DeepSeek模型性能表现 - 在SuperCLUE开源榜单中取得总分70.34的优异成绩，显著领先于其他模型[9] - 在创意类英文故事写作评测中位居第一梯队，展现跨语言创作能力[1] - 在中文场景下表现出色，具有显著的语言理解优势[1][8] 人工智能在艺术领域的应用 - MIT-IBM Watson AI Lab与哈佛艺术博物馆合作，收集53,375,122条机器生成描述和标签，涵盖378,002幅艺术品图像[10] - 微软与荷兰银行利用GAN技术生成伦勃朗风格的画作，实现艺术修复创新[11] - 人工智能技术已广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等多个领域[16] 图像处理技术发展 - 图像分类大模型能够对超过80,000幅绘画作品按风格、类型和艺术家进行分类[21] - 数据标注技术自2007年起通过众包方式发展，为机器视觉软件研究提供支持[19] - 国画山水和水墨山水等专业图像生成模型已开发应用[25][27] 浙江大学文化AI实践 - “中国历代绘画大系”工程收录海内外267家文博机构12,250余件(套)绘画藏品，其中国内藏品9,000余件，境外藏品3,250余件[36][37] - 图像整体颜色还原度达到95%以上，重点区域印刷效果达到人眼难以分辨水平[43] - 故宫博物院为项目打开封存近二十年的《千里江山图》，留下画作“最年轻的容颜”[39][42] - 浙江大学构建国画数据库，开发出国画分析系统，具备多元分类、定制检索、色彩分析、创作生成等功能[1] 多模态大模型发展 - 大模型涵盖图像分类、目标检测、图像分割、图像生成、视频生成、大语言模型、多模态大模型、多智能体等多种类型[16] - 文心大模型助力《富春山居图》的“山水合璧”，展现文化传承应用价值[1] - 强调大模型应具备美学、道德、教育、文化和价值观等综合素质，实现“德才兼备、品学皆优”[1]