意设计方法。全书共9 章：AIGC 与智能设
计基础、AI 技术与艺术简史、大模型与智能设计、智能绘画的美学、智能设计创意规则、基于提示词的
艺术、AI 图像创意技法、智能艺术风格设计和智能设计与创意产业。
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插图全面展示了AI 艺术的精彩。本书各章附有本章小结、讨论与实践和练习及思考，并向选用本书作为
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本书是面向艺术设计领域多专业的专业课教材，适合本科生和研究生学习。对于艺术设计领域，特
别是AIGC 的从业人员也有重要的参考价值，同时也可作为媒体艺术、智能艺术爱好者的自学用书。
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| 目錄：
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第1章 AIGC与智能设计基础 1
1.1 人工智能与艺术设计 2
1.1.1 什么是智能设计 2
1.1.2 智能设计的全新视角
2
1.1.3 AIGC的概念与价值 4
1.2 智能设计的价值 7
1.2.1 三星堆的AI创意启示 7
1.2.2 创新设计流程与方法 8
1.2.3 设计民主化大趋势 10
1.3 AIGC引领设计未来 11
1.3.1 AIGC开启第四次工业革命 11
1.3.2 AI对未来职业的影响 12
1.3.3 设计资源的全球化 14
1.4 人工智能作为创意伙伴 15
1.4.1 人机协同创作的趋势 15
1.4.2 人工智能与创造力 16
1.4.3 设计的灵感催化剂 18
1.5 智能设计推进行业转型 21
1.5.1 人工智能与游戏设计 21
1.5.2 人工智能与文物修复 23
1.5.3 人工智能推进行业转型 24
1.6 智能时代的跨界设计 26
1.6.1 AIGC助力产品设计 26
1.6.2 智能新范式与设计变革 27
1.7 智能艺术设计的理论 28
1.7.1 智能设计理论的研究 28
1.7.2 智能设计人机关系模型 30
1.8 智能设计的发展前景 32
1.8.1 AI绘画类工具综述 32
1.8.2 智能设计的实现途径 34
1.8.3 生成式AI的前景预测 36
1.8.4 从多模态AI到具身智能 37
1.8.5 人工智能的伦理思考 39
本章小结 41
讨论与实践 41
练习及思考 42
第2章 AI技术与艺术简史
.
44
2.1 古代的智慧机器 45
2.1.1 古希腊和中国的探索 45
2.1.2 古代的机械装置 48
2.1.3 钟表与早期自动装置 49
2.2 差分机和人工智能 50
2.2.1 巴贝奇与机械计算机 50
2.2.2 艾达·拜伦的猜想 51
2.3 图灵测试与人工智能 52
2.4 人工智能发展时间线 55
2.4.1 美国达特茅斯会议 55
2.4.2 人工智能发展曲线 56
2.4.3 深度学习认出猫脸 57
2.4.4 人工智能发展里程碑 58
2.5 罗森布拉特与感知机 60
2.6 深度学习与AI革命 61
2.6.1 机器视觉与ImageNet 61
2.6.2 OpenAI的诞生 62
2.7 生成式AI发展简史 63
2.8 计算机生成艺术史 65
2.8.1 拉波斯基等人的探索 65
2.8.2 早期自动绘画机 67
2.8.3 遗传算法与艺术 68
本章小结 71
讨论与实践 72
练习及思考 73
第3章 大模型与智能设计
.
