AI 助力艺术设计抄袭检索新突破！刘芳教授团队论文被多媒体顶级会议ACM MM录用

湖南大学设计艺术学院刘芳教授团队的成果《Understanding and Identifying Artwork Plagiarism with the Wisdom of Designers: A Case Study on Poster Artworks》被CCF A类国际会议ACM MM（30th ACM International Conference on Multimedia）录用。近年来，随着人工智能领域研究的蓬勃发展，多学科交叉领域研究的规模和影响力在不断增大。ACM MM为中国计算机学会计算机图形学与多媒体领域A类会议，会议鼓励新颖、创新的理论和方法。

团队成员崔盛兰（2020级硕士生）和张默涵（2021级硕士生）在刘芳教授（通讯作者）的指导下取得了这一阶段性的里程碑成果，这是设计艺术学院硕士生首次以第一作者身份在CCF A类国际会议发表论文。相关研究也得到了国家重点研发计划课题“中国设计风格的经典文化元素及原型数据库研发”的项目支持。

作为首个结合人工智能的艺术设计作品抄袭检索工作，团队研究了艺术设计作品抄袭的独特性和检测难点，提出并实现了一种基于概念和视觉的融合特征检索机制，并构建了针对海报抄袭检测的数据集，该成果将有助于保护设计作品的版权，同时支持设计教学中的重复性检查，支持文化创意产业的良性发展。

数字化作品的广泛传播和前所未有的兴趣（例如海报插图作品、NFT），使得艺术设计作品面临越来越多的抄袭风险，这严重影响了设计师的知识产权和创新行业的发展。与文字和代码抄袭不同，设计作品主要以图像为载体，抄袭模式和特征未知，导致了现有方法仅能实现粗略的相似/相同图像检索效果。如图1所示，虽然一些基本的抄袭案例可以通过简单的相似图像检索（A）来识别，但通常设计抄袭问题中常见的是设计关键对象、风格、背景（B），甚至还有拼贴和主题抄袭等复杂案例 (C)。

图1 不同的海报设计作品抄袭手段

艺术设计作品是借鉴还是抄袭，在法律或专业层面进行判定都非常复杂和耗时耗力，且尚无可用的标准来辅助开发相关检索工具。针对此挑战，团队结合交叉学科特色，与设计师通过探索性研究，提出了针对海报作品抄袭的评估标准。

图2 对于海报设计作品抄袭标准的分析

与基于全局视觉特征的相似图像检查方法不同，该文章将概念和视觉信息联合起来表达海报的多维度特征。通过结合专业的设计知识，使得该方法适用于处理抄袭海报检索任务。同时，团队构建了一个带有抄袭标注的大规模数据集，所提出的模型和机制实现了良好的抄袭图像检索效果。

图3 抄袭图像检索机制

该创新成果为湖南大学设计艺术学院“新工科·新设计”教育教学改革创新取得的新成果之一。目前，基于该成果的艺术设计作品抄袭检索工具正在同步开发，敬请关注！

论文以得到审稿结果，但尚未公开