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基于實證研究法的新媒體藝術(shù)智能生成研究

2024-06-30 21:29葉彩仙胥立軍TsenguunGanbat
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2024年19期
關(guān)鍵詞:新媒體藝術(shù)用戶體驗計算機技術(shù)

葉彩仙 胥立軍 Tsenguun Ganbat

摘? 要:隨著計算機新技術(shù)的快速發(fā)展,新媒體藝術(shù)領(lǐng)域有著新的創(chuàng)作和表達方式。該文旨在采用MR技術(shù)、人工智能AIGC和決策樹CART算法,重復(fù)利用環(huán)形空間,實時生成場景,為新媒體藝術(shù)體驗者提供豐富的個性化的體驗,提高客戶的重玩率。該研究采用實證研究法,對15歲以下青少年為用戶測試群體進行實驗測試分析,研究他們在使用新媒體藝術(shù)作品或產(chǎn)品時的生理和心理反應(yīng),再通過問卷調(diào)查、深度訪談等方式獲得用戶對新媒體藝術(shù)作品的體驗反饋,了解用戶對藝術(shù)作品的認(rèn)知、情感、行為等方面的體驗,利用數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進行處理,保證實驗樣本的可靠性和有效性。使用機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練及生成式AI生成內(nèi)容,實時制作出用戶體驗式新媒體藝術(shù)虛擬場景供用戶體驗。

關(guān)鍵詞:計算機技術(shù);用戶體驗;新媒體藝術(shù);AIGC;實證研究法

中圖分類號:X705? ? ? 文獻標(biāo)志碼:A? ? ? ? ? 文章編號:2095-2945(2024)19-0014-05

Abstract: With the rapid development of new computer technology, the field of new media art is facing new ways of creation and expression. The purpose of this paper is to use MR technology, AIGC and decision tree CART algorithm to reuse annular space and generate scenes in real time, so as to provide rich personalized experience for new media art experience and improve the replay rate of customers. This study adopts the method of empirical research, through the experimental test and analysis of young people under the age of 15 as user test groups, to study their physical and psychological reactions when using new media works of art or products, and then through questionnaires, in-depth interviews and other ways to get users' experience feedback on new media works of art, to understand users' cognitive, emotional and behavioral experience of works of art. Data preprocessing and data mining are used to process the data to ensure the reliability and validity of the experimental samples. It is suggested to use machine learning model training and generative AI to generate content, and create a user-experienced new media art virtual scene for user experience in real time.

Keywords: computer technology; user experience; new media art; AIGC; empirical research method

計算機技術(shù)如混合現(xiàn)實(MR)、人工智能、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等,為藝術(shù)家提供了豐富的創(chuàng)作工具和表達方式。這些技術(shù)不僅擴展了藝術(shù)創(chuàng)作的可能性,還為觀眾帶來了更豐富、可交互、沉浸式和個性化的用戶體驗。然而,盡管計算機技術(shù)在新媒體藝術(shù)中的應(yīng)用不斷增加,但如何有效地利用這些技術(shù)來生成用戶體驗豐富的藝術(shù)作品仍然是一個挑戰(zhàn)。

1? 應(yīng)用技術(shù)與理論基礎(chǔ)

信息技術(shù)的發(fā)展使得設(shè)計團隊利用先進的計算機技術(shù)能夠創(chuàng)造出各種互動裝置和裝置藝術(shù)作品,這些作品通常使用傳感器、攝像頭、運動追蹤等技術(shù)。通過戴上VR頭顯或使用AR設(shè)備,觀眾可以與虛擬世界或現(xiàn)實世界中的數(shù)字內(nèi)容進行互動,創(chuàng)造出非凡的藝術(shù)體驗,可以通過觸摸屏幕、手勢識別或聲音控制等方式與作品進行互動,改變影像或音樂的形態(tài)和節(jié)奏。人工智能大模型AIGC的出現(xiàn)更是推動著社會文明的大踏步向前,生成式AI如Midjourney、Stable Diffusion、Runway和Pika等大模型的應(yīng)用,使AI能像人類一樣思考,能快速方便地生成一些用戶想要的圖形、文字或聲音等多媒體內(nèi)容,為新媒體藝術(shù)研究者提供了關(guān)鍵素材生成和支持,這些顆?;夭脑谒囆g(shù)團隊重組下很容易制作出大型的新媒體藝術(shù)。

