- 张雅;段志恒;段志超;陈晓静;彭泳仪;曾学嘉;
随着采用人工智能（Artificial Intelligence,AI）生成3D模型的应用需求日益增长，其还原精度、材质一致性等短板制约了工业化落地。基于此，本研究选取混元3D、Rodin、Tripo、Trellis、Meshy五款主流工具，以硬表面、卡通角色、写实人物、道具四类标准图像为输入，从结构还原、贴图表现、材质呈现及生成效率四个核心维度展开对比实验。结果表明，混元3D在结构完整性与材质贴图适配性上表现最优；Tripo对材质还原的能力突出，但写实人物建模易失真；Rodin输出的几何结构清晰但细节表现不足，Trellis存在贴图层次单薄、结构冗余等问题；Meshy则面临结构错位与细节丢失缺陷。针对以上问题，本研究通过边缘特征增强技术、菲涅尔-BRDF耦合模型对3D生成方案进行优化，使得卡通角色边缘完整度提升了35%，金属材质反射误差率降至5.5%。研究显示，AI建模虽提升生成效率，但输出模型需人工精修，更适用于创意低模生成场景。
2025年S2期 1-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 2630K] - 曹晟;罗欣星;明均仁;
随着数字社交平台的广泛应用，平台的用户体验与满意度成为衡量其竞争力和可持续发展的关键因素。本研究首先采集小红书社交媒体平台的评论文本；然后采用IPA（重要性-绩效分析）工具，从关注度和满意度两个维度深入分析了不同AIGC产品的需求特征差异；最后聚焦于内容多样性、创新性、个性化程度及用户互动等方面的表现，比较了不同AIGC工具的用户反馈。研究结果表明，不同的AIGC产品在安全性和功能性方面的需求表现出较高的一致性，但在内容多样性、创新性、个性化程度及用户互动方面的表现存在显著差异，这些差异直接影响了用户的整体满意度。基于研究结果，本研究提出了针对AIGC产品的改进策略，以提升用户满意度和内容质量。该研究不仅揭示了AIGC技术在内容生成中的优势和局限性，还为理解AIGC在社交媒体平台中的应用提供了重要的理论和实践意义。
2025年S2期 11-17+65页 [查看摘要][在线阅读][下载 1986K] - 刘晓亮;周涛;曹晟;
随着生成式智能技术的不断进步，其在社交媒体营销领域中的应用价值日益显现，特别是在内容生成与用户交互方面表现出较强的适应性与效率优势。本研究从信息生态学视角出发，构建涵盖用户特征、信息内容、技术机制与媒介系统的四维互动模型。结合用户聚类分析、自然语言生成算法与语义理解机制，搭建基于多模态输入的智能交互系统。实验结果表明，优化后的语言生成模型在文本连贯性与表达自然度上优于传统方法，内容创作效率显著提升。系统拟人化设计与实时反馈机制有效增强了用户参与意愿，以个性化推荐策略提升了平台响应效率与转化效果。本研究揭示了技术驱动下的内容创新如何引发用户互动行为变化，进一步证实AIGC技术在推动营销模式智能化转型中的实际价值，为后续在商业传播场景中的深度应用提供了理论支撑与实践参考。
2025年S2期 18-25页 [查看摘要][在线阅读][下载 2197K] - 孙茜;戚炜丹;
本研究采用案例研究法、对比分析法与实验验证法，解析AIGC技术介入包装设计的可行性与具体路径。通过构建三模块协同迭代工作流，实现从需求解析到市场验证的全链路优化，并运用Midjourney等工具开展西湖龙井茶包装设计实证研究。实践结果表明，AIGC技术的三大核心应用价值可通过该工作流有效实现：需求层通过结构化实现效率提升，生成层借助多模态算法驱动创意突破，决策层依托数据评估模型实现市场适配。本研究构建的框架为AIGC技术在包装设计领域的科学应用提供了方法论参考，有助于推动设计流程从传统线性协作向智能共生范式转型。
2025年S2期 26-33页 [查看摘要][在线阅读][下载 2185K] - 段志超;段志恒;陈晓静;张雅;曹越;何雯婷;蒋玉琴;
随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，其在创意设计领域的应用引起了广泛关注。本研究深入探讨AIGC技术在平面设计，尤其是海报设计中的应用现状、潜力与挑战。通过构建基于AIGC技术的优化设计流程，并以“节气”为主题的海报设计项目作为实证案例，通过对设计流程的详细记录、效率评估以及设计成果的质量分析，全面分析了AIGC技术在设计实践中的应用效果。研究结果表明，AIGC技术在海报设计中的应用显著提升了设计效率，缩短了项目周期，并在一定程度上降低了成本。本研究强调了AIGC技术在平面设计中的潜力，同时指出了其在实现全面自动化设计流程中需要克服的技术障碍。未来的研究将进一步关注AIGC技术的融合发展，以提供更具效率和创意的设计方案。
