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GAN与Diffusion在传统纹样设计中的实验研究: 收藏
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引用; 《丝绸》2024年第8期61卷 9-22页; 作者：李莉毛子晗吕思奇袁晨旭彭玉旭长沙理工大学设计艺术学院长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114; 传统纹样是中国优秀传统文化的重要组成部分,传统人工设计已经无法满足纹样的现代设计需求,生成式AI为传统纹样设计提供了新的设计路径和方法。文章将生成式AI应用于传统纹样设计中,通过适配实验优选基于GAN的Style GAN和基于Diffusion...; 传统纹样是中国优秀传统文化的重要组成部分,传统人工设计已经无法满足纹样的现代设计需求,生成式AI为传统纹样设计提供了新的设计路径和方法。文章将生成式AI应用于传统纹样设计中,通过适配实验优选基于GAN的Style GAN和基于Diffusion的Stable Diffusion两种主流图像生成模型进行实验,采用技术分析与艺术分析相结合,对实验结果进行多角度、多维度对比分析,为设计师选择生成设计方法提供参照。实验结果表明,两个模型均能满足基本的艺术设计需求。Style GAN模型生成的纹样图像更接近真实图像的分布,具有更高的图像质量和多样性;Stable Diffusion模型能较好地传承传统纹样的基因,艺术性与创造性兼具,更加符合传统纹样的艺术设计需求。; 来源：详细信息评论

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