本研究采用實證研究方法,結(jié)合實驗和調(diào)查2個主要環(huán)節(jié)。實驗環(huán)節(jié)將觀察和記錄參與者在體驗新媒體藝術(shù)作品時的行為和反應(yīng),以及采用智能手環(huán)等傳感器收集到的相關(guān)數(shù)據(jù),例如多巴胺、心率、眼動追蹤和腦電波監(jiān)測等,分析用戶停留時間和喜好。調(diào)查環(huán)節(jié)將收集參與者的主觀評價和反饋,以了解他們對藝術(shù)作品的感受和觀點。探索機器學(xué)習(xí)的決算樹CART算法的模型訓(xùn)練過程,并評估算法對最終結(jié)果的可行性,最終脫離實驗室環(huán)境,將用戶體驗式新媒體藝術(shù)生成推廣應(yīng)用于企事業(yè)單位或醫(yī)療等系統(tǒng),為新媒體藝術(shù)的發(fā)展和普及做出貢獻。

2? 研究方法綜述

2.1? 數(shù)據(jù)收集和分析

本研究采用多種數(shù)據(jù)收集方法,包括實驗觀察、生理反應(yīng)測量和問卷調(diào)查。實驗觀察將用于記錄參與者在體驗新媒體藝術(shù)作品時的行為和反應(yīng),以及計算機新技術(shù)應(yīng)用對用戶體驗的影響。生理反應(yīng)測量將使用生物傳感器(如心率監(jiān)測儀、皮膚電阻儀等)來收集參與者的生理指標(biāo)數(shù)據(jù),以獲取更客觀的用戶體驗數(shù)據(jù)。此外,設(shè)計問卷調(diào)查,收集參與者的主觀評價和反饋,以了解他們對藝術(shù)作品的感受和觀點。在數(shù)據(jù)分析階段,使用統(tǒng)計分析方法對收集到的數(shù)據(jù)進行處理和解讀。對于實驗觀察和生理反應(yīng)等收集到的數(shù)據(jù),使用描述性統(tǒng)計分析、回歸分析和數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)性分析等方法來揭示不同條件下的差異和關(guān)聯(lián)關(guān)系。對于問卷調(diào)查數(shù)據(jù),進行主觀評價的整理和匯總,以便了解參與者對藝術(shù)作品的感受和觀點。

2.2? 研究樣本和實驗裝置

為了確保研究結(jié)果的代表性和可靠性,筆者將從不同年齡、性別和背景的參與者中招募樣本。參與者將被隨機分配到不同的實驗條件中,以減少偏差和干擾因素。實驗裝置將采用決策樹的CART算法、MR技術(shù)和AIGC實時生成的虛擬環(huán)境在實際空間展示不同類型的新媒體藝術(shù)作品。通過對比參與者在不同的虛擬環(huán)境下的反應(yīng)和評價,及重復(fù)回歸測試新生成的虛擬環(huán)境,以便訓(xùn)練出一個最合適的虛擬環(huán)境供后來者使用,并評估算法對最終結(jié)果的可靠性。

