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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Changsheng Wang (Sejong University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제6호
발행연도
2024.6
수록면
729 - 744 (16page)
DOI
10.9717/kmms.2024.27.6.729

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The burgeoning field of Artificial Intelligence (AI) art has introduced a novel dimension to the art industry, significantly influencing the economics of the art market. Despite its growing prominence, discussions surrounding the valuation of AI-generated images remain limited. This study employs a mixed-methods approach to offer an in-depth exploration of the valuation of AI-generated images and the key factors that affect their appraisal. Quantitative analysis indicates a difference in the valuation of abstract paintings, with artworks attributed to human artists receiving higher valuations compared to those attributed to AI, suggesting a public bias in the perception of AI-created art images; whereas, in the concrete painting category, no statistically significant difference in valuation was observed between AI and human creators, implying a correlation between the quality of AI-generated images and their perceived value. Qualitative analysis identifies similar image oversupply, negative public opinions, and differences in image quality as the primary factors affecting the value of AI-generated images. This study not only explains the differences in valuation between AI-generated and human-drawn images but also highlights the challenges and opportunities in cultivating societal acceptance of AI art images, offering crucial insights for future research on the value of AI art in the art market.
#Art Market #Art Valuation #AI Painting #Artificial Intelligence Art #Artificial Intelligence

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. EXPERIMENTAL DESIGN
4. RESULTS
5. DISCUSSION AND LIMITATIONS
6. CONCLUSIONS
REFERENCE

참고문헌 (53)

참고문헌 신청
J. Xu, X. Zhang, H. Li, C. Yoo, and Y. Pan, “Is Everyone an Artist? A Study on User Experience of AI-Based Painting System,” Applied Sciences, Vol. 13, No. 11, pp. 6496, 2023. google schola C. Zhang and Y. Lu, “Study on Artificial Intelligence: The State of the Art and Future Prospects,” Journal of Industrial Information Integration, Vol 23, 100224, 2021. google schola Y. Cao, S. Li, Y. Liu, Z. Yan, Y. Dai, P.S Yu, et al., “A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT,” arXiv preprint, arXiv:2303.04226, 2023. google schola A.Y. Han, K.T. Kim, and J.Y. Choi, “Multi-Scale Attention GAN with Adaptive Feature Fusion for Unsupervised Animation Face Generation,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 27, No. 5, pp. 563-576, 2024. google schola C. Wang, “Art Innovation or Plagiarism? Chinese Students’ Attitudes towards AI Painting Technology and Influencing Factors,” IEEE Access, Vol. 12, pp. 85795-85805, 2024. google schola

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