人工智能创意构想？
一、人工智能创意构想？
.人工智能情景喜剧
2016年，人工智能创作了堪比大卫·林奇（David Lynch）的情景喜剧。软件开发者和漫画家安迪·赫德（Andy Herd）想要看看，如果用人工智能去制作一集情景喜剧《老友记》，那么会得到什么样的结果。利用谷歌开源的机器学习工具包TensorFlow，赫德向系统输入了过去9季的全部剧本。尽管最终结果大部分都近似于胡言乱语，但赫德也从中分离出了一些“场景”。
2.人工智能电影预告片
21世纪福克斯利用IBM“沃森”超级计算机为人工智能惊悚片《Morgan》制作了一段预告片。最初这只是个推广噱头，但最终变成了一段颇具现代感的真实电影预告片。IBM的研究员利用超过1000段电影预告片去训练了沃森，帮助沃森学习成功预告片的一般风格和节奏。随后，沃森处理了整部电影，并选出了6分钟的片段作为预告片。
3.人工智能恐怖片
今年8月，Kickstarter上启动了一个项目，试图为全球首部由人工智能合作编剧的长片筹资。一名数学家设计了这一神经网络，将全球数千部成功的恐怖片进行了拆解，并分析了每部电影的票房数据。系统随后制作大纲，在此基础上人工编剧撰写了剧本。人工智能随后还制作了预告片，展示其理念。这一众筹活动已经取得成功，而该团队目前正与两家好莱坞制片公司展开合作，将于2017年初启动电影的拍摄。
二、人工智能创造发明创意方案？
1.人工智能情景喜剧
2016年，人工智能创作了堪比大卫·林奇（David Lynch）的情景喜剧。软件开发者和漫画家安迪·赫德（Andy Herd）想要看看，如果用人工智能去制作一集情景喜剧《老友记》，那么会得到什么样的结果。利用谷歌开源的机器学习工具包TensorFlow，赫德向系统输入了过去9季的全部剧本。尽管最终结果大部分都近似于胡言乱语，但赫德也从中分离出了一些“场景”。
2.人工智能电影预告片
21世纪福克斯利用IBM“沃森”超级计算机为人工智能惊悚片《Morgan》制作了一段预告片。最初这只是个推广噱头，但最终变成了一段颇具现代感的真实电影预告片。IBM的研究员利用超过1000段电影预告片去训练了沃森，帮助沃森学习成功预告片的一般风格和节奏。随后，沃森处理了整部电影，并选出了6分钟的片段作为预告片。
三、人工智能创意
探讨人工智能与创意的结合
随着科技的不断发展，人工智能逐渐成为各个行业的热门话题。然而，将人工智能与创意相结合却是一项相对较新且备受关注的领域。在过去，创意似乎总是被认为是属于人类独有的领域，但随着人工智能技术的进步，它们之间的界限变得越来越模糊。
许多人对人工智能的普遍看法是，它仅仅是处理大量数据的工具，用于执行重复性任务并提高效率。然而，更深层次的应用则涉及到让人工智能系统具备创造性思维和创新能力，这正是将人工智能与创意紧密结合的关键。
一种常见的观点是，人工智能可以在某种程度上模仿人类的创意过程。通过分析大量的数据和模式，人工智能系统可以生成新的想法、设计和内容，这些无疑会对创意产生积极影响。
人工智能在创意产业中的应用
在当前的数字化时代，人工智能在创意产业中的应用已经变得越来越普遍。从广告和营销到艺术和设计，人工智能系统正在改变着传统的创意流程。
在设计领域，人工智能已经被用来生成视觉设计、建筑规划甚至艺术作品。通过深度学习和算法优化，人工智能系统可以快速产生大量设计方案，并根据反馈不断改进，这为设计师提供了全新的灵感来源。
在文字创作方面，人工智能写作助手已经成为许多作者和编辑的得力工具。这些系统可以分析语言规律和语境，帮助用户生成高质量的文章和内容，大大提升了写作效率和质量。
人工智能对创意的挑战与机遇
尽管人工智能为创意产业带来了诸多便利，但也面临着一些挑战。其中之一是人类创意与机器生成之间的差异。虽然人工智能可以模仿人类的创意，但其生成的内容往往缺乏情感和情感共鸣，这使得一些创意领域仍需人类的独特贡献。
