No Longer Trending on Artstation: Prompt Analysis of Generative AI Art

使用生成式人工智能进行图像生成正迅速成为视觉媒体的主要新来源，过去几年中已经使用稳定扩散和中途之旅等扩散模型创造了数十亿个AI生成的图像。在本文中，我们收集并分析了超过300万个提示及其生成的图像。使用自然语言处理、主题分析和可视化方法，我们旨在共同了解人们如何使用文本提示，这些系统对艺术家的影响以及它们在促进的视觉文化方面的更广泛意义。我们的研究表明，提示主要关注表面美学，强化文化规范、流行的常规表现和图像。我们还发现，许多用户关注流行话题（如制作涂色书、幻想艺术或圣诞卡片），表明所分析的系统的主要用途是娱乐而不是艺术。

分析使用生成式人工智能的图像生成过程中人们使用的文本提示和生成的图像，以了解这些系统对艺术家和视觉文化的影响。

使用自然语言处理、主题分析和可视化方法，对超过300万个提示和生成的图像进行分析，发现提示主要集中在表面美学上，强化文化规范、传统形象和图像，同时发现许多用户关注流行话题，表明分析的系统的主要用途是娱乐而不是艺术。

该研究使用了超过300万个提示和生成的图像进行分析，使用了自然语言处理、主题分析和可视化方法。研究发现，提示主要集中在表面美学上，强化文化规范、传统形象和图像，同时发现许多用户关注流行话题，表明分析的系统的主要用途是娱乐而不是艺术。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1.《Image Generation Using Generative Adversarial Networks》；2.《A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks》；3.《Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN》等。