Artificial Intelligence in Creative Industries: Advances Prior to 2025
作者: Nantheera Anantrasirichai, Fan Zhang, David Bull
分类: cs.AI
发布日期: 2025-01-06 (更新: 2025-06-27)
备注: This is an updated review of our previous paper (see https://doi.org/10.1007/s10462-021-10039-7)
💡 一句话要点
分析AI在创意产业的最新进展，重点关注生成式AI和LLM带来的创新与效率提升
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 大型语言模型 创意产业 内容创作 后期制作 媒体压缩 多模态生成
📋 核心要点
- 创意产业面临着内容创作效率和创新性的双重挑战，传统方法难以满足快速增长的需求和日益多样化的创作场景。
- 本文分析了生成式AI和LLM在创意产业中的应用，重点关注它们如何提升内容创作、优化工作流程并降低创意门槛。
- 论文讨论了AI在文本到图像、文本到视频生成以及后期制作中的应用，并强调了AI在媒体内容表示和压缩方面的潜力。
📝 摘要（中文）
人工智能（AI）的快速发展，尤其是在生成式AI和大型语言模型（LLM）领域，对创意产业产生了深远的影响，实现了更具创新性的内容创作，增强了工作流程，并普及了创意工具的访问。本文探讨了这些技术变革，特别关注自2022年我们之前的综述以来出现的技术如何扩展了创意机会并提高了效率。这些技术进步增强了文本到图像、文本到视频和多模态生成技术的能力。特别是，LLM的关键突破在对话式AI中建立了新的基准，而图像生成器的进步彻底改变了内容创作。我们还讨论了AI与后期制作工作流程的集成，这显著加速和改进了传统流程。一旦内容被创建，它必须传递给受众；由于创意内容，媒体行业现在面临着通信流量增加的需求。因此，我们包括对AI如何开始改变我们表示和压缩媒体内容方式的讨论。我们强调了统一AI框架的趋势，该框架能够解决和集成多个创意任务，并且我们强调了人类洞察力对于推动创意过程和监督以减轻AI生成的不准确性的重要性。最后，我们探讨了AI在创意领域的未来潜力，强调需要应对新兴挑战，并在解决相关风险的同时最大限度地发挥其优势。
🔬 方法详解
问题定义：创意产业面临着对创新内容日益增长的需求，以及提高内容创作效率的挑战。传统的内容创作方法通常耗时且成本高昂，并且可能难以满足快速变化的市场需求。此外，如何有效地将内容传递给受众，应对日益增长的通信流量也是一个重要问题。
核心思路：本文的核心思路是利用生成式AI和大型语言模型（LLM）来自动化和增强创意过程的各个方面。通过将AI集成到内容创作、后期制作和媒体内容表示中，可以显著提高效率、降低成本并释放新的创意可能性。此外，强调了人类洞察力在驱动创意过程和监督AI生成内容方面的重要性。
技术框架：本文没有提出一个具体的AI框架，而是综述了当前AI技术在创意产业中的应用。讨论了文本到图像、文本到视频和多模态生成技术，以及LLM在对话式AI中的应用。还讨论了AI在后期制作工作流程中的集成，以及AI在媒体内容表示和压缩方面的应用。整体上，呈现了一个AI赋能创意产业的生态系统。
关键创新：本文的创新之处在于对AI在创意产业中的最新进展进行了全面的综述和分析，特别关注了自2022年以来的技术发展。强调了生成式AI和LLM在内容创作、工作流程优化和媒体内容表示方面的潜力。此外，还强调了人类洞察力在驱动创意过程和监督AI生成内容方面的重要性。
关键设计：本文没有涉及具体的算法或模型设计细节，而是侧重于对现有AI技术在创意产业中的应用进行分析和讨论。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点强调了生成式AI和LLM在创意产业中的应用，例如文本到图像、文本到视频生成技术的进步，以及LLM在对话式AI中的突破。虽然没有提供具体的性能数据，但强调了这些技术在提高内容创作效率和创新性方面的潜力。论文还讨论了AI在后期制作和媒体内容表示方面的应用，进一步展示了AI在创意产业中的广泛应用前景。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种创意产业，包括电影制作、游戏开发、广告设计、音乐创作等。通过AI赋能，可以加速内容创作流程，降低制作成本，并探索新的创意表达方式。此外，AI在媒体内容表示和压缩方面的应用可以提高内容传输效率，优化用户体验。
📄 摘要（原文）
The rapid advancements in artificial intelligence (AI), particularly in generative AI and large language models (LLMs), have profoundly impacted the creative industries, enabling more innovative content creation, enhancing workflows, and democratizing access to creative tools. This paper explores these technological shifts, with particular focus on how those that have emerged since our previous review in 2022 have expanded creative opportunities and improved efficiency. These technological advancements have enhanced the capabilities of text-to-image, text-to-video, and multimodal generation technologies. In particular, key breakthroughs in LLMs have established new benchmarks in conversational AI, while advancements in image generators have revolutionized content creation. We also discuss the integration of AI into post-production workflows, which has significantly accelerated and improved traditional processes. Once content has been created, it must be delivered to its audiences; the media industry is now facing the demands of increased communication traffic due to creative content. We therefore include a discussion of how AI is beginning to transform the way we represent and compress media content. We highlight the trend toward unified AI frameworks capable of addressing and integrating multiple creative tasks, and we underscore the importance of human insight to drive the creative process and oversight to mitigate AI-generated inaccuracies. Finally, we explore AI's future potential in the creative sector, stressing the need to navigate emerging challenges and to maximize its benefits while addressing the associated risks.