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| 內容簡介： |
本书是一部全面探索人工智能生成内容（AIGC)在艺术创作与设计领域应用的实用指南。书中从基础理论到具体工具和技术，全面覆盖了AIGC如何在不同的设计阶段和过程中提供创意支持和自动化解决方案。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
书中涵盖了AIGC的基本概念、技术原理以及在艺术与设计中的实际应用。从AIGC的定义与历史发展入手，详细阐述了这一技术如何改变艺术创作的方式，并讲解了它在不同场景下的应用形式。同时，本书也揭示了AIGC与传统造型艺术家的关系，展示了人工智能如何协助并扩展艺术家的创造力，读者可以深入理解这一技术如何影响并革新传统创作方式。书中还对国内外主流的AIGC工具进行了深入分析，包括ChatGPT、DALL-E、Gemini和Midjourney等，帮助读者了解这些工具的功能特点及其在实际创作中的应用潜力。
书中通过结合理论与实践，为艺术设计师、产品开发人员和技术研究者，特别是那些希望利用AI技术提升创意工作流程的专业人士，提供了一个全面的指南。无论是理论背景的理解，还是实践操作的指导，本书都为读者如何有效利用AIGC工具提供了宝贵的参考。
通过这些内容，读者不仅可以掌握如何有效利用AIGC工具进行艺术创作，还能了解其潜在的技术局限性与解决方案以及未来发展的可能性。
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| 目錄：
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第1章 AIGC导论 1
1.1 AIGC的定义与历史发展脉络 1
1.1.1 人工智能的定义 1
1.1.2 生成式人工智能的定义 1
1.1.3 内容生成式人工智能的定义 2
1.1.4 生成式设计人工智能的定义 3
1.1.5 AIGC的发展历程 4
1.1.6 AIGC当前的发展趋势与对未来的展望 5
1.2 AIGC协同艺术创作与设计的意义、应用场景和形式 7
1.2.1 AIGC技术应用的意义与价值 7
1.2.2 AIGC的应用场景 8
1.2.3 AIGC的生成形式 9
1.3 AIGC与造型艺术家的关系 10
1.3.1 人类为什么要创造艺术 11
1.3.2 AIGC作为艺术家的模拟者 11
1.3.3 AIGC作为艺术家的合作者 14
1.3.4 AIGC作为艺术的创作者 16
第2章 AIGC技术的理论基础 17
2.1 AIGC的算法与关键技术 17
2.1.1 生成式对抗网络与深度学习网络 17
2.1.2 变分自编码器 18
2.1.3 大型语言与图像生成模型 18
2.1.4 条件生成模型与语义的强化学习理解 18
2.2 AIGC内容与形式的转译 19
2.2.1 文化元素到设计形式 19
2.2.2 内容到设计形式 19
2.2.3 语音到文本 19
2.2.4 从内容到设计形式转译的应用与展示 20
2.3 AIGC技术的差异性与局限性 21
2.3.1 生成内容类型的差异性 21
2.3.2 当前AIGC技术的局限性 21
2.3.3 AIGC技术交互性和适应性的挑战 22
第3章 AIGC国内外热门工具介绍 23
3.1 AIGC工具的发展概况与分类 23
3.1.1 AIGC工具的发展概况 23
3.1.2 AIGC工具的分类 25
3.1.3 AIGC工具的快速迭代和延展 26
3.2 ChatGPT 28
3.2.1 ChatGPT的主要功能 29
3.2.2 ChatGPT的主要优缺点 29
3.2.3 操作程序 29
3.2.4 国内目前有效使用ChatGPT的方法 30
