Journals / Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi / 2025 / Cilt: 15 Sayı: 4

Use of artificial intelligence supported image production technologies in art and design

Yapay zekâ destekli görüntü üretim teknolojilerinin sanat ve tasarımda kullanımı

Pages
2361–2382
Publication Date
2025-12-28
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The research is a qualitative study that aims to increase the manufacturer's awareness of the artificial intelligence-supported production process and at the same time raise questions about the positive/negative effects of the subject on the relevant fields.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The effects of artificial intelligence-supported image production technologies are spreading to various areas of today's society, and these technologies lead to significant transformations in many dimensions of life.
📊
Key Findings & Data:The use of these technologies in areas where creativity is at the forefront, such as art and design, deeply affects not only aesthetic production, but also production processes, tools and methods.
💡
Conclusion & Impact:The research is a qualitative study that aims to increase the manufacturer's awareness of the artificial intelligence-supported production process and at the same time raise questions about the positive/negative effects of the subject on the relevant fields.
🔬Design:Derleme
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:sanat · tasarım · yapay zeka

Abstract

The effects of artificial intelligence-supported image production technologies are spreading to various areas of today's society, and these technologies lead to significant transformations in many dimensions of life. The use of these technologies in areas where creativity is at the forefront, such as art and design, deeply affects not only aesthetic production, but also production processes, tools and methods. For artists and designers, awareness of the tools and technologies used is a critical factor that directly affects the outcome of the production process. The adoption of artificial intelligence-based production methods pushes the boundaries of traditional production methods, causing creative decision-making processes to be redefined. In this context, the research examines the interaction between artificial intelligence and humans from a historical perspective, explaining how these technologies have evolved to the present day and the human-artificial intelligence relationship. In the first part, the research briefly touches upon the history of artificial intelligence and explains in general terms the relationship between artificial intelligence and humans and how it came to the present day. In the second part, the main artificial intelligence-supported image production methods and working principles are examined. In the third section, current works from the field of art and design created today using generative artificial intelligence are examined. In the conclusion, generative artificial intelligence-supported production methods, outputs and the impact of the process on art/design are discussed. The research is a qualitative study that aims to increase the manufacturer's awareness of the artificial intelligence-supported production process and at the same time raise questions about the positive/negative effects of the subject on the relevant fields.

Özet

Yapay zekâ destekli görüntü üretim teknolojilerinin etkileri, günümüz toplumunun çeşitli alanlarına yayılmakta ve bu teknolojiler hayatın birçok boyutunda önemli dönüşümlere yol açmaktadır. Sanat ve tasarım gibi yaratıcılığın ön planda olduğu alanlarda bu teknolojilerin kullanımı, yalnızca estetik üretimi değil, aynı zamanda üretim süreçlerini, araçları ve yöntemleri de derinden etkilemektedir. Sanatçılar ve tasarımcılar için kullanılan araç ve teknolojilere dair farkındalık, üretim sürecinin sonucunu doğrudan etkileyen kritik bir faktördür. Yapay zekâ tabanlı üretim yöntemlerinin benimsenmesi, yaratıcı karar verme süreçlerinin yeniden tanımlanmasına neden olarak, geleneksel üretim yöntemlerinin sınırlarını zorlamaktadır. Bu bağlamda, araştırma, yapay zekâ ve insan arasındaki etkileşimi tarihsel bir perspektiften ele alarak, bu teknolojilerin günümüze nasıl evrildiğini ve insan-yapay zekâ ilişkisini açıklamaktadır. Araştırma ilk bölümde, yapay zekânın kısaca tarihine değinerek yapay zekâ ile insan arasındaki ilişkiyi ve günümüze nasıl geldiğini genel hatlarıyla açıklamaktadır. İkinci bölümde, yapay zekâ destekli başat görüntü üretim yöntemleri ve çalışma prensipleri incelenmektedir. Üçüncü bölümde, günümüzde üretken yapay zekâ kullanılarak yapılmış sanat ve tasarım alanından güncel eserler incelenmektedir. Sonuç kısmında ise üretken yapay zekâ destekli üretim yöntemleri, çıktılar ve sürecin sanat/tasarım üzerindeki etkisi tartışılmaktadır. Araştırma, yapay zekâ destekli üretim konusunda üreticinin süreç üzerindeki farkındalığını artırmayı, aynı zamanda konunun ilgili alanlara olumlu/olumsuz etkileri hakkında soru işaretleri oluşturmayı amaçlayan nitel bir çalışmadır.