2.3? 實踐應(yīng)用和案例研究

本研究在混合虛擬企業(yè)燧光公司的支持下,將實驗場所設(shè)計成環(huán)形分塊方式,采用VR游戲競技方法,在每次競技前了解體驗者想?yún)⑴c的競技游戲項目,選擇合適的應(yīng)用案例。分析這些案例的特點、目標(biāo)和設(shè)計原則,以及計算機新技術(shù)的具體應(yīng)用方式和效果。通過調(diào)查問卷、用戶訪談或焦點小組討論等方式,收集用戶體驗前后對這些應(yīng)用案例的反饋和評估數(shù)據(jù),分析用戶的反饋和評估結(jié)果,了解他們對這些應(yīng)用案例的感受、觀點和建議。在結(jié)果分析部分,解釋實踐應(yīng)用案例的結(jié)果和用戶反饋,與現(xiàn)有的理論和研究進行比較和對照,分析應(yīng)用案例的成功因素和挑戰(zhàn),討論計算機新技術(shù)在用戶體驗式新媒體藝術(shù)生成中的實際應(yīng)用價值??偨Y(jié)實際應(yīng)用案例的經(jīng)驗教訓(xùn)和啟示,提煉出設(shè)計原則和指導(dǎo)性框架,為藝術(shù)創(chuàng)作者和設(shè)計師提供實踐應(yīng)用的參考和指導(dǎo)。同時探討這些應(yīng)用案例的局限性和改進的可能性,為進一步的研究和實踐提供啟示。

3? 生成新媒體藝術(shù)

3.1? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理,對實驗與調(diào)查中收集到的數(shù)據(jù)進行清洗和轉(zhuǎn)換,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合決策樹算法處理的格式。再進行數(shù)據(jù)歸一化處理,確保不同特征之間的尺度一致。使用已標(biāo)記的數(shù)據(jù)集對決策樹模型進行訓(xùn)練。使用交叉驗證等方法評估模型的性能和準(zhǔn)確度,確保模型的泛化能力。表1為測試數(shù)據(jù)的一部分,其中個性特點由MBTI人格測試報告生成。

特征選擇,根據(jù)用戶體驗設(shè)計的目標(biāo)和需求,選擇與用戶體驗相關(guān)的特征。針對收集到的數(shù)據(jù),通過以下步驟來整理和篩選特征:①對多源數(shù)據(jù)進行解析、清洗和存儲,得到同化數(shù)據(jù);②對同化數(shù)據(jù)進行匯總、去重和統(tǒng)計,得到數(shù)據(jù)的量化值,即特征;③針對數(shù)據(jù)特征進行篩選和降維;④最后得到特征信息的集合。分類數(shù)據(jù)集主要特征見表2。

根據(jù)體驗者的經(jīng)驗值及報名人數(shù)比例,以特征值劃分的子集的加權(quán)平均熵,收集生理心理特征指數(shù)分析及用戶使用反饋,使用信息增益進行分析,機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式推導(dǎo)出不同用戶的最優(yōu)模型。應(yīng)用決策樹分類器(Decision Tree Classifier)構(gòu)建一棵決策樹來對數(shù)據(jù)進行分類。決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu),其中每個內(nèi)部節(jié)點表示一個特征或?qū)傩?,每個分支表示該特征可能的取值,每個葉節(jié)點表示一個類別或標(biāo)簽。決策樹的構(gòu)建過程是通過遞歸地選擇最佳特征進行劃分,直到滿足停止條件為止,然后使用構(gòu)建好的決策樹對新樣本進行分類。

3.2? 訓(xùn)練決策樹模型

根據(jù)選擇的特征和標(biāo)簽,體驗者的年齡和性別作為第一棵決策樹的特征結(jié)點,且給決策樹的葉子結(jié)點加上對應(yīng)的權(quán)重,使用決策樹CART算法構(gòu)建決策樹模型如圖1所示,使用系統(tǒng)推薦的決策樹模型來預(yù)測用戶的行為和喜好,應(yīng)用模型的用戶第一次體驗結(jié)果見表3。根據(jù)預(yù)測結(jié)果,進行用戶體驗設(shè)計的優(yōu)化,例如調(diào)整頁面布局、改進交互方式、提供個性化推薦等,再進行遞歸建樹來訓(xùn)練模型。本文采用決策樹CART(Classification and Regression Trees)算法進行解決分類和回歸問題。后面使用CART算法構(gòu)建分類決策樹模型,利用信息增益進行分析,機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法推導(dǎo)出適合不同用戶的模型。

