动画研究，关注动画学科发展。公益发布与动画、数字媒体艺术相关的学术资讯，涵盖动画论文、动画课题申请、动画新闻、动画理论与批评、动画创作与传播，动画产业与政策等相关的学术信息。
一、当前动画创作中的人工智能技术
（一）基于交互驱动的动画创作
（二）基于智能体的动画创作
（三）基于知识驱动的动画
（四）基于脚本语言的动画创作
二、人工智能技术对动画创作的影响
（一）人工智能技术与动画剧本编写
（二）人工智能技术与动画画面生成
（三）人工智能技术与动画声音创配
三、人工智能技术对动画传播的影响
（一）人工智能技术与动画用户分析
（二）人工智能技术与动画宣传策略
（三）人工智能技术与传播效果评估
传统的动画传播效果评估方法因为传播内容、传播对象的数量巨大而无法精准评估最终的传播效果，所以常常被认为是粗放式的和不完备的。 以百度推广为例，“广告主每天向系统传送的广告达到了4500万次，而广告的存量超过了30亿次，每小时有25%的广告主在更新广告内容与排期。 ”[8]如果仍然使用人工监管，则会带来巨大成本。 而人工智能通过实时监测将传统评估方式的“后测”提前到“实时”甚至“预测”，因而能及时反馈传播效果。 例如，谷歌广告推广模块可以使用相同的程序实时监测和记录商品广告投放过程中的曝光率、点击率以及购买行为的转化数据，并建立传播归因模 型，以此分析广告的直接点击率、转化效果与品牌KPI提升率之间的关系。 因此，在动画传播方面，人工智能技术可以通过具体的衡量指标，例如屏幕停留在动画内容上的时间长短，来帮助片方识别哪些动画内容给受众留下了预期印象，甚至记得该动画内容的具体受众数量、受众对某个具体动漫角色的认知度以及动漫衍生品消费行为的发生概率等数据，从而为决策者提供参考。 因此，在预算有限的情况下，通过人工智能技术能够最快地为动画广告和动画本身选择有效的传播途径并实时地检验营销效果。
四、结语
动画研究，关注动画学科发展。公益发布与动画、数字媒体艺术相关的学术资讯，涵盖动画论文、动画课题申请、动画新闻、动画理论与批评、动画创作与传播，动画产业与政策等相关的学术信息。
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