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10.1145\/349101.3503459 Angel Xing Chi Hwang。2022.太晚了，无法创新？创新过程中的人工智能工具。2022年CHI计算机系统人为因素会议（美国路易斯安那州新奥尔良）的扩展摘要（CHI EA\u201922）。美国纽约州纽约市计算机协会，第38条，第9页。https:\/\/doi.org\/10.1145\/3491101.3503549“}，{”key“：”e_1_3_2_1_35_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/3411764.345093”}，“key”：“e_1_ 3_2_1_1_36_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1109\/TVCG.2019.2921336“}”，{y“：”publisher“，”doi“：”10.1145\/3325480.3325488“}，{”key“：”e_1_3_2_1_38_1“，“doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109\/CVPR.2019.00453“}，{”key“：”e_1_3_2_1_39_1“，“doi-assert-by”：“publisher”，“doi”：“10.1145\/3313831.3376739”}，“key”：“#cr-split#-e_1_3_2_1_40_1.1”，“unstructured”：“Elman Mansimov Emilio Parisoto Jimmy\u00a0Lei Ba and Ruslan Salakhutdinov.2015。从字幕中生成图像并引起注意。https:\/\/doi.org\/10.48550\/ARXIV.1511.02793 10.48550\/ARXIV.1511.02793“}，{“key”：“#cr-split#-e_1_3_2_1_40_1.2”，“unstructured”：“Elman Mansimov Emilio Parisotto Jimmy\u00a0Lei Ba and Ruslan 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brush\u2019提出了艺术中最古老的问题——《华盛顿邮报》。https:\/\/www.washingtonpost.com/news\/innovations\/wp\/2016\/03\/10\/googles-psychedelic-paint-brush-raises-the-oldest-question-in-art\/。（2022年9月14日访问）。马特·麦克法兰。2016.谷歌的迷幻画笔提出了艺术界最古老的问题——《华盛顿邮报》。https:\/\/www.washingtonpost.com/news\/innovations\/wp\/2016\/03\/10\/googles-psychedelic-paint-brush-raises-the-oldest-question-in-art\/。（2022年9月14日访问）。}，{“key”：“e_1_3_2_1_44_1”，“volume-title”：“从定性数据中提取有效含义：走向共享的工艺。教育研究者13，5”，“作者”：“Miles B”，“年份”：“1984”，“非结构化”：“Matthew \u00a0 B Miles和a\u00a Michael Huberman。1984。从定性数据中得出有效的含义：走向共享的工艺。教育研究者13，5（1984），20\u201330。马修·迈尔斯和迈克尔·胡伯曼。1984.从定性数据中得出有效含义：走向共享工艺。教育研究者13，5（1984），20\u201330.“}，{“key”：“e_1_3_2_1_45_1”，“volume-title”：“Inceptionism:Going Deeper into Neural Networks.https:\\/research.googleblog.com/2015\/06\/Inceptionism-Going-Deeper-into-Neural.html”，“author”：“Mordvintsev Alexander”，《年份》：“2015”，“非结构化”：“亚历山大·莫德文茨夫（Alexander Mordvintsev）、克里斯托弗·奥拉（Christopher Olah）和迈克·泰卡（Mike Tyka）。2015 . 迷信：深入神经网络。https:\/\/research.googleblog.com/2015\/06\/inceptionism-going-deeper-into-neural.html Alexander Mordvintsev、Christopher Olah和Mike Tyka。2015年，《迷信：深入神经网络》。https:\/\/research.googleblog.com/2015\/06\/inceptionism-going-deeper-into-neural.html“}，{“key”：“e_1_3_2_1_46_1”，“volume-title”：“第十一届国际计算创造力会议（ICCC）人-机协同创造力研讨会论文集”，“author”：“Muller Michael”，《年份》：“2020年”，“非结构化“：”迈克尔·穆勒（Michael Muller）、贾斯汀·维兹（Justin \u00a0 D Weisz）和沃纳·盖尔（Werner Geyer）。2020 . 混合倡议生成AI接口：生成AI应用程序的分析框架。在第11届国际计算创造力会议（ICCC2020）的人机协同创造力研讨会《协同创新系统的未来》研讨会论文集中。迈克尔·穆勒（Michael Muller）、贾斯汀·维兹（Justin \u00a0D Weisz）和沃纳·盖尔（Werner Geyer）。