The rapid proliferation of AI-generated image tools is transforming the art and design fields, challenging traditional notions of creativity and impacting both professional and non-professional users. For the purposes of this paper, we define 'professional users' as individuals who self-identified in our survey as 'artists,' 'designers,' 'filmmakers,' or 'art and design students,' and 'non-professional users' as individuals who self-identified as 'others.' This study explores how AI-generated image tools influence these different user groups. Through an online survey (N=380) comprising 173 professional users and 207 non-professional users, we examine differences in the utilization of AI tools, user satisfaction and challenges, applications in creative processes, perceptions and impacts, and acceptance levels. Our findings indicate persistent concerns about image quality, cost, and copyright issues. Additionally, the usage patterns of non-professional users suggest that AI tools have the potential to democratize creative processes, making art and design tasks more accessible to individuals without traditional expertise. This study provides insights into the needs of different user groups and offers recommendations for developing more user-centered AI tools, contributing to the broader discussion on the future of AI in the art and design fields.


翻译:AI生成图像工具的迅速普及正在改变艺术与设计领域,挑战传统的创意观念,并对专业与非专业用户均产生影响。在本文中,我们将"专业用户"定义为在调查中自我认同为"艺术家"、"设计师"、"电影制作人"或"艺术与设计专业学生"的个体,将"非专业用户"定义为自我认同为"其他"的个体。本研究探讨了AI生成图像工具如何影响这些不同的用户群体。通过一项包含173名专业用户和207名非专业用户的在线调查(N=380),我们考察了AI工具使用方式、用户满意度与挑战、在创作过程中的应用、认知与影响以及接受程度等方面的差异。研究结果表明,用户对图像质量、成本和版权问题持续存在担忧。此外,非专业用户的使用模式表明,AI工具有潜力实现创作过程的民主化,使不具备传统专业知识的个体也能更便捷地完成艺术与设计任务。本研究揭示了不同用户群体的需求,并为开发更以用户为中心的AI工具提供了建议,为关于AI在艺术与设计领域未来的广泛讨论做出了贡献。

0
下载
关闭预览

相关内容

这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2023年8月13日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
2+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月24日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员