3.2.5 ChatGPT的学习和开发资源 31
3.3 DALL·E 3系统 32
3.3.1 DALL·E 3主要功能与插件 32
3.3.2 DALL·E 3的优缺点与特色功能 33
3.3.3 DALL·E 3的操作程序和方法 37
3.3.4 DALL·E 3的实操案例 39
3.4 Gemini 40
3.4.1 Gemini的文本功能 41
3.4.2 Gemini的绘图功能 41
3.4.3 Gemini 绘图的连接和使用 42
3.4.4 Gemini生成双子星海报、标志和网页设计案例 43
3.4.6 Gemini的使用方法 45
3.5 Midjourney 48
3.5.1 Midjourney的优缺点 49
3.5.2 Midjourney的使用 49
3.5.3 使用Midjourney生成三视图 50
3.6 Stable Diffusion 52
3.6.1 Stable Diffusion的安装条件 52
3.6.2 Stable Diffusion ControlNet插件的安装 55
3.6.3 Stable Diffusion的使用方法 56
3.7 OpenAI Sora 60
3.7.1 Sora的使用场景 60
3.7.2 注册OpenAI账户并申请Sora测试资格 61
3.7.3 Sora的主要功能 62
3.7.4 Sora的使用方法 63
3.8 MuseDAM 65
3.8.1 MuseDAM创意素材收集 65
3.8.2 MuseDAM创意素材管理 65
3.8.3 MuseDAM素材分享 65
3.8.4 MuseDAM辅助艺术创作设计功能 66
3.8.5 MuseDAM辅助文案写作功能 71
3.9 智谱清言 72
3.9.1 智谱清言的PC端 73
3.9.2 智谱清言的对话部分 73
3.9.3 智谱清言的文档部分 74
3.9.4 智谱清言的代码部分 74
3.9.5 智谱清言的绘画与文案写作案例 75
3.10 国内外其他AIGC垂直领域艺术创作工具 75
3.10.1 商汤秒画 75
3.10.2 奇域AI 77
3.10.3 MewX AI 77
3.10.4 DeepArt 78
3.10.5 Prisma 79
3.10.6 DeepDream 81
3.10.7 Paints Chainer 82
3.10.8 道子中国画 84
3.11 国内外其他AIGC艺术设计工具 86
3.11.1 生成标志的AIGC工具 86
3.11.2 设计广告海报的AIGC工具 94
3.11.3 网页设计AIGC工具 101
3.11.4 Flipboard智能排版系统 104
3.11.5 H5的AIGC系统工具 106
3.11.6 一键智能生成App系统 109
3.11.7 “易嗨定制”文创艺术衍生产品设计生成式小程序 119
3.11.8 在线产品样机生成式工具 120
3.11.9 SketchUp中文草图大师 134
3.11.10 Qu 家装BIM云平台 138
3.11.11 Qu VR平台 150
3.12 国内外主要AIGC工具比较 154
3.12.1 ChatGPT与Gemini 的比较 154
3.12.2 DALL·E 3与Midjourney的比较 155
3.12.3 国内几款AIGC工具的比较 160
3.12.4 DeepSeek与ChatGTP比较 163
3.12.5 国内外AIGC工具和智能体在实际应用方面的比较 166
第4章 传统成熟的工具与AIGC工具的比较与融合应用 169
4.1 传统设计软件智能功能的发掘与应用 169
4.1.1 传统设计软件与AI软件的优势比较 169
4.1.2 传统设计软件与AI软件融合使用的方法 170
4.1.3 传统设计软件与AI融合使用案例 170
4.2 Adobe 2024全家桶主要软件新增的智能功能 171