另一个挑战是数据隐私和道德问题。人工智能系统需要大量的数据作为输入，但随之而来的是对个人隐私和数据安全的担忧。如何在保护数据的同时实现创意产业的发展，是一个亟待解决的问题。
然而，人工智能也带来了许多创新和机遇。通过人工智能的辅助，创意产业可以更快速地生成、测试和优化创意，节约时间和成本。同时，人工智能还可以帮助挖掘市场需求和趋势，为创意产业的发展提供更精准的指导。
结语
综上所述，人工智能对创意产业带来了巨大的影响和变革。随着技术的不断进步，人工智能与创意之间的结合将会越来越紧密，为创意产业的发展开辟新的可能性。然而，我们也需要正视人工智能所带来的挑战，在技术和道德层面寻求平衡点，共同推动创意产业迈向更加繁荣和可持续的未来。
四、人工智能图片创意
人工智能在当今世界中正变得越来越重要。它不仅在科学和技术领域有着广泛的应用，还影响着我们的日常生活。其中之一的领域就是图片创意，人工智能技术的发展为设计师们打开了崭新的创作空间。
人工智能技术在图片创意中的应用
人工智能技术已经开始在图片创意领域发挥重要作用，并不断为设计师们带来全新的思路和工具。下面将介绍几个人工智能技术在图片创意中的应用。
机器学习与图像识别
机器学习和图像识别技术是人工智能在图片创意中应用最广泛的领域之一。通过机器学习算法和大量的数据训练，计算机可以自动识别图像，并进行智能的分类、分析和处理。这使得设计师们能够更加高效地处理大量的图像素材，同时也在创作中实现更多的创造力。
例如，利用机器学习和图像识别技术，设计师们可以自动识别出图像中的物体、颜色、纹理等元素，并进行智能的处理。这样一来，设计师们无需花费大量的时间和精力去手动处理图像，而可以将更多的时间用于创作的思考和创意的发掘上。
智能图像生成
智能图像生成是另一个人工智能技术在图片创意中应用的领域。利用深度学习等技术，计算机可以自动生成具有创意的图像，这些图像可能是以人类难以想象的方式进行组合和处理的。
例如，通过深度学习算法，计算机可以分析大量的图像数据，并学习其中的规律和特征。然后，它可以根据这些学习到的规律和特征生成新的图像，并展示给设计师们作为创作的灵感。
人工智能技术与创意的结合
人工智能技术与创意的结合为设计师们带来了许多新的机遇和挑战。它既可以为设计师们提供更多的创作可能性，也需要他们不断学习和适应新的工具和技术。
创意的拓展
人工智能技术通过其智能化的图像识别和生成能力，为设计师们拓展了创意的边界。设计师们可以利用机器学习算法智能地生成和处理图像，并从中发现新的创作思路和元素。
例如，通过智能图像生成技术，设计师们可以探索与人类思维不同的创作方式，从而打破传统的创作局限。这种创意的拓展不仅为设计师们带来了新的挑战和机遇，也为观众带来了更加多样化和创新化的视觉体验。
技术的学习与应用
人工智能技术的发展也意味着设计师们需要不断学习和应用新的工具和技术。只有不断跟进和适应人工智能技术的变化，设计师们才能更好地利用这些技术进行创意的实践。
同时，人工智能技术也为设计师们提供了更高效和便捷的创作方式。例如，利用智能图像处理技术，设计师们可以通过少量的人工干预和指导，让计算机自动完成图像的处理和修饰，从而提高工作效率并减少出错的可能性。
人工智能技术对未来的影响
人工智能技术在图片创意领域的应用不仅在当下具有重要意义，也对未来产生了深远的影响。
创意的进一步拓展
随着人工智能技术的不断发展和智能化程度的提高，设计师们将能够进一步拓展创意的边界。他们可以利用更智能的工具和技术进行创作，同时也会面临更多复杂的创作挑战。
例如，未来的人工智能技术可能会具备更强大的图像识别和生成能力，能够理解人类的情感和审美需求，并据此生成更具个性化和贴近人类感受的图像作品。这将为设计师们带来更多创作思路和可能性。
创意与人工智能的互动
未来，创意与人工智能的互动将更加密切。人工智能技术不仅可以为设计师们提供创意的灵感和工具，也能够与设计师们进行更深入的互动和合作。
