实验影像与人工智能艺术的赋能关系研究

实验影像与人工智能艺术的赋能关系研究

摘要：人工智能艺术创作在实验影像创作领域的应用已经开启了一场艺术和技术的革命。实验影像作为一种突破传统叙事与表现形式的艺术创作形式,强调对影像赋能的实验性处理,挑战观众的审美体验与观看习惯。

在当前时代随着人工智能技术的快速发展,AI在艺术创作中的应用逐渐从辅助工具演变为创造性合作伙伴,推动了实验影像的创作边界与艺术表达的拓展,人工智能技术的快速发展正在深刻重塑实验影像的创作逻辑与美学范式。

本研究以“技术赋能艺术创作”为核心命题,系统探讨了人工智能与实验影像的互动关系,构建了“工具创新-思维拓展-观念革新”三位一体的理论分析框架。研究突破了传统技术工具论的局限,从艺术本体论视角重新审视了算法生成、

人机协同与创作主体性等关键问题,提出了实验影像在AI语境下的嬗变规律。研究结合质性分析与量化实验,揭示了风格迁移、参数化生成、交互叙事等技术路径对实验影像创作的影响机制,建立了技术实现与艺术表达的映射关系。

通过创作实验《熵蚀之痕》,验证了生成对抗网络(GAN)在模拟记忆物质性转译中的可行性探索了算法不可解释性与艺术模糊性的共鸣可能。研究发现AI技术通过三重机制重构实验影像生态:工具层面实现创作流程的自动化与智能化,

思维层面催生涌现式创作与分布式作者模式,观念层面推动艺术价值评判标准从“人类中心”向“后人类”范式转型。研究同时指出技术赋能的辩证性拓展了创作可能性边界,另一方面也引发了关于艺术原创性、算法偏见与文化记忆垄断的伦理危机。

通过构建“技术-艺术-社会”三维评估体系,本研究不仅为实验影像创作提供了可操作的技术方案与批判性思考框架,也为理解数字时代艺术与技术的共生关系提供了新的理论视角。研究成果对跨学科艺术实践、数字遗产保护与技术伦理建设具有双重启示意义。

Abstract；The application of artificial intelligence in experimental image creation has initiated arevolution in art and technology. Experimental imaging, as a form of artistic creation thatbreaks through traditional narrative and expressive forms, emphasizes experimentalprocessing that empowers images and challenges the audience's aesthetic experience andviewing habits. In the current era, 

with the rapid development of artificial intelligencetechnology, the application of AI in artistic creation has gradually evolved from auxiliarytools to creative partners, promoting the expansion of the creative boundaries and artisticexpression of experimental images. The rapid development of artificial intelligencetechnology is profoundly reshaping the creative logic and aesthetic paradigm of 

experimentalimages. This study takes "Technology Empowering Art Creation" as the core proposition,systematically explores the interactive relationship between artificial intelligence andexperimental images, and constructs a theoretical analysis framework of "tool innovation -thinking expansion - conceptual innovation". The research has broken through the limitationsof traditional technological

 tool theory and re examined key issues such as algorithmgeneration, human-machine collaboration, and creative subjectivity from the perspective ofartistic ontology. It has proposed the evolution law of experimental images in the context ofAI. The study combines qualitative analysis and quantitative experiments to reveal the impactmechanism of technical paths such as style transfer, parametric

 generation, and interactivenarrative on experimental image creation, and establishes a mapping relationship betweentechnical implementation and artistic expression. The feasibility of using GenerativeAdversarial Networks (GANs) in simulating memory materiality translation was verifiedthrough the creation experiment "Traces of Entropy Erosion", and the resonance betweenalgorithmic interpretability and artistic ambiguity was explored. 

Research has found that AItechnology reconstructs the experimental image ecosystem through three mechanisms:automation and intelligence of the creative process at the tool level, emergence of creative anddistributed author models at the thinking level, and the transformation of artistic valueevaluation standards from a "human centered" to a "post human" paradigm at the conceptuallevel. The study 

also points out that the dialectical nature of technological empowermentexpands the boundaries of creative possibilities, while also triggering ethical crises regardingartistic originality, algorithmic bias, and cultural memory monopoly. By constructing athree-dimensional evaluation system of "technology art society", this study not only providesactionable technical solutions and critical thinking frameworks for experimental imagecreation,

 but also provides a new theoretical perspective for understanding the symbioticrelationship between art and technology in the digital age. The research results have dualenlightening significance for interdisciplinary art practice, digital heritage protection, andtechnological ethics construction.