74
3.1 AIGC的技术基础 75
3.1.1 信息爆炸与大数据 75
3.1.2 人工智能与机器学习 76
3.1.3 深度学习与AIGC 78
3.1.4 算力、算法与数据 80
3.2 大模型与多模态技术 82
3.2.1 大模型的限制因素 82
3.2.2 AIGC多模态技术 84
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3.3 大模型与转换器技术 85
3.3.1 转换器的工作原理 85
3.3.2 大模型的语言认知力 87
3.3.3 AI算法与智能设计 88
3.4 人工智能与敏捷设计 90
3.4.1 AI高效性与多样性 90
3.4.2 人工智能赋能敏捷设计 92
3.4.3 大数据与趋势研究 93
3.5 智能设计流程实践 94
3.6 智能时代的设计师 96
3.6.1 智能时代的人机共创 96
3.6.2 人类与机器智能的比较 96
3.6.3 人类设计师的进化 98
3.7 深入理解AI和智能设计 99
3.7.1 对机器智能的思考 99
3.7.2 辩证认识智能设计 101
3.7.3 避免AI恐怖谷效应 102
3.8 智能设计与教育思考 104
3.8.1 早期实验艺术家的启示 104
3.8.2 智能设计与跨界教育 105
本章小结 106
讨论与实践 107
练习及思考 108
第4章 智能绘画的美学 109
4.1 机器学习与泛化能力 110
4.1.1 通用型AI与泛化能力 110
4.1.2 机器学习仕女画创作 110
4.2 智能绘画延伸技术 111
4.2.1 拓展绘画的工作原理 112
4.2.2 拓展绘画的平台工具 113
4.3 图像生成与拼贴艺术 114
4.3.1 现代主义与拼贴艺术 114
4.3.2 拼贴艺术的语言学 116
4.3.3 图像生成的语言训练 118
4.4 机器学习与风格迁移 120
4.4.1 风格迁移的工作原理 120
4.4.2 葛饰北斋的风格迁移 121
4.5 AI与奇幻概念艺术 122
4.5.1 超现实与智能绘画 122
IV
4.5.2 卷积神经网络与深度艺术 124
4.5.3 潜意识与《山海经》 125
4.6 数据库艺术与美学 128
4.6.1 从遗传算法到数据库艺术 128
4.6.2 生成迭代的数学图案 130
4.6.3 复杂性与分形艺术 132
4.6.4 随机性与智能绘画特征 134
4.7 人工智能与科幻美学 137
4.7.1 从月球到太空的梦想 137
4.7.2 蒸汽朋克与智能科技 139
4.7.3 奇点来临与未来科幻 141
本章小结 142
讨论与实践 143
练习及思考 144
第5章 智能设计创意规则 146
5.1 数据挖掘与智能设计 147
5.1.1 DIKW模型的意义 147
5.1.2 非遗传承与创新设计 148
5.1.3 智能设计的创意策略 150
5.2 智能设计的创意过程 152
5.2.1 AI作品的构成要素 152
5.2.2 数据混搭与设计原型 153
5.2.3 迭代图像的风格控制 154
5.3 设计原型的后期处理 155
5.4 智能修图与创意填充 157
5.5 文生图规则与提示词 158
5.5.1 大模型与关键词 158
5.5.2 提示词的基本规则 160
5.6 视觉设计的创意原则 161
5.6.1 信息完整与准确性 161
5.6.2 关于设计主题的思考 163
5.7 智能化设计工作流程 165
5.7.1 前期研究与智能设计 165
5.7.2 利用ChatGPT提供创意 169
5.7.3 原型迭代与深入设计 171
本章小结 172
讨论与实践 173
练习及思考 174
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第6章 基于提示词的艺术 176
6.1 提示词与智能绘画 177
6.1.1 提示词的工作原理 177
6.1.2 提示词的基本结构 178
6.1.3 提示词的细节设计 179
6.2 智能绘画工具的比较 181
6.2.1 Midjourney 6 图像 181
6.2.2 Dall-E3图像 182
6.2.3 文心一格图像 184
6.2.4 Stable Diffusion图像 184
6.3 Midjourney提示词后缀参数 186
6.3.1 提示词常用后缀参数 186
6.3.2 垫图与图像权重参数 188
6.3.3 种子参数与风格一致性 189
6.3.4 多重提示词与权重参数 190
6.3.5 负提示权重与--no参数 191
