Cultural Inheritance and Innovation Path of Digital Art: Integration and Development of Computer-Assisted Art Creation and Digital Media Technology
Notice bibliographique
Résumé
Under the impetus of computer technology, the creation of digital art continues to develop, and computer-assisted creation has gradually become the mainstream of artistic creation.This paper is oriented to digital art innovation, in-depth exploration of computer-assisted art creation and its integration with the development of digital media.Through the in-depth analysis of computer-assisted art creation, this paper constructs an improved CycleGAN art pattern generation model by introducing the self-attention mechanism in the CycleGAN model on the basis of pattern generation.In the generation experiments of the improved CycleGAN model, the SSIM and PSMR values of the improved model in this paper are 0.721 and 17.563, and in the number of in-parameters, the model size, and the running speed are reduced compared with the traditional model, and the overall performance of the improved model is excellent.At the same time, the works based on the computer-aided art creation method of this paper compared with the traditional art creation works of the comprehensive average score increased by 11.40 points, further illustrating the more advantageous in computer-aided art creation.The study concludes by analyzing the path of the combination of computer-aided and digital media, and proposes a path for the integration and development of the two from multiple perspectives, which provides directions and ideas for the research on the integration and development of computeraided and digital media technologies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».