AIGC 生成照片，2025

文章目录

摘要

Abstract

绪论

    一、 选题的背景

    二、 选题目的及研究意义

    三、 论文基本内容

    四、 本选题国内外研究综述

    五、 完成论文的条件与方法

第一章 实验影像与人工智能艺术的赋能关系

    第一节 实验影像的概念界定及发展历程

        一、 实验影像的概念界定

        二、 实验影像的发展历程

    第二节 人工智能艺术的发展和分类

        一、 多视角下认识人工智能艺术及其发展进程

        二、 技术实施与艺术实践

    第三节 本研究中赋能关系的具体含义

第二章 人工智能艺术赋能实验影像创作的路径分析

    第一节 创作工具的创新

    第二节 创作思维的拓展

    第三节 艺术观念的革新

第三章 实验影像中人工智能艺术赋能带来的艺术议题

    一、 人工智能技术挑战传统艺术创作中作者身份的定义

    二、 人工智能生成艺术作品引发关于艺术问题的思考

    三、 人工智能艺术作品的法律与伦理层面的主体性争议

第四章 未来走向：实验影像与人工智能融合的新视野

    第一节 拓展实验影像创作边界

    第二节 赋予技术人文温度与批判思考

    第三节 技术赋能与艺术表达的辩证统一

第五章 毕业设计：《熵蚀之痕》在人工智能赋能当中的应用

结论

参考文献

附录

《BOB》，Ian Cheng，2022 年

本研究旨在深入探讨人工智能技术与实验影像创作的互动关系，通过理论建构与实践验证相结合的方式，系统分析 AI 技术对实验影像创作的多维度影响。在理论层面，研究试图突破传统"技术工具论"的局限，从艺术本体论视角重新审视 AI 与实验影像的共生关系，构建"技术-艺术-社会"三维分析模型，为数字时代的艺术理论研究提供新范式。通过梳理实验影像在 AI 语境下的嬗变过程，研究将重点关注技术赋能对创作主体性、艺术价值标准和美学范式带来的根本性重构，填补当前跨学科理论研究的空白。在实践层面，本研究通过对国内外典型案例的深入分析，提炼出 AI 技术赋能实验影像创作的具体路径，

包括工具层面的智能生成与风格迁移、思维层面的算法驱动创作、以及观念层面的后人类艺术表达等，为艺术家的创作实践提供方法论指导。研究还特别关注AI 艺术引发的核心议题，如作者身份的消解与重构、创作自主性的边界、艺术评价标准的变化等，试图在实验影像的特定语境中给出批判性回应。通过毕业设计《熵蚀之痕》的创作实践，研究将验证理论模型的适用性，探索人机协同创作的新可能。从更广泛的社会文化意义来看本研究不仅有助于推动艺术与科技的深度融合，研究也为文化创新生态建设提供新思路并引发对 AI 艺术版权、伦理标准等问题的深入讨论。研究强调在技术狂潮中坚守艺术的人文价值使用跨学科研究方法建立起艺术理论、技术实践与社会反思之间的对话桥梁，桥梁既拓展了实验影像的美学边界也为理解人机协同时代的艺术创作提供了新的认知框架。

这一研究对于预测未来艺术形态演变趋势指导 AI 艺术创作实践和构建数字艺术批评体系等方面都具有重要的理论价值和现实意义。

实验影像的概念界定在学术研究中呈现出多元视角，但其核心特征始终围绕对传统影像规范的颠覆与赋能本体的探索。实验影像（Experimental Film/Video）作为一种区别于传统艺术的影像艺术创作形式，其核心特征在于对既有影像语言、技术手段和观看方式的颠覆性探索。实验影像不仅限于动态的影视作品，还可以通过平面艺术、装置艺术、数字艺术等多种赋能呈现。其最初指 60 年代的艺术家们采用便携式磁带摄影机制作的录像作品。学者唐月在《实验影像的样貌更迭》中指出“可以把实验影像理解为一种反传统、反常规的影像创作方式，实验影像更关注的是人内心和精神层面的视觉呈现[6]。”学者许翔在《实验影像的叙事与视觉表现》中指出“广义的实验影像包含众多有别于主流影像的影像并迥异于主流电影。实验影像的叙事形式呈现独特的、反传统的、与时俱进的视听特质[7]。

”学者吴禹盺在《实验影像技术对艺术创作的影响与启示》中指出

“实验影像技术是一种通过数字化技术对影像和声音等多种赋能进行融合从而达到创作新的艺术形式的技术。实验影像技术可以将不同的赋能进行融合，通过数字化处理技术实现创新的艺术表达方式来创造出更为丰富多彩的艺术作品[8]”实验影像的创作动机通常带有强烈的个人化或政治性诉求。比如玛雅·德伦的《午后的迷惘》通过梦境逻辑解构女性主体性，（图 1-1）而让-吕克·戈达尔的《电影史》则利用拼贴和文本叠加批判电影史的意识形态建构。（图 1-2）实验影像的核心在于对影像赋能的探索与创新，强调对影像语言、技术手段和艺术观念的实验性处理。无论是动态影像还是静态的平面作品，实验影像都试图打破传统的美学规范和技术限制创造出一种全新的视觉体验和哲学思考。实验影像的创作通常不以商业或大众娱乐为目的，而是更注重艺术性、思想性和实验性。

