La tecnología de inteligencia artificial está experimentando un desarrollo rápido, y su función en el arte y el diseño ha evolucionado de ser una herramienta auxiliar básica a convertirse en una fuerza motriz principal para la innovación. Este estudio se centra en tres aspectos clave en el arte y el diseño: transferencia de estilo, optimización de composición y correspondencia de color, y construye un marco de optimización híbrido. Este sistema integra diversas tecnologías como redes generativas adversariales, aprendizaje por refuerzo y algoritmos evolutivos, e incorpora las preferencias del usuario y principios estéticos artísticos a través del establecimiento de criterios de evaluación multidimensionales, logrando así una iteración automatizada y una mejora continua de los esquemas de diseño. Los resultados experimentales muestran que este método supera significativamente a los modelos de algoritmo único tradicionales en múltiples métricas de evaluación. Específicamente, en términos de consistencia de estilo, la métrica SSIM ha aumentado en un 12.7%. En términos de racionalidad de composición, el F-score ha aumentado un 18.3%; En términos de armonía del color, el valor Δ E * ab disminuyó en un 23.5%.
Zhang et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.
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