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Research on Digital Creative Content Generation System Based on Artificial Intelligence
Research on Digital Creative Content Generation System Based...
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2025 Asia-Europe Conference on Cybersecurity, Internet of Things and Soft Computing, CITSC 2025
作者：
Lv, Guanfeng
Guangzhou Huashang Vocational College
Guangdong Guangzhou511300 China
A new
algorithm
framework is proposed, which combines the
self
-
attention
mechanism
and the
transformer
model
, to enhance the efficiency and quality of the creation of digital creative content. The system realizes the ...
详细信息
ISBN: (纸本)9798331504205
A new
algorithm
framework is proposed, which combines the
self
-
attention
mechanism
and the
transformer
model
, to enhance the efficiency and quality of the creation of digital creative content. The system realizes the semantic understanding and generation tasks of multimodal data by designing a multi-layer
transformer
architecture, and fully exploits the context
model
ing ability of the
self
-
attention
mechanism
. To verify the performance of the
algorithm
, this paper simulates the
model
in image generation, text generation and multimodal content generation tasks. The test results show that the system has achieved significant improvements in the coherence, diversity and innovation of the generated content. Experiments on a public dataset show that the BLEU score of the generated text content is 12.3% higher than that of the traditional method, the FID index of image generation is reduced by 15.7%, and the semantic consistency score of multimodal generation reaches 92.4%. These results prove the superiority and practicality of the proposed
algorithm
. This research not only provides a new way to generate digital creative content, but also provides a theoretical basis for the further integration of AI and creative industry. © 2025 IEEE.
关键词：
algorithm combining self-attention mechanism with transformer model
Artificial intelligence
digital creative content generation system
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