摘要
随着数字媒体的快速发展，内容生成需求呈指数级增长，传统人工创作方式已难以满足高效、大规模的内容生产要求。为此，本研究聚焦基于人工智能的数字媒体内容自动生成技术，旨在通过深度学习和自然语言处理等方法实现高质量、多样化的媒体内容生成。研究采用生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）以及Transformer架构，结合多模态数据特征提取与融合技术，开发了一套集成文本、图像、音频和视频生成能力的智能化系统。实验结果表明，该系统在语义连贯性、视觉真实性和跨模态一致性方面表现出显著优势，能够有效应对复杂场景下的多样化需求。此外，本研究创新性地引入了反馈优化机制，通过用户交互数据动态调整生成模型参数，进一步提升了内容生成的个性化水平。主要贡献在于提出了一个多模态协同生成框架，突破了单一模态生成的局限性，并验证了其在新闻报道、广告创意和娱乐内容等领域的实际应用价值，为数字媒体产业的智能化转型提供了技术支持。
关键词：数字媒体内容生成；多模态协同生成框架；生成对抗网络；反馈优化机制；自然语言处理
Abstract
With the rapid development of digital media, the demand for content generation has grown exponentially, making traditional manual creation methods insufficient to meet the requirements of efficient and large-scale content production. This study focuses on artificial intelligence-based automatic content generation technology for digital media, aiming to achieve high-quality and diversified media content generation through methods such as deep learning and natural language processing. By employing Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE), and Transformer architectures, combined with multi-modal data feature extraction and fusion techniques, an intelligent system was developed that integrates the capabilities of generating text, images, audio, and video. Experimental results demonstrate that this system exhibits significant advantages in semantic coherence, visual authenticity, and cross-modal consistency, effectively addressing diverse needs in complex scenarios. Additionally, this research innovatively introduces a feedback optimization mechanism, dynamically adjusting generative model parameters through user interaction data, thereby enhancing the personalization level of content generation. The primary contribution lies in proposing a multi-modal collaborative generation fr amework that overcomes the limitations of single-modal generation and validates its practical application value in domains such as news reporting, advertising creativity, and entertainment content, providing technical support for the intelligent transformation of the digital media industry.
Keywords：Digital Media Content Generation; Multi-Modal Collaborative Generation fr amework; Generative Adversarial Network; Feedback Optimization Mechanism; Natural Language Processing
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 研究背景与意义 1
(二) 国内外研究现状分析 1
(三) 本文研究方法概述 2
二、基于人工智能的内容生成技术基础 2
(一) 人工智能与数字媒体的关系 2
(二) 内容生成的核心算法原理 3
(三) 数据驱动的生成模型框架 3
三、数字媒体内容自动生成的关键技术 4
(一) 自然语言处理在内容生成中的应用 4
(二) 图像与视频生成的技术实现 4
(三) 多模态内容生成的融合机制 5
四、技术实践与应用场景分析 6
(一) 新闻报道自动化生成案例 6
(二) 广告创意内容生成的实践探索 6
(三) 用户体验优化的技术路径 7
结 论 8
参考文献 9
