ГЕНЕРАТИВНІ ІНСТРУМЕНТИ У РОЗРОБЦІ АРТБУКУ: ПЕРЕВАГИ ТА ОБМЕЖЕННЯ
Description
У роботі розглянуто використання генеративних інструментів штучного інтелекту у процесі створення артбуку. Проаналізовано основні переваги таких технологій, зокрема прискорення етапів пошуку візуальних рішень, можливість швидкої генерації великої кількості образів та розширення творчих експериментів. Показано, що генеративні моделі сприяють доступності дизайну та зменшують технічні бар’єри для авторів. Водночас визначено ключові обмеження: стилістична непослідовність, непередбачуваність результатів, етичні та авторсько-правові ризики, а також потенційна уніфікація художніх рішень. Наголошено на важливості поєднання роботи ШІ з ручною художньою доопрацюванням для збереження авторської цілісності артбуку. Зроблено висновок, що генеративні інструменти є цінним ресурсом, проте потребують усвідомленого та етичного застосування.
Files
DVAC'2025 - Proceeding Vol. 2-25-27.pdf
Files
(627.5 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:1887a0a1462ecd9b2ab2089118a81b4e
|
627.5 kB | Preview Download |
Additional details
References
- Kutanova, D. (2024). The use of generative graphics in graphic design: aesthetics and ethics. Journal of Arts and Humanities. DOI: 10.18533/cfcafs32.
- Motogna, A., & Groza, A. (2023). Interleaving GANs with knowledge graphs to support design creativity for book covers. arXiv preprint, 2308.01626. URL: https://arxiv.org/abs/2308.01626
- Novakovskyi, A., & Yaloveha, I. (2024). Implementation of generative artificial intelligence technologies in creative activities: development of a structural model of design thinking. Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, 2(28), 108–120. DOI: 10.30837/2522-9818.2024.2.108.
- The effects of generative AI model type and visual stimuli type on design creativity. (2022). AI EDAM. URL: https://www.cambridge.org/core/journals/ai-edam/article/effects-of-generative-ai-model-type-and-visual-stimuli-type-on-design-creativity/BA8DEA8280F01CF33050317ECE20975A
- Wang, B., Chen, Q., & Wang, Z. (2024). Diffusion-Based Visual Art Creation: A Survey and New Perspectives. arXiv preprint. arXiv:2408.12128. URL: https://arxiv.org/abs/2408.12128