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当代教育与艺术Contemporary Education and Art

收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

ISSN:3079-9031(Print)
ISSN:3080-1516 (Online)
DOI:10.64216/3080-1516.26.01.083出版频率:月刊
语言:中文
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      《当代教育与艺术》是一本专注于艺术与教育领域深度交融与最新研究成果的国际开源中文期刊。它旨在展现艺术与教育交叉领域的最新进展,尤其关注教育管理与教育学科中艺术美学的独特视角,以及高新技术在艺术教育与创作中的创新应用模式。本期刊致力于搭建一个平台,促进艺术家、教育工作者及学者之间的交流与合作,共同推动艺术与教育的融合发展,提升教育者与创作者的专业素养和创新能力。
      期刊涵盖的广泛议题包括:艺术教育的创新实践、校园艺术文化的构建与管理、艺术作品的鉴赏与批评、艺术教育课程设计与实施、艺术家与教育工作者的作品展示、文学与艺术素养的培养、跨文化艺术探索、职业教育中的艺术技能培训等。
      作为一本经过严格同行评审的学术期刊,《当代教育与艺术》坚持高标准、高质量的出版原则。我们诚挚邀请与期刊主题紧密相关、富有理论深度与实践价值的稿件投稿。所有文稿均需保证原创性,严禁抄袭,文责自负。我们期待与广大艺术教育工作者及学者携手,共同推动艺术与教育的繁荣发展。

人工智能艺术创作中的风格迁移技术研究与应用

张越

中央美术学院,北京,100000

摘要:在科技浪潮席卷全球的当下,人工智能正重塑各行业格局。艺术创作领域也不例外,传统创作模式逐渐被打破。风格迁移技术应运而生,成为推动艺术创新、融合多元风格的新兴力量,引发广泛关注。本文聚焦于人工智能艺术创作中的风格迁移技术,深入研究其原理、算法及发展现状。本文探讨了风格迁移技术在图像、视频、音乐等多个艺术创作领域的应用情况,对其未来发展趋势进行展望,旨在为人工智能艺术创作的进一步发展提供理论支持与实践参考。

关键词:人工智能;艺术创作;风格迁移技术

参考文献

[1]王伟,张静宜,温玉辉,魏云超.基于神经网络的图像风格迁移算法综述[J].电子学报,2025,53(05):1692-1712.

[2]李浩,王硕,刘丽娴.服装风格迁移技术特征对设计师使用意愿的影响[J].丝绸,2025,62(08):80-90.

[3]曾军.媒介文艺史中的风格迁移问题[J].浙江学刊,2025(05):76-84.

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