2025年S2期 34-43页 [查看摘要][在线阅读][下载 2716K] - 张超;
中华民族悠久的历史遗留下了大量珍贵的文化遗产，然而这些文化遗产由于自然及人为原因，遭受了不同程度的破坏。唐陵雕塑作为唐代文化的重要载体，其保存现状尤为堪忧。随着科技的进步，数字化文物保护逐渐成为文化遗产保护的新趋势。增强现实（Augmented Reality, AR）技术作为数字化保护的重要手段之一，为文化遗产的原地保护提供了新的模式。本研究以唐陵雕塑为例，探讨增强现实技术在文化遗产保护中的应用，通过三维扫描、数据处理及增强现实展示等手段，实现唐陵雕塑的数字化保护与传承。研究结果表明，增强现实技术不仅能够生动、直观地展示唐陵雕塑，还能够打破时间、空间的限制，扩大文化遗产的传播范围，提升公众的文化遗产保护意识。
2025年S2期 44-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 2069K] - 周波;韩星晨;
低空无人机技术在视频拍摄与制作中正不断得到创新应用，提升了视频创作的效率和质量。本研究对低空无人机视频拍摄的特点进行分析，对视频实时处理中的关键技术和低空目标视频跟踪算法创新进行探讨。通过具体案例，展示了低空技术在新闻报道、环境监测等领域的实际应用效果。研究表明，低空技术以其独特的视角和高效的作业能力，结合VR、AR技术为视频制作带来了全新的创作空间，在提升视频拍摄效率、丰富视频内容方面展现出显著优势。
2025年S2期 50-57页 [查看摘要][在线阅读][下载 2110K] - 李颖;
数字媒体技术与AI技术的协同融合正推动内容生产与传播模式的深度变革，但其仍面临创意趋同、算法导向单一与价值引导不足等问题。研究数字媒体与AI技术在短视频发展中的协同创新机制，有助于为构建高质量、可持续的数字媒体生态提供理论支撑与实践路径。本研究结合传播学与情报学的分析框架，构建了“技术协同—内容创新—传播优化”三维模型。通过对典型平台（抖音、快手、微信视频号）的机制分析与结构化比较，考察了AI生成内容（AIGC）、语义识别与情感计算在短视频创制与分发中的应用逻辑，并通过平台实践观察与半结构化访谈，验证协同机制在传播过程中的功能差异与优化方向。研究发现，数字媒体与AI技术在短视频领域形成了以“技术融合—内容创新—算法分发—反馈改进”为特征的四重协同机制。本研究最后提出应在数据伦理与技术治理框架下，构建开放、可信与人文导向的短视频协同创新体系，以实现数字媒体产业的智能化升级与可持续发展。
2025年S2期 58-65页 [查看摘要][在线阅读][下载 1936K]
- 陈晓静;段志恒;段志超;张雅;张颜;杨潼;郑婉青;
在科技与产业变革的背景下，人工智能技术已规模化应用并渗透至艺术领域，数字艺术作为数字技术与艺术表达深度融合的新型模态，二者的融合成为驱动艺术领域的核心趋势。本研究系统探究了人工智能时代下数字艺术的应用现状与发展。首先，梳理了人工智能的核心技术以及数字媒体技术演进历程，明确二者融合的基础；其次，聚焦生成艺术、互动体验和数据艺术与可视化三大应用方向，结合案例进行剖析人工智能的具体实践路径；最后，总结艺术创作与技术融合的核心逻辑，分析人工智能时代数字艺术在情感表达方面的局限，并提出未来发展方向。本文为数字艺术的跨学科创新提供理论参考，为传统文化的数字化传播提供实践借鉴，助力推动数字艺术实现技术价值与文化价值的统一。
2025年S2期 66-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 2288K] - 王维若;
为推动古代典籍的文化传播，本研究以“5G+VR”为古籍赋能，以国之瑰宝《永乐大典》为范例，深度挖掘VR技术沉浸式、交互式、想像性三大特性之于古籍文化的内在契合点，借助视觉叙事理论与方法，将二者融会贯通，再辅之以色彩、光影、运动视觉、环绕音效等多重技法，推陈出新，以全新的影像话语体系描摹并阐释了《永乐大典》不可替代的文献价值、命运多舛的人文历史。在虚拟世界中，创造出一套对古籍文化阐释具有普适性的、解码系统与编码系统相贯通的新型视听语汇体系，建构一个古籍文化大众推广的虚拟新视界。
2025年S2期 74-80+86页 [查看摘要][在线阅读][下载 2139K] - 马勋蕊;苏应元;高世文;