4.2.1 Photoshop软件的人工智能功能与应用 172
4.2.2 Illustrator软件的智能功能与应用 184
4.2.3 Dreamweaver软件的智能功能与应用 190
4.2.4 Premiere软件的智能功能与应用 191
4.2.5 InDesign软件的智能功能与应用 192
4.2.6 After Effects软件的智能功能与应用 193
4.3 其他传统设计工具新增的智能功能 194
4.3.1 CorelDRAW软件的智能功能与应用 194
4.3.2 C4D软件的智能功能与应用 200
4.3.3 Rhino软件的智能功能与应用 203
第5章 AIGC协同艺术创作与设计的流程与方法 205
5.1 AIGC协同艺术创作与设计的流程与方法 205
5.1.1 AIGC标志设计流程 206
5.1.2 AIGC产品设计流程 207
5.1.3 AIGC室内设计流程 207
5.1.4 AIGC汽车文创衍生品研发设计的流程案例 208
5.2 AIGC设计提示词思维与训练 208
5.2.1 提示词的结构化思维 209
5.2.2 结构化提示词的写作方法 210
5.2.3 提示词思维的训练 211
5.2.4 提示词语法结构及案例分析 212
5.3 几种AIGC绘图工具的提示词写作案例 213
5.3.1 ChatGPT与DALL·E 3的提示词思维 213
5.3.2 Midjourney和MuseDAM的提示词思维 232
5.4 AIGC 专属（自定义）模型的构建 236
5.4.1 专属模型的功能 236
5.4.2 使用MuseAI生成专属模型的办法 236
5.4.3 专属模型设置的案例 237
5.5 设计内容与形态的转译 240
5.5.1 设计元素的内容分析 240
5.5.2 设计内容转译的思维过程 241
5.5.3 设计大数据与文化基因传承的模因 242
5.5.4 建立设计文化基因库的创新思维和路径 242
5.6 AIGC设计大数据的构建 243
5.6.1 设计大数据的建构 243
5.6.2 设计大数据在视觉传播设计中的应用 245
5.6.3 设计大数据在产品设计中的应用 247
5.7 AIGC作品后期的二次元三次元优化 249
5.7.1 AIGC设计作品的生成分析 249
5.7.2 人机融合的二次元优化 249
5.7.3 人机融合的三次元迭代与优化 250
第6章 AIGC协同艺术创作与设计的问题和解决方案 251
6.1 AIGC协同艺术创作与设计的主要问题与解决问题的原则 251
6.1.1 AIGC协同艺术创作与设计的主要问题与解决方案 251
6.1.2 AIGC协同设计方案的优化选择 252
6.1.3 选择AIGC协同设计方案的建议 253
6.1.4 AIGC协同设计规避同质化的实战案例 253
6.2 AIGC伦理和知识产权的规避与合理解决方案 256
6.2.1 AI及其案例讨论分析 256
6.2.2 对失业、不平衡问题的思考 257
6.2.3 AI伦理问题建议 257
6.3 艺术AIGC明天的展望和今天的对策 258
6.3.1 AIGC在艺术创作与设计行业发展预测 258
6.3.2 AIGC时代创意设计师期待与需求的10个思考 260
6.3.3 AIGC协同艺术设计的10种研发需求 261
6.3.4 AIGC协同艺术设计开发的重点与难点 261
6.3.5 展望AIGC艺术创作设计的明天 262
主要参考文献 264
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| 內容試閱：
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2019年5月，国家主席在给国际人工智能与教育大会的贺信中指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”
