Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Наукові журнали Наці...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
https://doi.org/10.32782/2415-...
Article . 2025 . Peer-reviewed
Data sources: Crossref
versions View all 2 versions
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

THE APPLICATION AND IMPACT OF AI-GENERATED CONTENT ON ANIMATION CREATION

Authors: Chen Lingqiong; R. V. Khynevych;

THE APPLICATION AND IMPACT OF AI-GENERATED CONTENT ON ANIMATION CREATION

Abstract

The purpose of this study is to explore the application and impact of artificial intelligence-generated content (AIGC) on animation development, focusing on how AIGC transforms traditional animation creation processes, challenges established artistic workflows, and explores its work in restoring animation quality. Methodology. This study comprehensively reviews the latest research findings on AIGC technology in animation through literature analysis. The research results are demonstrated through case analysis, illustrating the practical application of AIGC technology in animation creation and its technological advancements. Results. AIGC has significantly transformed the animation creation model by shifting from the traditional human collaboration approach to a more efficient human- AI collaboration model. In this new paradigm, creators can provide specific content and learning instructions to AI, enabling the AI to generate content that aligns with the creator's vision. This collaboration enhances the efficiency of the creative process, allowing creators to focus more on artistic expression and creativity. Traditionally, animation creation has been labor-intensive, requiring considerable time and human resources. AIGC tools now automate workflows involving text-toimage, image-to-video, and video-to-audio transformations. However, while AIGC tools excel at generating images and videos, audio design still relies on traditional methods due to the emotional and nuanced nature of sound creation, an area in which current AI technologies still struggle to replicate fully. Additionally, AIGC is proving invaluable in restoring classic animated films. With its powerful image processing capabilities, AIGC can repair damaged frames, enhance image quality, and restore color fidelity. This ability to revive and improve classic works highlights AIGC's potential to preserve animation history while enhancing the viewer experience. Scientific novelty. This paper highlights the pioneering use of AIGC in transforming traditional animation production methods, integrating advanced AI techniques across all stages of creation. The research offers new insights into how AIGC can enhance creativity and efficiency while reshaping artistic expressions in animation. Practical relevance. The findings provide critical knowledge for animation studios, filmmakers, and technologists exploring how to incorporate AIGC into their creative works effectively. The paper underscores the potential for AIGC to significantly reduce production costs, enhance creative possibilities, and extend the lifecycle of classic animated works, making it an indispensable tool in the evolving landscape of animation. Мета дослідження – вивчити застосування та вплив контенту, створеного штучним інтелектом, на розробку анімації, зосередившись на тому, як штучний інтелект (ШІ) трансформує традиційні процеси створення анімації, кидає виклик усталеним художнім робочим процесам та виконує роботу по відновленню якості анімації. Методологія. У статті всебічно розглянуто останні результати досліджень технології AIGC в анімації, використовуючи аналіз літератури. Результати дослідження демонструються через аналіз конкретних прикладів, що ілюструють практичне застосування технології AIGC у створенні анімації та її технологічні досягнення. Результати. AIGC суттєво трансформував модель створення анімації, перейшовши від традиційного підходу до співпраці між людьми до більш ефективної моделі співпраці між людиною та ШІ. У цій новій парадигмі творці можуть надавати ШІ конкретний контент і навчальні інструкції, що дозволяє йому генерувати контент, який відповідає баченню творця. Така співпраця підвищує ефективність творчого процесу, дозволяючи авторам більше зосередитися на художньому вираженні та творчості. Традиційно створення анімації було трудомістким процесом, що вимагав значних витрат часу та людських ресурсів. Інструменти AIGC тепер автоматизують робочі процеси, пов'язані з перетворенням тексту в зображення, зображення у відео та відео в аудіо. Однак, хоча інструменти AIGC чудово справляються зі створенням зображень і відео, аудіодизайн все ще покладається на традиційні методи через емоційну та нюансовану природу створення звуку. Крім того, AIGC виявляється безцінним у відновленні класичних анімаційних фільмів. Завдяки своїм потужним можливостям обробки зображень, AIGC може відновлювати пошкоджені кадри, покращувати якість зображення та відновлювати точність передачі кольору. Ця здатність відроджувати та покращувати класичні твори підкреслює потенціал AIGC у збереженні історії анімації, водночас покращуючи глядацький досвід. Наукова новизна. У статті висвітлюється новаторське використання AIGC у трансформації традиційних методів виробництва анімації, інтегруючи передові методи штучного інтелекту на всіх етапах створення. Запропоновано нове розуміння того, як AIGC може підвищити креативність та ефективність, одночасно змінюючи художні засоби вираження в анімації. Практична значущість. Результати дослідження надають важливі знання анімаційним студіям, режисерам і технологам, які досліджують як ефективно впроваджувати AIGC у свою творчість. Підкреслено потенціал AIGC для значного зниження виробничих витрат, розширення творчих можливостей і подовження життєвого циклу класичних анімаційних творів, що робить його незамінним інструментом в анімації, що розвивається.

Keywords

AIGC, animation design, human-AI collaboration, animation production workflow, animation quality restoration, AIGC, анімаційний дизайн, співпраця між людиною та ШІ, робочий процес виробництва анімації, відновлення якості анімації

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
bronze