彝族刺绣作为中国少数民族文化的典型代表，蕴含丰富的历史记忆与民族情感。近年来，随着社会现代化发展，多文化潮流的涌入，这也使得彝绣文化的传承与保护面临诸多的挑战。本研究从数字媒体技术的视角出发，分析彝族刺绣与现代技术结合的应用前景与创新的路径。通过数字化采集、计算机辅助设计、图像处理软件、人工智能辅助设计等技术，构建彝族刺绣数字化保护体系，实现文化传播的多样性和产业化。研究表明，数字媒体技术不仅能够赋能传统彝族刺绣的保护和传承，还能推动在时尚、教育以及文创产品领域的创新应用，为非物质文化遗产的现代化发展提供了全新的视角。
2025年S2期 81-86页 [查看摘要][在线阅读][下载 2144K] - 罗诗妍;陈家竣;罗苑彤;张雅;
为了改善用户在粤绣APP上因学习针法较难而留存率低及情感体验断层的问题，本研究基于认知心理学峰终效应理论框架，通过分析用户行为数据与情感反馈曲线，揭示了数字界面关键触点对用户记忆留存的影响机制，提出以情感峰值塑造与终端体验优化为核心的多模态设计策略，设计了粤绣APP交互界面。实践表明，该研究提升用户体验的正向技艺留存率，强化交互多模态情感体验。
2025年S2期 87-95页 [查看摘要][在线阅读][下载 2735K] - 高世文;熊伟林;马勋蕊;
本研究探讨和分析符合用户体验的唐卡博物馆小程序界面交互设计。基于用户体验利用李克特量表构建问卷收集数据，采用案例分析法揭示用户特征与需求关系。通过满意度调查收集用户界面评价，深度分析识别设计问题。通过半结构化访谈探索用户需求、用户情感体验等方面，深入剖析访谈内容，提炼出核心主题和观点。经过分析，本研究识别出优化唐卡博物馆小程序的关键因素：界面简洁性、导航便捷性、交互方式的用户习惯性、动态交互技术的应用，以及唐卡艺术元素在视觉设计中的融合，为唐卡博物馆小程序的设计提供理论参考，以促进唐卡文化的数字化传播。
2025年S2期 96-102页 [查看摘要][在线阅读][下载 2063K] - 汪先敏;张超;尤良洁;
非遗扎染技艺是中华文明纺织业的历史遗留，背后承载着丰富的工艺知识、符码传说和文化精神，但非遗扎染工艺在工业化的进程中也面临着非遗扎染技艺传承断层、创新滞后、产业化脱节的困境。本研究探究非遗扎染技艺在情感性设计和生成式AI技术下的移动端应用设计思路，在国家文化数字化战略背景下，以“缚蓝手札”APP为实践载体，运用文献资料法总结非遗保护政策，运用案例法梳理现有非遗APP应用中的传播问题，根据Z世代用户调查数据构建“本能—行为—反思”的情感性设计三层次架构，以推动传统非遗扎染工艺与数字经济的创新融合。
2025年S2期 103-109页 [查看摘要][在线阅读][下载 2752K] - 徐祥卿;于志恒;
本研究以詹姆斯.卡斯提出的有限与无限游戏理论为基础，结合行为分析，探讨数字媒介对游戏本体与玩家行为的重构，搭建起无限游戏的数字转译路径，并分析其方法与目的之间的辩证关系。通过理论研究、文献梳理以及案例分析相结合的方式，从理论溯源、设计解构与行为伦理三个维度进行探讨。理论溯源部分梳理有限与无限游戏的哲学分野，明确数字媒介重构游戏本体的特征。设计解构则基于理论分析提出数字转译路径。在行为伦理上，玩家身份的无限塑造促使数字媒介背景下游戏化生存的形成，而这种生存状态下工具理性与价值理性的伦理平衡变的至关重要。本研究为无限游戏的数字化设计提供了可能的技术路径参考，但需警惕工具理性扩张对玩家自由的侵蚀。
2025年S2期 110-117页 [查看摘要][在线阅读][下载 2107K]
- 王志远;马添翼;李婷;刘子宸;符蓉玥;
印刷园区电力负荷预测对园区能源优化调度、供需平衡管理及碳减排目标实现具有关键意义。针对印刷生产过程中电力负荷呈现的强周期性波动、设备启停冲击等非线性特征，以及传统时间序列模型对复杂模式捕捉能力的局限性，本研究提出了基于融合Levy飞行策略、透镜成像反向学习策略（Levy Flight Opposition-Based Learning,LOBL）与无限折叠迭代混沌映射（Iterative Chaotic Map with Infinite Collapses,ICMIC）改进优化的TCN-LSTM预测模型LOBL-IRIME-TCN-LSTM的印刷园区电力负荷预测方法。本算法通过引入ICMIC映射初始化霜冰种群，借助该映射机制确保种群分布的均匀遍历性，进而有效提升算法早期收敛速度；同时引入Levy飞行与反向学习相结合的策略，通过Levy飞行的长程跳跃特性拓展反向学习对解空间的探索范围，进而增强算法的全局搜索能力并提升后期收敛速度。本研究以某印刷园区电力负荷数据为研究对象进行消融实验，并与其他模型进行对比分析实验。实验结果表明，本研究提出的预测模型性能更佳。