本次模型訓(xùn)練以15歲以下青少年為用戶測試群體進行數(shù)據(jù)分析,根據(jù)報名測試人數(shù)及經(jīng)驗值評估權(quán)重,15歲以下男性的權(quán)重是2,系統(tǒng)使用信息增益算法推薦給組1體驗者的模型是刺激型、挑戰(zhàn)型和夢幻型,而用戶的刺激型體驗評價是8分(滿分10分),沒達到9.5分以上評價,且修改率0.9,該模型需繼續(xù)優(yōu)化供測試者測試,挑戰(zhàn)型及夢幻型同理,也需繼續(xù)優(yōu)化供測試者測試,直到訓(xùn)練出最優(yōu)模型。

表3得到年齡段在0~15歲男生第一次體驗結(jié)果未達期望值,根據(jù)用戶體驗的反饋,調(diào)整和改進訓(xùn)練模型和設(shè)計策略。收集用戶反饋數(shù)據(jù),并根據(jù)反饋結(jié)果進行模型的迭代和更新。設(shè)計團隊利用決策樹算法進行模型模擬與訓(xùn)練,從而提供更符合用戶需求和偏好的新媒體藝術(shù)應(yīng)用。根據(jù)選擇的特征,將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集。

對于每個小組,重復(fù)上述步驟,直到滿足終止條件。在圖2中,采用3類模型(刺激型、挑戰(zhàn)型和夢幻型)進行訓(xùn)練,x軸是訓(xùn)練數(shù)據(jù)在0~15歲男生組中的訓(xùn)練頻率,y軸是訓(xùn)練過程的修改率。夢幻型的分類器修改率最低,并且比其他2個指標(biāo)更穩(wěn)定。訓(xùn)練結(jié)果顯示,得到0~15歲男生最適宜夢幻型體驗?zāi)P汀?/p>

根據(jù)用戶特點推薦訓(xùn)練模型(一般為3類主題模型),體驗得到評分值,對于修改率大于0.05的模型進行修改優(yōu)化與回歸測試直到修復(fù)率低于0.05。實時修改模型再測試。得到3類主題模型中最后修改率最小的模型。

3.3? 新媒體藝術(shù)的智能生成

根據(jù)以上算法進行數(shù)學(xué)建??傻玫阶顑?yōu)解,將最優(yōu)參數(shù)作為AIGC實時輸入數(shù)據(jù),AIGC技術(shù)借助大模型的跨模態(tài)綜合技術(shù)能力,以及云渲染,可以激發(fā)創(chuàng)意,提升內(nèi)容多樣性,降低制作成本,將會實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。根據(jù)上述所運用的數(shù)據(jù)挖掘算法,結(jié)合新技術(shù)應(yīng)用于新媒體藝術(shù),使用生成式AI等應(yīng)用技術(shù)就很容易生成新媒體藝術(shù)作品初稿。設(shè)計團隊再使用這些成果就很容易制作出符合不同用戶使用感的新媒體藝術(shù)作品。信息技術(shù)與藝術(shù)的融合導(dǎo)致藝術(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)的快速增長,數(shù)據(jù)已成為藝術(shù)的基礎(chǔ)資源,利用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集工具進行外部數(shù)據(jù)采集和內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘,進而通過藝術(shù)元素文字、圖形、影視等的生產(chǎn)、流通、操作機制進行分類。應(yīng)用于現(xiàn)代新媒體藝術(shù)設(shè)計,生成藝術(shù)圖譜和模型供設(shè)計師使用生成式AI重組載體,構(gòu)建顆粒藝術(shù)知識圖,結(jié)合心理學(xué)、社會學(xué)、各種元素分類、智能適應(yīng)色彩、構(gòu)圖、層次和用戶畫像分析,通過藝術(shù)思維、語言識別、圖像識別、自然語言處理和視頻資料等研究以及對信息過程模擬的意識和思維,產(chǎn)生對智能新媒體藝術(shù)的新思維、新形式。該過程主要是根據(jù)用戶數(shù)據(jù),把文字、圖片、視頻和動效綜合統(tǒng)一起來,用新技術(shù)生成式AI重組,以快速高效地產(chǎn)出符合用戶需求的AI藝術(shù)初稿。

