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2025年生成式人工智能与数字媒体国际学术会议(GADM 2025)

重要信息

官网:www.icgadm.org(了解参会投稿等信息)

时间:2025年3月15日 

地点:中国·大理(线上形式举办)

简介

随着人工智能技术的快速发展,生成式AI在艺术创作、内容生成、用户体验等方面展现出巨大的潜力和挑战。2025年生成式人工智能与数字媒体国际学术会议(GADM 2025)将于2025年3月14-16日召开。将汇聚来自全球的学术专家、研究者和行业领袖,共同探讨生成式人工智能、计算机视觉、图像处理、数字媒体等计算机相关领域的深远影响。

 

 

主题

1)人工智能、深度学习、机器学习、自然语言模型、大数据应用、计算机视觉、信号处理、图像处理等生成式人工智能交叉学科;

2)多媒体技术、信息和隐私保护、计算机与网络信息安全、数字化、人机交互、信息检索、生成式人工智能的合法使用、虚拟现实、生成式AI与数字媒体艺术、生成式人AI在医学方面的运用等;

方式 

 

其他 

生成式人工智能(Generative AI)数字媒体的结合,正在彻底改变内容创作、传播和消费的方式。生成式AI通过学习海量的数据、模式和规则,能够自动生成音频、视频、图像、文本等多种形式的数字内容,不仅提高了创作的效率,还推动了内容个性化和创新。在数字媒体领域,生成式AI的应用已经涵盖了内容创作、编辑、营销、个性化推荐等多个方面。

1. 生成式人工智能概述

生成式AI指的是一种能够根据输入数据生成新的内容或创意的人工智能技术。它通过深度学习、神经网络等算法,从大量的训练数据中学习,生成与输入数据相似或具有创意的新内容。

  • 生成对抗网络(GAN):一种常用于生成图像和视频的AI模型。GAN由两个部分组成:生成器和判别器,通过对抗训练生成器生成越来越逼真的内容。
  • 变分自编码器(VAE):另一种生成模型,主要用于生成样本,如图像、文本等。
  • 自然语言处理(NLP):在文本生成方面,NLP技术通过处理和生成自然语言内容,广泛应用于聊天机器人、内容创作等。

2. 生成式人工智能在数字媒体中的应用

1) 内容创作与生产

生成式AI能够通过分析现有内容自动生成新的文本、音频、图像或视频,极大地提高了内容创作的效率和多样性。

  • 文本生成:AI可以自动撰写新闻文章、博客、广告文案、小说等,甚至可以模仿特定作者的风格。例如,OpenAI的GPT模型能够生成高质量的文本内容,帮助新闻网站、博客和广告公司提升内容产出。
  • 图像和视频生成:AI可以生成图像、插画,甚至是完整的视频内容。基于GAN技术,生成的图像往往可以非常逼真,甚至可以创造出全新的艺术作品或广告素材。视频生成技术(如DeepFake)则能够创建仿真的人脸视频或虚拟角色表演。
  • 音乐创作:AI可以根据特定的风格、情感和节奏生成音乐,甚至可以模仿特定作曲家的作曲风格。像OpenAI的Jukedeck、Amper Music等AI音乐创作平台已经开始被用于生成音乐素材,广泛应用于广告、电影、游戏等领域。
2) 内容编辑与优化

生成式AI不仅能够创作内容,还能对现有内容进行编辑、优化和增强。

  • 自动化编辑:AI能够自动剪辑视频、调整图像的色调和亮度、添加特效等。例如,AI可以自动将原始视频中的片段按照设定的主题或风格进行拼接,生成一个完整的视频作品。
  • 图像增强:生成式AI可以提升图像的分辨率,修复图像中的瑕疵或降低噪音,提高图像质量。像深度学习超分辨率技术能够将低分辨率的图像提升至高分辨率,适用于视频流媒体、广告素材等领域。
  • 自动化字幕生成:AI通过语音识别技术,能够自动为视频生成字幕,并且可以实现多语言翻译,便于国际化传播。
3) 个性化内容推荐与广告