例如，未来的人工智能技术可能可以根据设计师的设想和要求，自动进行创意的生成和优化。设计师们可以将自己的想法输入到人工智能系统中，系统则会根据设计师的意图生成相应的图像作品，并根据反馈不断优化和调整创意。
结语
人工智能技术在图片创意领域的应用正日益广泛，并给设计师们带来了更多的创作可能性和挑战。通过机器学习和图像识别技术，设计师们能够更高效地处理图像素材，并在创作中发现新的创意。通过智能图像生成技术，设计师们可以拓展创意的边界，打破传统的创作局限。人工智能技术的快速发展也意味着设计师们需要不断学习和适应新的工具和技术。未来，人工智能技术将进一步影响图片创意领域，为设计师们带来更多的创新思路和合作方式。
五、人工智能创意点子
人工智能创意点子一直是科技领域备受瞩目的话题。随着人工智能技术的飞速发展，我们正处于一个创新的时代，人工智能不仅在传统行业中发挥着重要作用，也在创意产业中展现出巨大潜力。
人工智能对创意产业的影响
人工智能技术通过大数据分析、机器学习等手段，能够深入挖掘用户需求和市场趋势，为创意产业带来前所未有的创新灵感。例如，一些广告公司利用人工智能技术分析用户行为数据，精准预测用户喜好，为产品营销提供更具创意性的方案。
此外，人工智能还可以帮助创意人才提升效率。通过自然语言处理和图像识别技术，人工智能可以成为创作者的助手，帮助其快速生成创意点子或设计草图，节省大量时间和精力。
人工智能在创意领域的应用案例
近年来，不少创意公司和艺术家开始将人工智能技术应用到创作过程中，取得了一些令人瞩目的成果。例如，有艺术家利用深度学习算法创作出令人惊艳的数字艺术作品，展现了人工智能在创意领域的无限可能性。
另外，一些设计团队也开始尝试使用人工智能生成设计稿或视觉方案，为客户提供更加个性化和创新的设计方案。这些案例表明，人工智能不仅可以提升创意产业的创作效率，还能为创作者带来更多灵感。
人工智能创意点子的挖掘方法
想要获取更多的人工智能创意点子，创意人才可以尝试以下几种方法：
- 利用人工智能工具分析市场数据和用户行为，发现潜在需求。
- 参加人工智能创意比赛或活动，与其他创作者共同探讨创新方向。
- 关注人工智能领域的最新进展和技术应用，借鉴创意案例并加以创新。
- 与跨领域团队合作，结合不同领域的知识和技能，打造更具前瞻性的作品。
通过不断探索和实践，创意人才可以更好地发掘和应用人工智能创意点子，为产业创新注入新的活力。
结语
在人工智能技术不断发展的背景下，人工智能创意点子将成为创意产业发展的重要推动力。创意人才应积极借助人工智能技术，挖掘潜在创新机会，为行业的进步和发展贡献自己的力量。
六、人工智能在设计创意相关领域有哪些应用尝试？
大多数情况下，当我们谈及AI的应用时，我们最先想到的都是AI在判别模型上的应用。比如将计算机视觉的图像识别、图像分割、物体检测等能力应用到到安防、图像搜索、支付等领域。我们也一般不会认为AI可以代替人类的创意性工作，比如平面设计。但是最近几年，AI确实越来越多的影响了设计领域。
我第一次了解到AI在设计领域中的应用是看到有些公司用AI去设计Logo。然后紧接着了解到阿里鹿班项目通过机器为双十一生成了上亿张Banner图。由于我的硕士主要研究方向就是计算机视觉和机器学习，这些系统让我对于AI在平面设计领域中的应用产生了浓厚的兴趣。设计其实是一个非常大的类别，其包含了非常多的内容，包括平面设计、交互设计、工业设计等等。而在这篇文章中我主要针对的是平面设计。所以我主要想分享一下我对现阶段AI在平面设计领域中的应用的认识。
理解设计
如果选择用一句话来表达认为的设计，我认为最恰当的应该是“设计是有目的的创作行为”这句话。它是一种为生活或者商业目的服务的工程。设计从表面上给人感觉像艺术，但是本质上却是理性的。设计的方法可以被量化归纳成经验方法（比如视觉心理学、人体工程学）。设计与艺术之所以有相似是因为他们的主要目的都是传递信息。艺术可以无所限制的表现，但是设计是有限制的。从一定角度上来说，设计需要在情感、需求、成本、目标人群等不同角度去进行妥协。
