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题名基于大数据和机器学习的AI导演电影风格迁移方法
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作者
高锐
张丽君
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机构
中北大学
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出处
《中国传媒大学学报（自然科学版）》
2023年第5期36-42,共7页
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基金
2023年山西省高等学校一般性教学改革创新立项项目(J20230782)
山西省社会科学界联合会2023至2024年度重点课题(SSKLZDKT2023064)。
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文摘
研究了基于深度神经网络的电影风格迁移方法,以及大数据和机器学习在其中的作用。首先介绍了电影风格迁移的基本概念和现有研究,然后分析了人工智能如何实现电影风格的迁移,包括使用的算法、技术和方法,以及评估的指标和标准。接着,探讨了大数据和机器学习如何提高电影风格迁移的效率和质量,拓展其范围和可能性,以及创造新的电影风格和表达方式。最后,批判性地分析了基于大数据和机器学习的AI导演电影风格迁移方法所面临的伦理、技术和评价问题,并提出了一些可能的解决方案和改进方向。
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关键词
aiGC
人工智能生成内容
ai导演
电影制作
大数据
机器学习
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Keywords
aiGC
ai-generated content
ai director
movie production
big data
machine learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名AIGC论文检测系统的技术缺陷与学术期刊因应
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作者
周濛
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机构
深圳大学学报(人文社会科学版)编辑部
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出处
《出版与印刷》
2024年第4期20-30,共11页
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基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目“数据交易中的跨境数据流动法律规制研究”(编号23YJC820058)
全国高校学报研究会编辑学研究课题“学术共同体视角下学术期刊支持优秀学术人才成长的机理与路径研究”(编号YB2023016)。
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文摘
探究AIGC论文检测系统的技术缺陷表征及其根源,从实操层面提出技术应对策略。文章利用知网AIGC检测服务系统和鉴字源AIGC文本识别系统,分别对10篇由ChatGPT生成的法学论文摘要及10篇由某款AI改写软件改写的法学论文摘要进行检测,以验证其AIGC鉴别能力。基于检测结果分析,可得出AIGC论文检测系统具有低准确度、高差异率、弱敏感性三大技术缺陷,而缺陷根源在于系统的模型训练不足、算法优化不当、预设词库匮乏。研究说明检测系统的完善依赖于系统研发与期刊发展的良性互动:在研发配合层面,学术期刊应当与技术提供商进行沟通合作,提供多样化的检测样本与预设词库;在行业发展层面,学术期刊应当以规避AI代写的学术不端行为和辩证利用AI生成的高质量与真实性知识内容作为最终目标;在编辑实践层面,期刊编辑应当发挥人机关系协同者的身份,引导系统的最优化发展。
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关键词
人工智能生成内容
aiGC
ai文本检测
知网aiGC检测服务系统
鉴字源aiGC文本识别系统
技术缺陷
学术期刊
因应策略
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Keywords
ai-generated content
artificial intelligence generated content(aiGC)
ai text detection
aiGC detection service system of CNKI
ai director of"Jianziyuan"
technical defect
academic journal
response strategy
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分类号
G23
[文化科学]
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