3.4? 實證研究結(jié)果分析

通過實驗及調(diào)查收集數(shù)據(jù),使用決策樹CART算法訓(xùn)練決策樹模型,以用戶為中心、反饋與引導(dǎo)、個性化以及以修改率最小的模型為最優(yōu)解等原則,制作出更加優(yōu)秀和受歡迎的新媒體藝術(shù)作品。這些設(shè)計原則和方法可以幫助設(shè)計團隊設(shè)計出更加優(yōu)秀和受歡迎的用戶體驗。當(dāng)然,本研究有著一定的局限性和限制因素,例如樣本采樣種類、實驗設(shè)計流程和初始虛擬模型等環(huán)節(jié),需要大量前期工作的投入和確??尚行?。然而,由于虛擬現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用實現(xiàn)了設(shè)計方案以及成果的直觀展現(xiàn),為最終真實效果提供了有效的參照,實現(xiàn)了工作效率的大幅度提升。日前,人們已經(jīng)開發(fā)出了許多具有強大功能的計算機三維軟件,這些軟件除了一些基本造型功能之外,還提供可以快速輸入設(shè)計的常用模型命令。再加上開源AI大算力、大模型API的支持,企業(yè)開發(fā)大型的新媒體藝術(shù)已經(jīng)不再困難。

4? 結(jié)束語

本文深入研究了應(yīng)用計算機新技術(shù)的用戶體驗式新媒體藝術(shù)生成,使用實證研究法,分析了實際應(yīng)用案例,并收集了用戶的反饋和評價,這些案例研究進一步驗證了計算機新技術(shù)在用戶體驗式新媒體藝術(shù)生成中的潛力和影響。通過探索計算機新技術(shù)的應(yīng)用和用戶體驗之間的關(guān)系,為新媒體藝術(shù)創(chuàng)作者提供了設(shè)計原則和指導(dǎo)性框架,以生成更豐富、沉浸式和個性化的用戶體驗式的新媒體藝術(shù)。本文探討了研究結(jié)果的實際應(yīng)用價值,幫助藝術(shù)創(chuàng)作者和設(shè)計師更好地利用計算機新技術(shù)來生成用戶體驗豐富的新媒體藝術(shù)作品,這對于推動新媒體藝術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展具有重要意義。

參考文獻:

[1] PENG F. The Design of Interactive New Media Art Works Based on User Experience[J].Computer knowledge and technology,2019(9).

[2] CAI X Y, LI J X. Design and Implementation of New Media Art User Experience based on Computer Technology[J].Technology Innovation and Application,2023(1).

[3] CAI X Y, LI J X. Research on new media art generation in computer technology[J].Technology Innovation and Application,2023(7).

[4] CAI X Y, GANG Z. Application research on data mining methods in Information communication mode of software. development[J]. Educational Technology and Computer Science IEEE,2011(2):31-36.

[5] ZHANG G, YE C, WANG C, et al. Data Mining based Software Development Communication Pattern Discovery[J].International Journal of Modern Education & Computer Science,2010,2(2).

[6] XIAO L Y. Research on the influence of digital media technology on art creation[J].Think tank era,2018(37):147.

[7] ZHAN C X, LI Y G, SONG Y. Research on the construction of pilot psychological stress monitoring system based on virtual reality technology[J].Technology Innovation and Application,2023(1).

[8] ZHENG H B, JI D, ZHANG J. Machine learning algorithms and practices[J].Jilin University Press,2021(19).

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