它通过对影像的形式、材质、技术和内容的创新性处理挑战观众的观看习惯和审美体验。在艺术中实验影像通过对影像的构图、色彩、光影、材质等元素的实验性处理探索影像的表现力和观念性。

人工智能艺术主要涵盖两个方向，一个是技术探索层面即将人工智能的艺术产出作为衡量其智能水平的参照系，这种实践常见于书法、绘画、创意设计、诗歌创作、音乐表演等艺术领域，评判重点在于其"作品"与人类艺术创作的近似程度。这类"艺术创作"的本质目标并非艺术本身而是以科技进步为衡量标尺借此评估人工智能技术的发展阶段。一个是艺术创作维度。在这个范畴中技术被视作艺术表达的基础载体，这类人工智能艺术本质上仍属于人类艺术创作的延伸，人工智能技术在其中承担的角色类似于摄影艺术中的照相机或是电影艺术中的放映设备。与传统创作工具不同的是人工智能蕴含着更为丰富的文化内涵展现出多元化和层次化的特质。智能化的艺术媒介催生了全新的思维方式、理念碰撞以及艺术形式的革新。（图 1-24）作为新兴的艺术载体的演进轨迹往往呈现出从技术验证到艺术表达的转变过程。

以摄影史为例早期摄影曾长期模仿绘画技法，电影艺术最初也沿袭了戏剧的表现形式。这种发展规律印证了麦克卢汉提出的媒介理论——新兴媒介在诞生初期总会以既有媒介作为内容载体模仿逐步取代传统媒介形式。值得注意的是只有当传统媒介的表现形式仍具价值时新兴媒介才会对其进行借鉴。换句话说在完成初期的模仿与移植阶段后新兴媒介往往会发展出独立的艺术语言。法国ObviousArt 艺术机构推出的 AI 画作《爱德蒙·德·贝拉米肖像》最初估价仅为 7000 至10000 美元最终成交价却飙升至预估值的 40 余倍。这幅由生成对抗网络（GAN）完成的作品其右下角签名实为算法代码"minGmaxDx[log(D(x))]+z[log(1-D(G(z)))]"这种设计营造出强烈的赛博朋克风格。当前 AI 绘画的市场价格已回归理性区间。这一现象表明天价成交并非源于作品本身的艺术价值而是作为"首幅 AI 绘画"的象征意义所产生的

溢价效应其中还包含媒体炒作的成分。这件作品堪称新媒介诞生初期最具代表性的技术展示案例虽然曾经历价格虚高阶段，但基于批判性产生的溢价无法改变其模仿传统媒介的本质——这种早期移植特征属于技术验证而非艺术创作。AI 绘画尚未展现新媒介的独特性仅仅停留在对传统形式的复制层面，因此价格最终必然回归价值本位。 

 赋予技术人文温度与批判思考在技术狂飙突进的时代实验影像与人工智能的深度融合正在开辟艺术表达的新疆域。这种融合绝非简单的技术叠加催生了一种具有独特美学特质和思想深度的新型艺术实践。当冰冷的算法与炽热的艺术创造力相遇产生的不仅是视觉形式的革新更是一种能够同时承载技术理性与人文温度的独特表达方式。艺术家们正在通过这种跨界实践重新定义技术时代艺术的社会功能和美学价值。人工智能为实验影像注入了前所未有的表现力，但这种技术赋能的价值最终仍需回归到人文关怀的维度。艺术家 Refik Anadol 的《机器学习：建筑记忆》系列作品完美诠释了这种平衡。通过训练 AI 模型消化吸收建筑史上的海量视觉数据 Anadol 创造出流动的数字建筑影像这些作品既展现了算法的强大计算能力又将冰冷的数据转化为对城市记忆和集体历史的温暖叙事。在这个过程中技术不再是目的本身，而成为讲述人类故事的新语言。

同样值得关注的是中国艺术家邱志杰的《人工智能书法》项目，他将传统书法艺术与生成对抗网络相结合，在保持书法艺术精髓的同时探索出人机协同创作的新模式。这些实践表明真正有价值的 AI 艺术创作应当能够超越技术炫技的表层，实践触及人类共同的情感体验和文化记忆。

