数字浪潮下的个体叙事当AI成为我们的共同作者

晨曦中的新同事

清晨六点,林薇的工作室已亮起暖光。她是一名独立插画师,面对空白的数位板,却感到前所未有的创意枯竭。客户要求的“既复古又未来”的风格让她绞尽脑汁。就在她准备放弃时,邮箱弹出一封通知——她申请测试的“创意伙伴”AI协作系统已激活。带着一丝 skepticism,她输入了第一个指令:“描绘一个漫步在宋代街头的机器人,它正在观察灯笼铺。”

意外的共鸣

屏幕上迅速生成一幅草图:一个竹编骨架的机器人,头部是简约的球形灯,手指细长如伞骨,正弯腰端详老师傅扎制鲤鱼灯笼。画面细节惊人——机器人金属表面映出灯笼的暖光,衣袂褶皱融入了宋瓷裂纹的纹理。更令林薇惊讶的是,AI附上了一段注解:“参考了《清明上河图》的市井布局与宋代‘格物’精神,机械结构灵感来自古代水利器械。”这不再是机械的拼接,而是有理解的艺术创作。

从工具到共创者

随着合作深入,林薇发现AI的角色悄然变化。当她构思一个关于“记忆岛屿”的绘本时,AI不仅提供了超现实主义风格的场景方案,还分析道:“如果将记忆比喻为潮汐,岛屿的形状会随情绪波动而改变。”这个隐喻激发了林薇的灵感。她开始与AI进行“对话式创作”——她画一片残破的帆船,AI会建议添加星图导航仪;AI生成一片荧光珊瑚林,她则调整色彩饱和度以匹配梦境氛围。创作从单向指令变成了双向启发。

风格的融合与挑战

三个月后,林薇的作品集里出现了一种前所未有的风格:数字水墨。这是她与AI反复试验的结果——AI学习了吴冠中的笔意数据库,而她手动调整算法参数,让水墨晕染效果与像素艺术结合。当然,争议也随之而来。有评论批评这种创作“缺乏人性温度”,但更多观众被画面中机械鹤掠过山水时的诗意打动。林薇在展览现场设置了一个互动屏幕,实时展示AI如何将游客的素描草稿转化为完整插画,许多参与者第一次直观体会到人机协作的创意流动。

新时代的创作伦理

当画廊提议举办“AI-林薇双个展”时,她坚持将作品署名为“林薇 & 灵思系统(AI协作)”。这个决定引发行业讨论:共创作品的版权如何界定?AI的“创意”是否值得署名?林薇在创作札记中写道:“它不是我手臂的延伸,而是另一个大脑。我们各自贡献着不可替代的部分——我提供生命体验与审美判断,它提供跨时空的文化数据库与计算美学。”这种坦诚反而赢得了尊重,甚至促使行业协会开始起草数字时代创作者公约。

潮水中的灯塔

最新项目中,林薇与AI共同为盲童学校创作触觉绘本。AI将视觉元素转化为凹凸纹理描述,她则用热感材料制作能随温度变色的图案。当一个失明女孩用手掌感知到“发光的大海”时露出的笑容,让林薇意识到技术的人文价值。深夜的工作室里,屏幕上的AI生成最后一行诗:“我们不是取代繁星,而是成为望远镜。”林薇保存文件,在创作者栏郑重输入两个名字。窗外,数字浪潮奔涌不息,而创作的火种正在新的共生关系中延续。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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