6.4 Midjourney控图指令 192
6.4.1 常用指令及说明 192
6.4.2 设定指令及模型选择 193
6.4.3 重新混合模式 195
6.4.4 图生提示词指令 196
6.4.5 图像混合指令 197
6.4.6 风格调谐器 198
6.4.7 风格参考指令 199
6.5 Midjourney界面控件 200
6.5.1 变化按钮和类型 200
6.5.2 生成图像放大器 200
6.5.3 图像视野与视角控制 201
6.5.4 局部修改与图像蒙板 202
本章小结 203
讨论与实践 204
练习及思考 205
第7章 AI图像创意技法 206
7.1 AI图像创意基本方法 207
7.1.1 提示词的设计思路 207
7.1.2 提示词的有效性 208
7.1.3 4W1H提示词技术 209
7.2 视角与镜头设计 210
7.2.1 图像的画幅与比例 210
7.2.2 摄影角度与镜头语言 211
7.2.3 摄影器材与媒介 214
7.3 光影与照明设计 215
7.3.1 灯光照明设计 215
7.3.2 自然光效设计 217
7.4 数字色彩与AI设计 219
7.4.1 数字色彩基础 219
7.4.2 色彩心理学 221
7.4.3 智能色彩设计 223
7.5 时尚与服装设计 226
7.5.1 AI与时尚产业 226
7.5.2 虚拟服装表演秀 227
7.5.3 智能服装设计 228
7.6 环境与界面设计 229
7.6.1 烟雾环境设计 229
7.6.2 奇幻场景设计 231
7.6.3 游戏视觉设计 233
7.7 产品摄影特效设计 236
7.7.1 AI产品摄影基础 236
7.7.2 产品摄影风格设计 237
7.7.3 布景与装饰设计 238
7.7.4 AI摄影特效设计 239
本章小结 242
讨论与实践 242
练习及思考 243
第8章 智能艺术风格设计 245
8.1 机器学习与艺术风格 246
8.2 智能仿真古典艺术 248
8.2.1 中世纪插画AI艺术 248
8.2.2 古典油画AI艺术 250
8.2.3 博斯风格幻想艺术 251
8.3 哥特风格AI艺术 254
8.4 浪漫主义AI艺术 256
8.4.1 巴洛克AI艺术 256
8.4.2 新古典主义艺术 257
8.4.3 浪漫主义风格 258
8.4.4 新艺术与装饰风格 259
8.5 浮世绘与水墨艺术 260
8.5.1 浮世绘AI人物绘画 260
V
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8.5.2 中国水墨AI绘画 260
8.5.3 中国花鸟AI绘画 261
8.6 20世纪初AI现代艺术 262
8.6.1 印象派与后印象派 262
8.6.2 立体派、风格派与野兽派 263
8.6.3 未来派、达达派与拼贴 264
8.6.4 表现主义与象征主义 265
8.7 超现实主义AI绘画 266
8.7.1 达利与超现实主义 266
8.7.2 嬉皮士与迷幻艺术 268
8.7.3 魔幻现实主义 269
8.8 波普艺术与当代艺术 270
8.8.1 AI波普艺术风格 270
8.8.2 AI先锋艺术风格 271
8.8.3 AI当代艺术风格 272
本章小结 272
讨论与实践 273
练习及思考 274
第9章 智能设计与创意产业 276
9.1 创意产业的奇点时刻 277
9.1.1 大模型的快速进化 277
9.1.2 淘宝智能设计实践 278
9.1.3 美图智能设计实践 280
9.2 智能设计创新模型 283
9.2.1 传统设计模型的缺陷 283
9.2.2 基于AI驱动的模型 284
9.2.3 百度SD超级品牌设计 286
9.3 智能动画设计 289
9.3.1 智能动画短片获奖 289
9.3.2 智能描影动漫网剧 290
9.3.3 Dall-E生成动画短片 291
9.3.4 我国智能动画的发展 293
9.4 OpenAI文生视频模型 296
9.4.1 Sora文生视频模型 296
9.4.2 Sora模型的技术原理 297
9.4.3 Sora模型的技术特征 299
9.5 文生视频的市场前景 300
9.5.1 科幻短片或预告片 301
9.5.2 直播与社交视频 301
9.5.3 皮克斯风格动画短片 302
9.5.4 航拍短视频节目 302
9.5.5 风光旅游短片 303
9.5.6 极端特写镜头 303
9.5.7 超现实奇幻短片 303
9.5.8 创意广告短片 304