把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的应用型人工智能高端专业人才，是教育的重要使命。在国际人工智能与教育大会主旨报告中提出：“我们将把人工智能知识普及作为前提和基础。及时将人工智能的新技术、新知识、新变化提炼概括为新的话语体系，根据大中小学生的不同认知特点，让人工智能新技术、新知识进学科、进专业、进课程、进教材、进课堂、进教案、进学生头脑，让学生对人工智能有基本的意识、基本的概念、基本的素养、基本的兴趣。”
内容生成式人工智能（Artificial Intelligence Generative Content，简称AIGC）是目前全球最热门的新兴科技，美国著名的商业科技咨询机构Gartner预测，到2025年，生成式人工智能将增强和加速许多领域的设计，它还有可能“发明”人类历史上从未涉足的新颖设计。而内容生成式人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一门新兴技术，主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现设计的智能行为，使得机器具有智能：能画、能说、能看、能写、长于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会创意、会学习、会决策、会像人类设计师那样解决疑难问题，这就是内容生成式人工智能这门新兴学科学习与研究的任务。在如今的信息时代，人类需要用机器去放大和延伸自己的创意设计智能，实现设计脑力劳动的自动化。因此，内容生成式人工智能的前景十分广阔，同时作为一门新兴学科又是任重道远的。
进入21世纪后，社会对人才的要求越来越高，而现有的教育理念和模式注重基础和技能，对艺术设计行业来说，这些显然不能够满足目前社会对行业人才的需求。在如今的大数据时代，作为设计者不仅要有创新的思维意识，还要有大量的知识储备，这样才能跟得上时代的变化，才能适应市场的需求。在现代的高等设计教育中，设计课程不仅应该具备综合性和复杂性，同时还应该具备学科的交叉性。“跨学科”培养设计人才的趋势已经开始在高校中出现。作为一个设计师，所掌握的知识结构不应只局限于设计理论与设计方法，更应该了解多学科的知识，使其产生交叉运用。例如，一款好的包装设计，除了在平面图中体现出要素以及创意理念，作为设计师还必须掌握包装结构以及材料和印刷技术等知识，因此设计不仅属于狭义上的“设计”范畴，还涉及文化、社会、经济等领域与社会科学、艺术、自然科学、人文等学科的相互交叉。目前许多主流设计院校的战略之一就是“跨学科”的战略调整。我国设计教育若要增强学生的综合素质和创新思维能力，就必须注重与其他学科的交叉合作，打破单一的课程体系，拓展设计专业学生的知识面，让学生从其他学科知识中寻找设计灵感，从而形成个性化的创作理念。
“人机协同”意味着要实现人类智慧与机器智能深度结合。当前，人工智能技术在无人驾驶、安防、智慧城市、图像识别、自然语言处理等方面已取得瞩目成果。若把人工智能和人的大脑进行类比，人工智能应用目前大多是追求更高、更快、更强、更准的“左脑”范畴。但要实现人机协同，还需要延展出具有空间感、形象感、想象力、创造力等人工智能的“右脑”，让机器更具善意、更有温度。
