초록 디지털 시대에 예술적 창작은 자동화와 개인화 사이의 균형을 이루어야 합니다. 본 연구는 생성적 적대 신경망, 컴퓨터 비전 및 개인화 조정 기술을 통합한 혁신적 모델을 제안합니다. 다단계 반복 최적화를 통해 효율적인 예술 생성과 개인화된 스타일 맞춤화를 달성합니다. 이 모델은 자동 생성 모듈을 사용해 초안을 생성하고 조건 벡터를 안내하여 이미지의 세밀한 조정을 이뤄내어 작품이 기술적 혁신과 아티스트 고유의 스타일을 모두 유지하도록 합니다. 모델 성능은 데이터 준비, 모델 훈련, 개인화 조정, 평가 피드백의 네 단계에서 최적화됩니다. 실제 예술 프로젝트 "Echoes in the Mirror"를 사례로 모델의 실제 적용 효과를 검증했습니다. 평가 결과 작품은 선명도, 색 정확도, 스타일 일관성 및 혁신성에서 높은 점수를 받았으며(평균 점수는 약 9점에 근접) 관객 피드백은 몰입 경험 증진, 정서적 공명, 상호작용 만족도 측면에서 모델의 우수한 성능을 보여주었습니다. 다만 기술적 수용에서는 개선 여지가 있는 것으로 나타났습니다. 연구 결과는 자동화 및 개인화 모델이 예술 창작에 잠재력을 가짐을 입증할 뿐 아니라 예술과 기술의 심층 융합을 위한 실용적 지침을 제공하고 예술 창작이 혁신과 관객 경험의 양방향 향상을 향해 나아가도록 촉진합니다.
Luo et al. (수), 이 질문에 대해 연구했습니다.