შემოქმედებითი პროცესის ტრანსფორმაცია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მეშვეობით
ჩამოტვირთვები
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი (AI) ცვლის შემოქმედებით ინდუსტრიებს, ახდენს ხელოვნების, დიზაინისა და თხრობის ჩანაფიქრის ტრანსფორმაციას.ბოლო წლებში ისეთი ტექნოლოგიები, როგორიცაა ტექსტიდან გამოსახულების გენერაციის სისტემები და დიდი ენობრივი მოდელები, კვლევითი ლაბორატორიებიდან გადავიდა ყოველდღიურ კრეატიულ სამუშაო პროცესებში, რაც მოწინავე შესაძლებლობებს ხელმისაწვდომს ხდის როგორც პროფესიონალებისთვის, ასევე მოყვარულებისთვის.
ეს ტექნოლოგიები უზრუნველყოფს იდეების სწრაფ გენერირებას, პერსონალიზებული შედეგების და ახალი ესთეტიკური შესაძლებლობების კვლევას, თუმცა ერთდროულად აჩენს მნიშვნელოვან კითხვებს ავთენტურობის, ავტორობისა და ადამიანის შემოქმედებითი როლის შესახებ.
ამ დინამიკის გააზრება განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია იმ პირობებში, როდესაც გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი თანდათან ხდება კრეატიული პრაქტიკის ერთ-ერთ მთავარ პარტნიორად.
Downloads
Wang, B., Chen, Q., & Wang, Z. (2024). Diffusion-based visual art creation: A survey and new perspectives. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2408.12128
Fotedar, S., Vannisselroij, K., Khalil, S., et al. (2020). Storytelling AI: A generative approach to story narration.
Messer, U. (2024). Co-creating art with generative artificial intelligence: Implications for artworks and artists. Computers in Human Behavior, Article 100056. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100056
Yan, H., Zhang, H., Liu, L., et al. (2022). Toward intelligent design: An AI-based fashion designer using generative adversarial networks aided by sketch and rendering generators. IEEE Transactions on Multimedia. https://doi.org/10.1109/TMM.2022.3146010
Towards personalizing generative AI with small data for co-creation in the visual arts. (2023). CEUR Workshop Proceedings, 3660. https://ceur-ws.org/Vol-3660/paper11.pdf
Davis, R. L., Wambsganß, T., Jiang, W., et al. (2023). Fashioning the future: Unlocking the creative potential of deep generative models for design space exploration. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3544549.3585644
Petriashvili, L., & Khomeriki, I. (2024). The impact of artificial intelligence in the business process in the phase of data. Georgian Scientists. https://doi.org/10.52340/gs.2024.06.01.07
საავტორო უფლებები (c) 2026 ქართველი მეცნიერები
ეს ნამუშევარი ლიცენზირებულია Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 საერთაშორისო ლიცენზიით .