20世纪60年代左右，创新创造教育在全世界流行。学者普遍认为，人的创造性是现代人才的基本特征，主动的创造精神和创造能力是现代人才最重要的素质和能力。现代教育的一切手段就是要为培养具有高度创造能力的创造型人才服务，那种认为只有艺术创作设计人才才需要接受艺术创作设计教育的观点，以及儿童才需要学习艺术创作设计的传统教育观念已经过时了。现代艺术创作设计教育不仅要以为社会培养输送一代代设计师为唯一的目的，而且要为发掘人的创造性资源而服务。创造性的启迪和发挥已成为现代艺术创作设计教育的首要任务。它是完整的现代教育不可缺少的组成部分，也是人们把艺术创作设计教育提到新高度的重要原因。一些发达国家的教育家认为，对一般人来说，艺术的教育应当高于文化的教育，只训练科学大脑，没有美的情操和目光，实际上是教育的一种缺陷。日本有些教育家甚至提出没有教育的综合化，就不会产生伟大的文化和伟大的人物。波兰哲学家沙夫预测：“今后人类主要从事的工作，首先是以科学和艺术为主体的创造性劳动。随着新技术革命（第三次浪潮）的来临，随着我们的工作方式及对工作看法的改变，无论在工业或商业中，发掘个人创造力都是必不可少的。最有创造性的头脑能找到最好的职业。”实行从小学到大学，系统的艺术创作设计普及教育，使其作为创新创造教育的手段之一，在培养未来人才事业中所起的作用是不能低估的，应该把它作为发展未来人才的重要途径。
英国《经济学人》杂志一直秉承这样的观点：技术会摧毁更多旧的工作，但更会创造新的工作。内容生成式人工智能在过去3年间蓬勃发展，可以作为延展人工智能探索的一条有效途径。在人工智能的诸多应用领域中，设计与人工智能的结合近年来越来越受到重视。2017年天猫“双11”期间，阿里巴巴的“鹿班”（原名“鲁班”）智能设计系统在短短7天中针对各商品品牌等自动设计生成4亿张电子商务场景海报，把设计效率提升到前所未有的高度，并以个性化设计实现“千人千面”和视觉延展。如果这些工作由人工制作的话，需要100名设计师工作300年；央视一档综艺节目中“鹿班”现场PK资深设计师取胜的新闻，极大地震撼了整个设计行业。设计师会失业吗？高校的设计教育，尤其是以实用型、技能型人才为培养目标的高校该如何面对人工智能的挑战与机遇？如何在新一轮竞争中占领先机实现逆袭？成为设计师普遍关注的问题。
内容生成式人工智能已从广告设计发展到字体、标志、网页、图表、界面等多方面的设计领域，甚至会向产品、建筑、室内、服装、印刷、游戏、影视等设计领域拓展。随着智能经济的蓬勃发展，艺术创作设计生态发生巨变。以电子商务为代表的互联网产业，在很短的时间内产生300万～400万个设计就业机会，其中主要工作是完成大量、快速、以转化率为导向的平面、视频和交互设计内容。对此，实现人机协同便有着积极的意义。
在学术上，2016年，同济大学设计创意学院与特赞（上海）信息科技有限公司合作，成立全球首个“生成式设计人工智能实验室”，笔者有幸担任实验室的主任和特聘研究员，率先在全国开展“人工智能与大数据设计”方向的研究生教学和科研。自2017年起，该实验室连续3年发布《生成式设计人工智能报告》，覆盖生成式设计人工智能的理论、教学、科研和实践。之后，浙江大学、清华大学、湖南大学、中央美术学院等国内知名院校纷纷设立相关方向的专业或实验室。
在行业中，2018年，第一个在设计质量上通过“图灵测试”的人工智能系统——应用于房地产营销场景的“月行”系统问世，其任务之一便是基于设计师的设计结果，进行分析和场景衍生，完成线上线下数十个场景的广告创意延展设计工作。在人与机器同时进行平面设计的盲测中，“月行”系统设计的70%作品在质量上已经达到初级设计师的水平，我们在机场、道路、小区门口可能都已经看过“月行”系统设计的作品了。
纵观设计史，其学科演进与技术发展息息相关。100年前，以包豪斯为代表的现代设计开创者们，早就在设想设计的自动化。与很多批判工业标准化大生产的保守声音不同，包豪斯甚至把工业化和标准化奉为一种文化标志和美学。工业化和标准化不仅没有成为创造力的敌人，反而成为具有划时代意义的设计灵感新源泉，包豪斯也因此成为让后人津津乐道的设计经典。
那么，如何推动设计与人工智能的跨界融合？我们提出以下两个关注点。
