1. 明确生成式AI艺术创作的定义、技术原理（如GAN、Diffusion模型） 与发展脉络，让读者快速建立基础认知；

2. 分析其在视觉艺术、音乐、文学等领域的实际应用案例，体现技术落地价值；

3. 探讨行业面临的伦理争议（如版权归属、创作主体性）、技术局限（如同质化、逻辑漏洞） 与未来发展趋势；

4. 形成结构完整、逻辑严谨的文章，兼顾学术性与可读性，适配大学生/行业入门者阅读场景。

1. 前期调研：搜集权威文献（如IEEE论文）、行业报告（如艾瑞咨询）、典型案例（如Midjourney艺术展、AI作曲商用项目），梳理技术演进时间线与核心争议点；

2. 结构搭建：采用“定义→技术→应用→争议→趋势”的逻辑框架，每个章节设置子主题（如应用章节分视觉/音乐/文学三小节）；

3. 内容深化：技术部分简化专业术语（用“AI学画”类比模型训练过程），案例部分结合具体作品分析（如AI生成画作的色彩、构图特点），争议部分平衡正反观点（支持方“降低创作门槛”vs反对方“稀释艺术价值”）；

4. 收尾优化：检查逻辑连贯性，补充数据支撑（如2024年AI艺术市场规模），调整语言风格，确保无冗余表述。

1. 调研准备阶段：
- 搜集生成式AI艺术核心技术（GAN、Diffusion等）相关文献；
- 整理3-5个典型应用案例（如Midjourney、AI作曲）；
- 汇总行业伦理争议与发展趋势报告。
2. 框架搭建阶段：
- 确定文章大纲（标题、摘要、各章节子标题）；
- 分配各章节篇幅占比；
- 明确核心论点与论据对应关系。
3. 内容撰写阶段：
- 撰写引言（背景、研究意义、文章结构）；
- 分章节完成核心内容（技术原理、应用分析、争议探讨、未来展望）；
- 撰写结论（核心观点总结、研究局限）。
4. 优化完善阶段：
- 修正逻辑漏洞与表述错误；
- 补充数据支撑（如市场规模、用户增长率）；
- 规范格式（字体、行距、参考文献格式）；
- 通读润色，提升可读性。