机器能否进行创作？
我认为现阶段AI难以被进行接近于人类的艺术创作，因为艺术是没有限制的创作行为。对于一个系统来说，如果没有任何限制，那么系统本身也不存在。而设计是有目的的、有限制的、以及有理论方法的创作行为，因为此AI才有可能被应用于设计创作。
我不仅认为AI是可以进行设计创作的，而且我认为在大规模的个性化设计创作的背景下，人类相对AI没有任何优势。以阿里双十一为例，鹿班生成了上亿张Banner图，从设计角度去进行千人千面的工作。虽然这些Banner图其实被设计强敢干预了，前期设计师设计了大量的模板，而鹿班通过尺寸优化等行为辅助产出设计图。但是如果雇佣人类设计师去进行这样的工作，不管从时间还是金钱上进行考量，这项工作都是一个成本巨大的工作。但是在这样的背景下，AI却是一个非常好的选择，或者可以说是唯一的选择。也许设计师可以为一些大类人群，比如说不同年龄段的人、或者不同性别的人、亦或是不同职业的人，个性化地设计不同的商品海报。但是如果将个性化的粒度精细到个人的层面的时候，对于人类设计师来说就是一个几乎不可能的任务了。
AI在平面设计中的应用场景
上面这张思维导图是我整理的现阶段AI在平面设计领域的应用方向。我认为这些方向可以从宏观上分为两方面，第一个是如何生成设计作品，第二个是如何向用户个性化推荐设计作品。而这两个方向有一个共同点就是需要机器去理解设计。
从生成平面设计作品的角度来看，现在AI可以为企业设计Logo，其中比较著名的产品就是Tailor Brands这家公司。AI在电商个性化推荐的场景下，可以为用户进行“千人千面”的推荐，其中比较典型的明星产品就是阿里的鹿班平台。所谓“千人千面”的设计，就是为不同类型的用户产生并且推荐不同的商品海报比如说Banner图。而基于大数据的“千人千面”的设计也是我认为AI在设计领域上最有价值的应用之一。另外，还有一家做类似服务的公司，名字叫做Arkie。但是这家公司的业务场景不仅只有电商海报，它还可以智能生成像公众号配图以及手机名片等方向的平面设计。
另外两个将AI应用到平面设计生成中的产品是Adobe Photoshop与微软PowerPoint。Photoshop中通过加入更多计算机视觉相关技术，可以让用户更快速地以更准确地处理图片，比如通过简单的操作就可以快速地将目标物体从背景中抠出来。而PowerPoint中的设计灵感可以帮助设计小白用户快速的将普通只有文字和图片的幻灯片变得更加有设计感。从一定角度来看，PowerPoint的设计灵感其实也是一种类似于鹿班与Arkie智能生成海报的一种功能。
与“千人千面”设计所对应的另外一个方面就是个性化推荐设计，也就是解决如何将用户与设计风格精确地匹配到一起从而实现商品的点击率以及成交转化率等数据的提升。Netflix在这个方面的应用做的也很早，通过强化学习等技术，这家公司对针对不同的用户展示不同类型的电影海报，从而让电影海报更加吸引人。
运算智能设计系统的实现
在这里我想以鹿班为例，说明我眼中的运算智能设计的实现。这里的技术部分我参考了机器之心对于鹿班算法技术负责人星瞳的采访。
传统Banner设计流程
如果想了解如何用AI去做设计，我觉得首先要理清人类设计师是如何做设计的。这里我们以电商Banner为例来说明。虽然每个设计师都可能有自己的一套工作流程，但是我相信对于设计Banner这项工作的总体流程以及具体要点应该是大同小异的。下面的Banner设计流程是我从网络上收集整理的。
- 了解需求：包括Banner的主题内容、品牌调性、投放平台尺寸要求等等
- 根据需求确定设计风格：文艺素雅、时尚高冷、传统国风、青春活力等
- 根据需求具体内容（素材和文案）确定板式
- 需求具体内容可能包括