其一，加大力度建立艺术创作设计的“数据”基础，把设计专业的知识用数据的形式进行结构化沉淀。斯坦福大学李飞飞教授在10年前开始建构的图像数据集，使计算机具有了“视觉”，释放了基于视觉的计算机应用，如人脸识别、无人车等。现在，我们也需要在设计领域建立一个图像数据集，从而释放人机协同的设计能力。
其二，更需要在艺术创作设计学科中建构人工智能的能力和知识，引入人工智能辅助设计，让设计师灵活运用新技术，成为更大的创意杠杆。同时，针对应用型设计师的培养，需要把内容生成式人工智能的教育下沉到艺术创作设计的应用型院校，探索人工智能时代设计师角色的更多可能性。
现在，许多高科技企业都在公司内部重新定义设计师的角色，设计线上线下系统闭环反馈的系统设计师、训练计算机进行设计的训机设计师、设计人机协同体验的体验设计师等角色纷纷出现。这是设计教育面临的挑战，也是设计教育面对社会变革的机遇与使命。正在经历智能经济、数字社会深度转型中的中国，具有全球领先的运算能力和数据资源，也许可以在“第四次工业革命”这一轮技术变革中占据一席之地。
对传统设计师、艺术家和其他领域的专业人士来说，内容生成式人工智能虽然是一个新颖的学科，但是本书的目的却是要易于使用、易于理解。“让设计更美、更快、更简单”是人工智能时代设计进化、发展的要求和趋势。这本书将深入浅出地阐述什么是内容生成式人工智能（AIGC）、内容生成式人工智能的历史和技术背景、开源产品和资源，以及开源产品在通用性的文案文本设计、平面媒体设计和立体空间设计等领域，包括文案策划、工艺产品设计、包装设计、环境设计、游戏设计等专业领域里的应用，尤其是为没有人工智能学习经验的设计师讲解清楚AIGC ；再结合一些AlGC设计案例，让大家清楚现在和未来我们能做什么、怎么做；通过对一些跨界设计师的采访，给大家带来启发。
本书的重点是从哲学工具论视角出发，阐述AIGC工具辅助和协同艺术创作与设计的重要性，并分析AIGC工具辅助和协同艺术创作与设计的重要性。
古希腊亚里士多德的“工具论”，拓展了当时艺术创作与设计的边界。他在《工具论》中提出，工具是人类为了实现特定目的而创造的。他将工具划分为两种类型：自然工具和人为工具。自然工具是指那些天然存在的物体，例如石头和木材，而人为工具是指那些经过加工制造的物体，例如斧头和刀具。亚里士多德认为，工具的作用是扩展人类的能力，使人们能够完成原本无法完成的任务。如今，AIGC工具可以被视为一种新的艺术创作与设计工具，它可以帮助艺术家和设计师突破现有技术的限制，探索新的创意空间。AIGC工具可以生成新的艺术形式，如梦境绘画、声音景观等，也可以帮助艺术家和设计师更有效地完成复杂的任务，如3D建模、特效制作等。
英国培根的“新工具论”继承了亚里士多德的思想，并将其扩展到科学和技术领域，促进了文艺复兴时期艺术创作与设计的知识创新。他在《新工具论》中提出“知识就是力量”。他认为，科学和技术是人类认识自然和改造世界的工具。通过科学、技术和使用工具，人类可以获得新的知识和能力，从而创造更加美好的生活，并以此来改造世界。如今，AIGC工具可以帮助艺术家和设计师从新的角度看待世界，并发现新的知识。AIGC工具可以生成基于大量数据分析的图像和文本，这些图像和文本可以帮助艺术家和设计师发现新的创意灵感，并提出新的设计理念。
工业革命之后，美国凡勃伦的“技术工具论”则从社会学的角度分析了工具的作用，塑造了一种新的艺术创作与设计的社会文化。凡勃伦在《工艺本能与工业技术的现状》中提出，技术不仅是一种工具，而且是一种社会文化力量。他认为，工具不仅是中立的，技术会塑造人们的思维方式和行为方式，而且还具有社会性和意识形态性。不同的工具反映了不同的社会价值观和意识形态。当下，AIGC工具不仅是一种艺术创作与设计工具，更是一种新的社会文化现象。AIGC工具的出现可能会改变人们对艺术和设计的理解方式，并对艺术创作与设计的社会文化产生深远影响。AIGC工具可能会使艺术创作与设计更加民主化，让更多的人参与到艺术创作与设计活动中来。
