人工智能绘画

人工智能绘画（AI Art Generation）

• 研究重点：

• 类人绘画逻辑建模：基于扩散模型（如Stable Diffusion）和生成对抗网络（GAN），研究如何让AI模拟人类绘画的逐笔逻辑与创意决策过程。

• 艺术风格迁移与控制：开发多模态生成模型（如Stroke-GAN Painter），实现从文字、草图到艺术作品的风格化生成与可控编辑。

• 艺术质量评价体系：构建AI生成艺术的理论框架与量化评价标准（如美学一致性、创新性）。

• 应用场景：数字艺术创作、影视动画设计、文化遗产数字化修复等。

研究特色

• 学科交叉性：融合计算机科学、艺术设计、教育学等多学科理论，强调技术落地与人文关怀的结合。

• 前沿技术应用：以国家自然科学基金项目为支撑，聚焦扩散模型、轻量化网络等AI前沿技术，解决实际场景中的复杂问题。

• 产学研联动：与珠海视熙科技等企业合作，推动AI绘画算法在工业设计、智能医疗等领域的产业化应用。

加入课题组，您将参与：

• 国家级科研项目，接触最前沿的AI生成模型与视觉算法；

• 跨学科国际合作（如香港理工大学、澳门科技大学）；

• 从理论到落地的全链条研究，发表高水平论文或专利。