- 文案：一级标题、二级标题、其他文案
- 配图：模特、商品图、其他
- 背景：背景、修饰元素
- 确定板式：根据需求内容中包含的文案、配图与背景去设计Banner的板式。比如左文右图、图文居中、三角形构图、中心聚焦构图等等
- 构成Banner的元素设计（文案、背景、点缀、素材、配色）:板式确定后就是选择其他设计元素
- 选择背景：可以影响到Banner的整体气质。背景可以是：纯色填充、渐变填充、优质摄影照片、场景合成等等
- 处理文案样式
- 突出标题，区分好层级关系：主标题要突出显示，可以通过大字体以及醒目的颜色。副标题作为辅助，要给主标题让位。
- 灵活采用不同对其方案：比如左对齐、居中等等。
- 文字样式
- 字体：不同字体类型有不同的使用场景。比如衬线字体适用于表达古典、文艺等感觉。
- 字体数量：Banner中的字体尽量不要超过3种，太多会让人感觉杂乱，不利于统一。要用识别度较高的字体。
- 字号、颜色：标题中不同文字会有不同的重要程度。所以不同文字的字体和颜色可能不同。通过调整字体与颜色，可以对标题中的重要文字进行突出。
- 字距与行距
- 文字加粗与倾斜：可以用于强调重要信息、增强分为
- 文字斜切、3D化：可以让画面变得更加立体，空间感更强。
- 点缀物等细节
- 阴影：增加立体感
- 小插图：丰富画面，增强Banner想要突出的风格
- 装饰元素：点、线、面、手绘等等
- 配色：配色方案包括互补色、冷暖色、渐变色等等。更具不同的行业、设计风格、目标人群可以选择不同的配色方案。配色一般会随着背景以及各种设计元素的不同而调整。
鹿班的技术方案
根据机器之心对星瞳的采访，鹿班被定义为一个可控的视觉内容生成系统，这里的“可控”就指用户通过输入需求来描述对结果的视觉预期、对生成过程进行控制。鹿班系统可以说是非常复杂，集合了各种不同的AI相关技术比如图像分类、图像分割、序列模型、强化学习以及生成对抗网络。我根据对星瞳的采访将鹿班算法系统的主要模块整理为下面的思维导图。
鹿班的系统我认为主要就是两部分。第一部分，通过自然语言、规范化表单输入、以及图片来获取用户的设计需求。这也是传统Banner设计中的第一部。第二部分，可以说是鹿班的真正本体，基于设计需求，去产生若干设计并且对这些设计进行评估。
对于第一部分中输入设计需求的方式可以多种多样。鹿班最核心的是第二部分。在第二部分中，第一步为规划器，用来摆放不同视觉元素。我认为这一步也可以理解为传统Banner设计时的第一步也就是确定排版方案。第二步是行动器，行动器会通过强化学习（以及生成对抗网络，从采访中我不确定鹿班是不是真的应用了这项技术，但是这项技术确实是一个非常有希望应用在这里的技术）对设计草图中不同的元素的属性进行定义，比如说配色、文案样式、背景等等。但是这一步只是对第一步中的草图进行细化，并没有生成最终的像素级别的设计图。而第三步，构建器，就是通过目标尺寸的要求，选择并加入不同的视觉元素，最终产出像素级别的设计稿。所以行动器和构建器也就对应着传统Banner设计中的最后一步。通过构建器，鹿班可以生成数十个候选设计方案，但是不是所有的设计方案都是合格的，这个时候就需要评估器进行打分，这也是鹿班生成设计的最后一步。评估器会通过一些规则去对产生的设计进行评分，比如颜色是否互相搭配、元素是否存在遮挡等等，最后筛选出合格的设计呈现给用户。
对鹿班的一点思考
我认为鹿班这个产品在设计领域中找到了一个非常好的切入点。在数据时代的背景下，它有大规模个性化、数据驱动以及设计效率这三个优势。而这三个优势恰恰是人类设计师几乎永远都不能达到的。而大规模地进行个性化设计是我认为鹿班最大的价值所在。传统平面设计由于人力等限制，只能在不同目标人群中进行妥协。而鹿班却可以进行极致的个性化设计。
从设计产生角度我认为鹿班可以继续探索如下几点：