人类进入信息社会后，拉图尔的“网络工具论”又构建了艺术创作与设计的生态系统。拉图尔在《重组社会：行动者网络理论导论》中提出，工具不是孤立地存在的，而是嵌入特定的社会网络之中的。他认为，工具与人、环境等因素相互作用，共同构成一个复杂的网络系统。工具的使用方式受到网络中其他因素的影响，例如社会规范、文化价值观和权力关系等。例如，在不同的文化背景下，同一工具可能会被用于不同的目的。因此，AIGC工具不是孤立的艺术创作与设计工具，而是与其他工具、平台和资源相互连接的。AIGC工具的出现可能会促进艺术创作与设计的生态系统建设，使艺术家和设计师能够更好地合作和交流。例如，AIGC平台可以为艺术家和设计师提供交流和协作的空间，使他们能够分享创意和资源。
因此，研究和掌握AIGC工具辅助和协同艺术创作与设计，具有重要的现实意义。从哲学工具论视角出发，可以看到AIGC工具不仅可以扩展艺术创作与设计的边界，促进知识创新，塑造社会文化，还可以构建艺术创作与设计的生态系统。随着AIGC技术的不断发展，AIGC工具将对艺术创作与设计领域产生更加深远的影响。
从历史发展视角来看，AIGC工具辅助和协同艺术创作与设计具有重要的意义。
一是AIGC工具可以扩展艺术创作与设计的边界，帮助艺术家和设计师突破传统创作手段的限制，探索新的艺术形式和设计理念。例如，AIGC工具可以生成逼真的图像和视频，这可以使艺术家和设计师创作出更加让人身临其境的艺术作品。
二是AIGC工具可以提高艺术创作与设计的效率，自动化地完成一些繁琐重复的任务，例如图像编辑和3D建模，这可以使艺术家和设计师腾出更多的时间进行创意思考和探索。
三是AIGC工具可以促进艺术创作与设计的协作，使来自不同地域和背景的艺术家和设计师进行协作，共同创作艺术作品，这可以促进不同文化和艺术形式之间的交流和融合。
四是AIGC工具可以增强艺术作品的社会影响力，使艺术作品更容易被公众理解和接受。
AIGC工具为艺术创作与设计提供了新的可能性，有望推动艺术和设计的创新发展。一些AIGC工具在艺术创作与设计中的应用（例如利用AIGC工具可以生成逼真的图像）可以使艺术家创作出更加让人身临其境的绘画作品。例如，艺术家可以使用Artbreeder（一个基于生成对抗网络算法的AI艺术创作网站）来创作新的肖像画或幻想人物。利用AIGC工具也可以生成音乐片段，从而使音乐家创作出新的音乐作品，例如，使用Mubert（一款一键智能生成原创音乐的软件）来创作新的电子乐曲或为视频配乐。利用Dream by WOMBO（一款基于AI技术的绘画应用）等AIGC工具还可以生成3D模型，从而使设计师设计出新的产品、家具或建筑模型。随着AIGC技术的不断发展，AIGC工具将在艺术创作与设计领域发挥更加重要的作用。
本书可以作为普通高等院校包括设计学类、美术学类本专科专业学生和其他相关专业学生的新兴课程教材。这是一本创新的学术专著，也是一本通俗的教科书，是一本关于内容生成式人工智能应用的综合性的探索与实践教材。它不是从现有界定的设计形式出发的，而是从艺术创作设计与现代科技交叉领域的设计实践需求出发的，采用集人工智能与设计应用于一体的“AIGC X”课程模式，即内容生成式人工智能概念模块与任选（X）的艺术创作设计应用模块（如视觉媒体设计、立体空间设计等）相结合的形式。
本书是一本工具书，书里包含大量案例，大家可以把它当作一本小词典。本书也是学界第一本关于“AIGC X”设计的实战书籍。本书的主要读者为普通高等学校设计学类专业的学生、有一定艺术创作设计兴趣和素养的非艺术创作设计类专业的学生，以及在职培训的广大艺术创作设计从业人员、企事业单位的管理和营销人员等。本书能帮助专业和非专业设计从业人员跟上人工智能时代步伐，适应未来社会发展“事事要设计、人人会设计、人人都是设计师”的需要。
2025年2月于上海
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