AI可以根据用户的兴趣、行为、偏好等数据,生成和推荐个性化的内容。生成式AI不仅能提供个性化的推荐,还能生成与用户相关的内容,提升用户体验。

  • 个性化内容推荐:基于机器学习和深度学习算法,平台如YouTube、Netflix等能够分析用户的观看历史、搜索记录等,生成个性化的内容推荐列表,提供更符合用户口味的内容。
  • 个性化广告创作:AI能够根据用户的个人数据、行为习惯和兴趣爱好,自动生成定制化的广告内容。广告公司可以通过生成式AI优化广告素材,确保每个用户看到的是最吸引他们的广告,提高广告的转化率。
4) 互动与沉浸式体验

生成式AI还能够为用户创造更加互动和沉浸的体验,特别是在虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和游戏等领域。

  • 虚拟角色与对话生成:AI可以生成虚拟角色,进行自然语言对话,甚至生成语音和面部表情。这些虚拟角色可以出现在游戏、社交平台、虚拟助手等场景中,提升用户的沉浸感和互动体验。
  • 沉浸式视频与游戏内容生成:生成式AI可以用来自动生成视频游戏中的关卡、场景和任务,提升游戏内容的丰富性和可玩性。AI还能根据玩家的行为生成个性化的游戏体验。
5) 深度伪造与伦理问题

随着生成式AI技术的进步,深度伪造(DeepFake)技术也应运而生,能够将某人的面部图像或语音完全伪造到另一个视频或音频文件中。

  • 政治、社会伦理问题:DeepFake技术虽然有其娱乐和艺术创作的应用,但也带来了隐私泄露、虚假信息传播等伦理问题。伪造的视频或音频可以在社交媒体上传播,导致社会误导,影响人们的判断力。
  • 监管与技术防范:为了应对深度伪造带来的问题,越来越多的技术公司和机构正在开发AI检测工具,以识别深度伪造的内容,并采取措施防止其滥用。

3. 生成式人工智能在数字媒体中的优势

1) 提高创作效率

生成式AI能够大大提高内容创作的效率,尤其是在大规模生产内容的情况下。AI能够快速生成大量内容,满足新闻、广告、社交媒体等领域对新内容的需求。

2) 降低创作成本

利用生成式AI,尤其是在图像、视频和音频创作方面,企业和个人可以减少人工参与,降低内容创作的成本。这对于小型创作者或创业公司来说,降低了进入门槛。

3) 创造新的创意与灵感

生成式AI能够基于现有的内容模式、风格和元素生成全新的创作,帮助创作者跳出思维的局限,探索新的创意和艺术风格。例如,AI可以帮助设计师创造出前所未见的艺术作品,或者帮助音乐家创作出全新的旋律。

4) 增强用户体验

生成式AI能够根据用户的兴趣、需求、行为数据等生成个性化的内容,提升用户体验。个性化推荐和定制化广告能够使得内容与广告更符合目标用户的兴趣,增加参与度和满意度。

5) 创新互动形式

AI技术能帮助开发更为丰富的交互形式,特别是在虚拟角色、游戏、AR/VR等领域,生成式AI能够创造更加自然、真实的用户体验,提升互动性和沉浸感。

4. 挑战与展望

1) 伦理与版权问题

生成式AI在内容创作时,往往依赖于大量的已有数据进行训练,这可能涉及版权问题。如何确保AI生成的内容不会侵犯创作者的知识产权,成为一个亟待解决的问题。

2) 假新闻与虚假信息传播

生成式AI在创作深度伪造内容(如伪造视频、音频等)时,可能被用于传播虚假信息或误导观众。这会对社会和政治环境造成不良影响。

3) 技术滥用与监管

随着生成式AI技术的广泛应用,如何防止技术滥用、如何进行有效监管是一个重要课题。各国政府、科技公司和伦理机构需要合作制定相关政策,确保AI技术在合规和可控的环境下运行。

4) AI创作的原创性与人类创作的关系

生成式AI的创作能力越来越强,但它毕竟是基于已有数据生成内容,是否可以称其为“原创”仍然存在争议。未来,AI创作与人类创作的边界可能会变得越来越模糊,需要对创作的版权、归属等问题进行更加深入的探讨。

5. 总结

生成式人工智能正在为数字媒体领域带来革命性的变化,从内容创作到个性化推荐、广告优化、沉浸式体验等各个方面,AI正在推动着媒体产业的发展。尽管有许多挑战,如伦理问题、技术滥用和监管等,但随着技术的不断发展和相关法律法规的完善,生成式AI将在未来的数字媒体行业中扮演越来越重要的角色。

 

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