- 设计知识图谱：人类设计师在进行设计时通常会产生很多“设计灵感”，不同商品类型、不同的目标人群通常可以联想到不同的视觉元素。比如保暖衣的海报上可以突出阳光等让人感到温暖的元素。而这背后的灵感其实来源于人类最基本的知识。这些知识让不同具象或者抽象的对象产生了相关性。比如“和平”跟“鸽子”总会被联想到一起，“温暖”与“阳光”总会被联想到一起。这些联系可以作为设计灵感被应用在设计中。如果我们可以把用于设计灵感的知识做成知识图谱供算法系统使用，在视觉元素以及配色方案等方面的选择也会更加的准确。
- 让机器理解美感：这个鹿班现在已经在做了
- 如何用数据量化设计的好坏，并以此为依据让系统自我学习改进：通过对不同类型用户的点击、成交、转化等数据，可以通过强化学习让系统自我进行个性化方案以及设计方案的优化。
从鹿班平台的商业化角度来说，我认为除了现在卖单个设计，也可以去探索是否可以卖个性化设计服务。更具体地来说，可以让商家在上传自己商品的基本信息后帮助商家进行千人千面的个性化设计。对于每个或者每类浏览该商家商品的用户所提供的设计都可以有所不同。
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七、创意花盆创意说明？
设计的思路，这样设计的目的，创意。
八、编导创意的创意阐述？
编导创意阐述是编导对未来电视节目创作意图和完整构思的文字说明和全面解释，也是编导对摄制组全体人员的指导令和动员令。
一般说来，编导创意构思的重点包括两大方面，其一明确“说什么”，即为电视节目获得具体的思想、情节、人物和细节，这是节目的灵魂、躯体和血肉；其二明确“怎样说”，包括两个层次，从总体上把握电视节目的叙述角度、层次构成和风格样式等，从具体上确立编导思维手段和电视节目视听形象的塑造方法。作为编导构思直接体现的编导阐述主要包括以下几个层次：总体说明、主题阐述、内容选择、结构方式、风格样式和表现手段。
创意阐述技巧：
首先要掌握写影评套路。对于没有系统学过影视理论分析的学生而言,高校不会要求学生有很理论化的阐述,关键是要求真,写出考生的真实感受,最忌讳人云亦云,没有主见。比如,考生可能在事先复习中看过相关的内容介绍或别人对影片、作品的评论,一味引用别人的想法是得不到高分的 。
其次，表达方式要系统。例如在表达“喜欢”时,要言之有据，列出理由。避免空泛地讲大道理。此外，应该尽量从正面角度阐述影片的主题。
建议：掌握一套写影评的套路(以下方法供参考)：开头部分，用简短的话将影片的基本内容进行概括;第二部分，写自己的观后感，认为影片的主题思想是什么;第三部分，写影片的艺术风格是什么;最后进行总结。要注意的是，影片的主题思想应该和艺术风格相统一。
最忌讳胡编乱造。进行命题创作，切忌胡编乱造。考生应该从联系实际生活，有感而发。这一环节主要考察三个要素:文字表达能力、构思能力(想象力)和驾驭故事的能力。要利用设置情节任务、矛盾冲突、渲染和铺垫等技巧展开创作。
考生应尽量从身边的小事写起。要重点突出故事里面的人物，在人物的情感上下功夫，以情动人。写文字要具有画面感，即提倡细节描写。比如，到了一个地方，可以描述一下环境。写人物时，可以通过他的穿着、打扮、面部表情，来为人物性格服务等。
建议：考生用第1人称来写故事，比较易于把握。考前一周可以看一些成熟的微型小说,例如《故事会》、《读者》等，形成写故事的概念。此外，在考试前，还应该有意识的准备2篇写人物的文章。
看文艺普及读物。对于高中生来说，高校不会要求考生在某一点上很深入，但是考生对文艺的知识面必须要广。比如，对于某一领域有哪些大师要心中有数。同时，考试是以客观性基础常识为主，思考性常识为辅。考生对一些问题要能谈一点感受。如对现在的诸多选秀类节目怎么看等。
九、创意等于商业创意吗？
创意包含商业创意但创意不等于商业创意。
十、求个宠物名字。创意创意？
我朋友的狗狗叫17，因为她和她老公上学时，通往彼此的车是17路......我听到的时候真的酸了！