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斯坦福大学的研究人员推出Spellburst 可简化艺术创意转化为代码的过程

站长网2023-09-18 11:58:500

生成艺术家通常使用编程语言或AI文本到图像工具来将表达性语义转化为代码,以创建抽象的图案或超现实的景观。然而,编写艺术作品是一个耗时复杂的过程,而且通常需要通过多次迭代的试验和错误来改进作品,这可能会受到界面的限制而感到沮丧。

斯坦福大学的学者通过采访数字艺术家,了解了这些创作过程中的困扰,然后开发了一种名为Spellburst的工具,旨在改善创意构思和编辑过程。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.03921.pdf

Spellburst利用大型语言模型GPT-4,允许艺术家输入一个初始提示,然后生成用于呈现概念的代码。如果艺术家想要调整图像的某个方面,他们可以打开一个面板,其中包含由前一个提示生成的动态滑块,以进行修改,或者可以添加修改说明。此外,工具还允许艺术家从基于提示的探索过渡到程序编辑,他们可以单击图像以查看代码,以进行更精细的微调。

研究团队采访了10位专业的创意编码艺术家,以更好地了解他们如何开发概念、创作工作流程和面临的最大挑战,并随后与专业生成艺术家一起测试了该工具。结果显示,大多数反馈都是积极的,大型语言模型帮助艺术家更快地从语义空间切换到代码,同时帮助他们探索许多不同的变化和更大的创意跨越。

然而,该工具也存在一些局限性,例如在某些提示中出现了错误和意外结果,特别是在版本合并方面,以及难以确定哪些提示会导致期望的结果。此外,提供反馈的艺术家样本规模相对较小,无法代表整个生成艺术家社区。

尽管如此,研究团队希望这个工具对编程艺术家甚至更广泛的受众有所帮助。他们计划在今年晚些时候将该工具作为开源工具发布,以供艺术家使用,并研究这种工具如何帮助新手学习如何用代码创作艺术。

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