结论

综上所述，本论文以实验影像与人工智能的赋能关系为核心，系统探讨了人工智能技术在实验影像创作中的应用及其对艺术表达、审美体验和艺术观念的深远影响。通过理论梳理、案例分析和实践研究，本文得出以下主要结论：人工智能通过生成对抗网络（GAN）、风格迁移、自然语言处理（NLP）等技术，为实验影像创作提供了全新的工具与表现形式。AI 不仅能够生成高质量的图像和视频，还能够通过数据驱动的创作方式，帮助艺术家发现新的创作路径与灵感来源，极大地拓展了实验影像的表现形式与艺术内涵。人工智能与人类艺术家的协同创作模式，突破了传统艺术创作中人类单一主导的方式。AI 不仅是工具，还可以成为创作过程中的主动参与者，与艺术家共同完成作品。这种人机协作模式不仅提高了创作效率，还为实验影像注入了全新的艺术语言与表达方式。AI 生成的艺术作品通过其独特的创作方式和表现形式，挑战了传统的美学观念与艺术惯例。

观众通过与 AI 生成作品的互动，获得了全新的审美体验与情感共鸣。同时，人工智能技术的介入也引发了关于创作者身份、原创性界定以及技术依赖对艺术创作影响的深刻思考，推动了艺术观念的更新与发展。人工智能在实验影像创作中的应用，不仅带来了技术上的创新，也引发了一系列伦理与哲学问题。AI 生成艺术作品的原创性如何界定？创作者身份是否从单一的人类艺术家转向人机协作？这些问题需要在技术创新的同时加强规范和思考，以确保艺术创作的健康发展。实验影像与人工智能的结合，代表了艺术与科技深度融合的新趋势。未来随着技术的进一步发展，AI 将在实验影像创作中发挥更加重要的作用。通过技术赋能与艺术表达的辩证统一，实验影像将探索更加开放、多元和跨界的艺术表达形式，构建人机共生的未来艺术生态。总之，实验影像与人工智能的赋能关系研究不仅为艺术创作提供了全新的可能性，也为技术与艺术的深度融合提供了理论

支持与实践指导。随着人工智能技术的不断进步，实验影像将在艺术表达、审美体验和艺术观念等方面实现更大的突破与创新，为当代艺术景观注入新的活力与价值。

参考文献[1] 陈刚,史爽爽,于雅淇.新媒体艺术设计[M].化学工业出版社:202306.177.[2] 邓岩.人工智能时代摄影图像的空间转换[M].人民邮电出版社:202009.215.[3] 王洪亮,徐婵婵.人工智能艺术与设计[M].中国传媒大学出版社:202201.212.[4] 周清平.“互联网+”时代的现代影像艺术[M].新华出版社:201706.346.5] Artificial Intelligence and Image Processing in Medical Imaging[M]. Elsevier Inc.:2024-01-01.[6] Charlotte K .Electric Seeing:Positions in Contemporary Video Art[M].transcript Verlag:2022-07-29.[7] Khan R A ,Saba T . Explainable Artificial Intelligence in Medical Imaging:Fundamentals and Applications[M]. Advances in Computational Collective Intelligence: 2024-08-26.[8] Morra L ,Delsanto S ,Correale L . Artificial Intelligence in Medical Imaging:FromTheory to Clinical Practice[M]. CRC Press: 2019-12-02.[9] [法]让·鲍德里亚.消费社会[M].

南京大学出版社:201410.238.[10]Sone Y ,Savery R .Cultural Technologies:Robots and Artificial Intelligence in thePerforming Arts[M].Macquarie University, Australia:2025-02-06. DOI:10.4324/9781003475972.[11]白斯同. 数字影像与人工智能技术的创新融合[J]. 中国管理信息化,2024(11):146-149.[12]陈宝权,李道新,孙立军,等. 基于人工智能技术的未来影像研究与思考[J]. 现代电影技术,2024(12):4-12.[13]方兆力. 从 ChatGPT 到 Sora:人工智能时代影像编剧书写的碰撞与嫁接[J]. 云南社会科学,2024(5):182-189.[14]胡玉宝. 当代实验影像艺术的研究与探索[J]. 武汉科技学院学报,2009,22(1):41-44.[15]刘恪. 中国实验影像艺术中的空间探索与嬗变[J]. 艺术评论,2023(1):30-43.[16]刘春驿. 马蒂斯绘画特色在手绘实验影像中的借鉴应用[D]. 山东艺术学院,2023.[17] 李超. 科技与艺术的交响——从"非物质/再物质:计算机艺术简史展"看新媒体艺术的历史和未来[J]. 艺术当代,2021(1):46-49.

[18]彭肜,罗丹. 机器智能美学时代的跨媒介记忆:雷菲克·安纳多尔新媒体艺术的影像叙事[J].符号与传媒,2024(2):113-126. DOI:10.13760/b.cnki.sam.202402010.[19]涂紫逸. 基于人工智能图像生成手段的动态影像创作实践[D]. 云南艺术学院,2024.[20]武琦. 科幻电影中人工智能形象的影像解构与哲学思辨[J]. 电影文学,2022(3):44-49.