RePrompt：面向精准表达的AI生成艺术自动提示词编辑方法
RePrompt: Automatic Prompt Editing to Refine AI-Generative Art Towards Precise Expressions
Yunlong Wang, Shuyuan Shen, Brian Y. Lim
2023-04-19
开放获取艺术理论被引 118
摘要
生成式人工智能模型在根据文本提示生成图像方面展现出卓越能力，这为视觉艺术创作与自我表达中的创造力发展提供了助力。然而，生成图像对输入文本所蕴含的语境与情感的表达精准度究竟如何，目前尚不明晰。本研究探讨了AI生成图像的情感表达特性，并开发了RePrompt——一种旨在优化文本提示以实现生成图像精准表达的自动化方法。受众包编辑策略的启发，我们整理了诸如名词数量与具体程度等直观的文本特征，并训练了一个代理模型来分析这些特征对AI生成图像的影响。借助该代理模型的解释结果，我们制定了相应的规则来调整文本提示，从而优化图像生成过程以实现精准的情感表达。通过模拟实验与用户研究证实，RePrompt能够显著提升AI生成图像的情感表达水平，尤其在负面情感的表达方面效果更为明显。
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AI 综述
基于摘要生成- 主要观点
- 尽管生成式AI在视觉艺术创作中展现出潜力，但其生成的图像在准确表达输入文本中的语境和情感方面仍存在不足。通过自动优化文本提示词，可以有效提升AI生成图像的情感表达精准度，尤其是对负面情绪的表达具有显著改善作用。
- 研究方法
- 该研究借鉴众包编辑策略，提取了名词数量和具体性等直观文本特征，并训练代理模型分析这些特征对生成图像的影响。基于代理模型的解释，研究制定了调整文本提示词的规则以优化图像生成。最后，通过模拟实验和用户研究对所提方法的有效性进行了验证。
- 学术贡献
- 提出了一种名为RePrompt的自动提示词编辑方法，为提升AI生成艺术作品的情感表达精准度提供了新的技术路径。揭示了文本特征与生成图像情感表达之间的关联，为理解和优化AI艺术生成机制提供了实证依据。
- 存在局限
- 材料中未明确提及
- 进一步研究方向
- 材料中未明确提及
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参考文献
相关论文
话题：Aesthetic Perception and Analysis