9.5.9 个性化仿真游戏 305
9.6 视频大模型百花齐放 305
9.6.1 国内厂商纷纷布局 305
9.6.2 Vidu 文生视频大模型 306
9.6.3 插值法文生视频原理 308
9.6.4 国外主流文生视频工具 309
9.7 智能化与VR产业 310
9.7.1 智能数字人技术 310
9.7.2 数字偶像产业 312
9.7.3 虚拟人全息表演 314
本章小结 316
讨论与实践 317
练习及思考 318
附录A AI设计提示词使用指南 319
附录B Stable
Diffusion技术指南 322
B.1 SD相对于MJ的技术优势 322
B.2 SD的计算机工作环境 324
B.3 SD的快速安装方法 324
B.4 SD技术与文创产品设计 326
附录C 国内AI视频生成工具概述 328
C.1 国产视频大模型异军突起 328
C.2 视频大模型助力AI微短剧 330
参考文献 332
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| 內容試閱：
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著名科技预言家，谷歌公司技术顾问雷·库兹韦尔指出：“在21 世纪，我们将见证的不仅仅是
100 年的发展，而更像是20000 年的进步。”2022—2023 年，人类迎来了以ChatGPT 为代表的生成
式人工智能的爆发性增长。大模型时代的到来，特别是智能艺术设计的出现打破了艺术创作的传统
规则，艺术设计面临着近百年来首次由AI 技术革命带来的重大变革，而这些无疑将会影响每个人
今后的工作与生活。在本书的写作过程中，作者亲自试验了国内外多种AI 创意工具，并创作了近
千幅AI 图像，由此深刻地感受了当下AI 智能艺术所带来的冲击与震撼。本书展示的几百幅AI 插
图仅仅是其中一小部分，但相信读者同样会感受AI 智能设计的魅力和对传统艺术设计观念的冲击。
为什么说AI 大模型将会改变世界？因为生成式AI 的核心能力在于对语言的理解。语言与文字
应该算迄今为止人类最伟大的发明。在中国古代的传说中，“仓颉造字”功成业就之际，“造化不能
藏其秘，故天雨粟；灵怪不能遁其形，故鬼夜哭。”因为人类掌握了语言文字后，便可以雄视自然
造化与鬼斧神工。同样，计算机掌握了语言逻辑并能够与人类对话，其未来的意义会远超人们的想象。
哲学家维特根斯坦认为，艺术是语言游戏的一部分，而语言游戏是语言哲学的核心。如果有一天人
们可以通过“咒语”在机器中创造艺术，就无异于古代传说中的阿里巴巴的“芝麻开门”。这个“咒语”
或提示词将会为所有人打开深山宝藏的大门。中国围棋冠军柯洁已经充分认识到我们正处于一个新
的时代：“人类已经玩了几千年的围棋，然而，正如人工智能向我们展示的那样，我们对围棋的理
解仍然还很肤浅。人类和计算机玩家的结合将迎来一个新时代。”人类无法战胜“阿尔法狗”，这个
令人沮丧的事实说明了人工智能算法对依赖经验与直觉的人脑判断力的降维打击。同样，艺术也没
有秘密可言，在智能大语言模型（LLM）的加持下，所有的艺术流派和先辈大师的笔墨神韵皆可“风
格迁移”，所有的艺术设计规律与法则同样可以被AI 理解、模仿和超越。在人类艺术家与工程师的
引导与训练下，万物皆可生成，而其效率与多样性会使得历代艺术大师感到惭愧和汗颜。未来已来，
从ChatGPT 到Dall-E，从Midjourney 到Sora，数据科学与深度学习的融合已将大规模算力整合成为
一个神经网络的“超级大脑”。我们只能向柯洁学习，老老实实认输并认真研究算法，掌握机器的智
慧与潜能，虚心探索与实验智能设计的规律与方法，从而在激烈的全球化竞争中不被历史所淘汰。
习近平总书记2021 年4 月在清华大学考察时指出：“美术、艺术、科学、技术相辅相成、相互促进、
相得益彰。要发挥美术在服务经济社会发展中的重要作用。”人工智能革命不仅是推动艺术创新的
动力，更是一个重新定义未来的机遇与挑战。本书是国内为数不多的系统论述智能艺术设计理论与
实践的教材，重点关注智能艺术设计的理论、方法、技术、历史、美学、工具与创意实践。为了让
读者清晰了解本书的体系结构，本书前言还提供了相关的知识图谱导览（图0-1）。作者希望能够抛
砖引玉，为相关学科建设和课程教学提供指南。本书的完成要特别感谢吉林动画学院董事长兼校长
郑立国先生和副校长罗江林先生，正是由于他们的支持和鼓励，这部教材才能最终按时脱稿。
作者
2025 年1 月于北京
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