2020年。混合倡议生成人工智能接口：生成人工智能应用的分析框架。在第十一届国际计算创造力会议（ICCC 2020）的《共同创造系统的未来——人与计算机共同创造研讨会》会议记录中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_47_1“，”volume-title“：”Glide:使用文本引导扩散模型生成和编辑照片级真实感图像。arXiv预印本arXiv:2121.10741“，”author“：”Nichol Alex“，”year“：”2021“，“unstructured”：“”亚历克斯·尼科尔（Alex Nichol）、普拉福拉·达里瓦尔（Prafulla Dhariwal）、阿迪蒂亚·拉梅什（Aditya Ramesh）、普拉纳夫·希亚姆（Pranav Shyam）、帕梅拉·米什金（Pamela Mishkin）、鲍勃·麦克格鲁（Bob 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Glide：使用文本引导的扩散模型生成和编辑逼真的图像。arXiv预打印arXiv:2112.10741（2021）。亚历克斯·尼科尔（Alex Nichol）、普拉福拉·达里瓦尔（Prafulla Dhariwal）、阿迪蒂亚·拉梅什（Aditya Ramesh）、普拉纳夫·希亚姆（Pranav Shyam）、帕梅拉·米什金（Pamela Mishkin）、鲍勃·麦克格鲁（Bob McGrew）、伊利亚·萨茨克弗（Ilya Sutskever）和马克·陈（Mark Chen）。2021.滑翔：使用文本引导扩散模型实现照片级真实感图像生成和编辑。arXiv预打印arXiv:2112.10741（2021）。“｝，｛”key“：”e_1_3_2_1_48_1“，”doi asserted by“：”publisher“，”doi“：”10.1145\\3173574.3174223“｝，｛”key“：”e_1_3_2_1_49_1“，”nonstructured“：”OpenAI.[n.d.].DAL\u00b7E 2。https:\/\/openai.com/dall-e-2\/。（2022年8月31日访问）。开放人工智能。[未注明日期]。DALL\u00b7E 2。https:\/\/openai.com/dall-e-2\/。（2022年8月31日访问）。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_50_1“，”unstructured“：”OpenAI.[n.d.].DALL\u00b7E:从文本创建图像。https:\\/OpenAI.com/blog\/DALL-e\/.（于2022年8月31日访问）。OpenAI.[n.d.]。DALL\u 00b7E：从文本创建图片。https:\//OpenAI.com/blog\/DALL-e\//.（于2020年8月31\/2022日访问）“}”，{“key”：“”e_1_3_2_1_51_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“DOI“：”10.1145\/334275342799“}，{“key”：“e_1_3_2_1_52_1”，“volume-title”：“基于机器学习的协同创新设计框架。arXiv预印本arXiv:2001.08791”，“作者”：“Quanz 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10.48550\/ARXIV.2204.06125“}，{“key”：“#cr-split#-e_1_3_1_54_1.2”，“unstructured”：“Aditya Ramesh Prafulla Dhariwal Alex Nichol Casey Chu和Mark Chen.2022。具有CLIP潜伏期的分层文本条件图像生成。https:\/\/doi.org\/10.48550\/ARXIV.2204.06125“}，{“key”：“e_1_3_2_1_55_1”，“volume-title”：“第38届国际机器学习会议论文集（机器学习研究论文集，Vol.\u00a0139）”，“author”：“Ramesh Aditya”，”year“2021”，“unstructured”：“Aditya Ramesh、Mikhail Pavlov、Gabriel Goh、Scott Gray、Chelsea Voss、Alec Radford、Mark Chen和Ilya Sutskever。2021 . 零快照文本到图像生成。Marina Meila和Tong Zhang（编辑），《第38届国际机器学习会议论文集》（Proceedings of Machine Learning Research，Vol.\u00a0139）。PMLR，8821\u20138831。https:\/\/crocesses.mlr.press\/v139\/ramesh21a.html阿迪蒂亚·拉梅什、米哈伊尔·巴甫洛夫、加布里埃尔·高、斯科特·格雷、切尔西·沃斯、亚历克·拉德福德、马克·陈和伊利亚·萨茨克弗。2021.零快照文本到图像生成。Marina Meila和Tong Zhang（编辑）在《第38届国际机器学习大会论文集》（《机器学习研究论文集》，Vol.\u00a0139）中。PMLR，8821\u20138831。https:\/\/processes.mlr.press\/v139\/ramesh21a.html“}，{“key”：“e_1_3_2_1_56_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1109\/CVPR52688.2022.01042“}”，{”key“：”e_1_ 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