2025年S2期 118-128页 [查看摘要][在线阅读][下载 2204K] - 袁国泉;姚启桂;赵新建;徐晨维;陈石;
针对当前电力网络中敏感数据泄露风险不断加剧以及数据安全监测需求日益迫切的问题，本研究围绕电网攻击数据的安全检测任务，构建了一种基于自适应深度学习网络的检测方法。考虑到电力网络数据在采集过程中易受到噪声干扰且具有显著的时序相关性，首先引入去噪稀疏自编码器，通过在输入数据中加入随机噪声扰动，引导模型学习更加稳定且具有判别性的特征表示，从而增强特征对噪声干扰的鲁棒性。在此基础上，构建基于自注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM），以充分挖掘数据的时序依赖关系和上下文信息。进一步地，采用自适应闭回路深度学习网络对高层特征进行非线性建模与分类判别，实现对异常访问行为和潜在数据泄露攻击的有效识别。基于KDDCup99和NSL-KDD数据集的实验结果表明，所提出的方法在检测准确率和F1-score等关键指标上均取得显著提升，其中检测准确率最高可达99.82%,F1-score评分最高达到99.84%，验证了该方法在电力网络数据安全检测中的有效性和实用价值。
2025年S2期 129-140+176页 [查看摘要][在线阅读][下载 2226K] - 王金珂;乔文俞;项薇;
在电力系统数字化转型过程中，数据安全防护面临多源异构、时空关联和分层分域等复杂挑战，传统的静态安全资源分配方法难以满足实际需求。本研究构建了完整的电力数据安全分类体系，建立了基于动态风险评估的需求量化模型，并提出了基于分层优先级的双时间尺度深度强化学习算法（HP-DTDRL）。该算法通过分层架构处理不同优先级数据的资源分配，采用双时间尺度更新机制平衡策略探索与安全约束，引入自适应资源调整机制提升系统实时响应能力。实验结果表明，HP-DTDRL算法在资源利用率（94.6%）、安全约束满足率（97.8%）和优先级保障率（95.3%）等核心指标上显著优于现有方法，在高负载和突发事件场景下仍表现出良好鲁棒性与动态适应能力，为电力数据安全资源的智能分配提供了新的技术路径。
2025年S2期 141-150页 [查看摘要][在线阅读][下载 2228K] - 赵磊;邓君华;杨子跃;王逸民;马玉龙;
为解决传统电力网络攻击入侵检测方法在处理长期时序依赖和深层特征提取方面存在的局限性，本研究提出一种基于稀疏自编码器与长短期记忆网络融合深度神经网络的电力网络攻击检测方法。首先，采用改进的稀疏自编码器对原始特征进行降维处理，提取关键攻击特征表示；其次，引入高斯误差线性单元（GELU）替代传统长短期记忆网络（LSTM）中的Sigmoid激活函数，提升长序列建模能力；最后，设计基于自适应批量归一化的DNN网络，采用Swish激活函数和加权交叉熵损失函数，增强模型对类别不平衡数据的处理能力。在NSL-KDD、KDDCup99和UNSW-NB15数据集上的实验结果表明，所提方法在准确率、召回率和F1-score方面分别达到99.82%、99.93%和99.86%，相比基准模型均有显著提升，为电力网络安全防护提供了有效的技术解决方案。
2025年S2期 151-161页 [查看摘要][在线阅读][下载 2084K] - 杨磊;宋明;王玉怀;冯昆仑;赵凯;江海涛;
针对3/2接线方式下断路器回路电阻在线监测与状态评估需求，本研究提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（IWOA）的回路电阻评估模型及其优化求解方法。通过深入分析3/2接线系统的拓扑结构特性，构建了融合多维度运行数据的电阻状态评估框架。针对传统模型求解效率低、易陷入局部最优的缺陷，通过引入β参数简化、动态反向学习和替补精英解集策略，改进鲸鱼优化算法的全局搜索能力与收敛速度，实现回路电阻参数的高精度辨识与异常状态评估。仿真结果表明，所提模型在典型故障场景下的参数估计误差低于2.5%。通过某500kV变电站实际运行数据验证，该方法能够准确识别断路器回路电阻劣化趋势，故障预警准确率达94.7%，显著提升了设备状态监测的时效性与可靠性。研究成果为智能变电站断路器全生命周期管理提供了关键技术支撑，对优化设备运维策略、降低故障风险具有重要工程价值。
2025年S2期 162-176页 [查看摘要][在线阅读][下载 2685K]