🔖

Cite This Article

Özkirişçi, İ. H. (2025). Use of artificial intelligence supported image production technologies in art and design. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, Cilt: 15 Sayı: 4, 2361–2382. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1581248

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (33)

  1. AICAN, (2024). AICAN Art of Future, Now, https://www.aican.io/. Erişim Tarihi: 07.11.2024.
  2. Artut, S. (2019). Yapay Zekâ Olgusunun Güncel Sanat Çalışmalarındaki Açılımları. İnsan ve İnsan, 6(22), 767-783. https://doi.org/10.29224/insanveinsan.478162
  3. Artificial Images (2024). https://artificial-images.com/#info Erişim Tarihi: 07.11.2024
  4. Atiker, E. (2024). Güzel Sanatlar Ekseninde Sorumlu Yapay Zekâ: Potansiyel Riskler ve Etik Boyutlar, Reflektif Sosyal Bilimler Dergisi, https://dergi.bilgi.edu.tr/index.php/reflektif, DOI: 10.47613/reflektif.2024.149
  5. Bitforms Gallery. (2023). Speak Art Into Life by Alexander Reben. https://www.bitforms.art/exhibitions/speak-art-into-life. Erişim Tarihi: 15.08.2025.
  6. Chang, Z., Koulieris, G. ve Shum, H. P. H. (2023). On the Design Fundamentals of Diffusion Models: A Survey. Cornell University. https://arxiv.org/abs/2306.04542
  7. Chen, X., Hsieh, C. J., ve Gong, B. (2021). When Vision Transformers Outperform Resnets Without Pre-Training Or Strong Data Augmentations. arXiv:2106.01548.
  8. Christian, B., ve Griffiths, T. (2017). Hayatımızdaki Algoritmalar, (Çev. A. Atav). Buzdağı Yayınevi.
  9. Çelik, G.ve Talu, M. (2020). Çekişmeli Üretken Ağ Modellerinin Görüntü Üretme Performanslarının İncelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22(1), 181-192. https://doi.org/10.25092/baunfbed.679608.
  10. Crocker Art Museum. (2023). Alexander Reben: AI and the Future of Art., https://www.crockerart.org. Erişim Tarihi: 15.08.2025
  11. Deveci, M. (2022).Yapay Zekâ İle Gerçekleştirilen Sanat Uygulamalarında Görüntü Üretimi. Uluslararası Sanat ve Sanat Eğitimi Dergisi, http://dx.doi.org/10.29228/jiajournal.57891
  12. Elgammal, A., Liu, B., Elhoseiny, M., ve Mazzone, M. (2017). CAN: Creative Adversarial Networks, Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms. Proceedings of the 8th International Conference on Computational Creativity (ICCC), 96–103. https://arxiv.org/abs/1706.07068. Erişim Tarihi: 15.08.2025
  13. Franchi, S. ve Güzeldere, G. (2005). Mechanical Bodies, Computational Minds: Artificial Intelligence From Automata To Cyborgs. The MIT Press.
  14. Eskicioğlu, S. ve Öztürk, Ö B. (2020, September 30). Tasarlama Eyleminin İç Mekan Tasarımı Özelinde Algoritmalar İle İlişkisi ve Yapay Zekâlı İç Mekan Tasarlayıcılarının Var Edilme Süreci. Turkish Online Journal of Design Art and Communication https://dergipark.Org.tr/tr/pub/tojdac/issue/56985/768047
  15. Gülaçtı, İ. E., ve Kahraman, M. E. (2021). The Impact of Artificial Intelligence on Photography and Painting in the Post-Truth Era and the Issues of Creativity and Authorship. Medeniyet Sanat Dergisi, 7(2), 243-270. https://doi.org/10.46641/medeniyetsanat.994950
  16. Kingma, D. P., ve Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. In 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR). Retrieved from https://arxiv.org/abs/1312.6114. Erişim Tarihi: 15.08.2025
  17. Li, S. (2020). The Trend and Characteristic of AI in Art Design. Journal of Physics: Conference Series, 1624(5), 052028-052028. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1624/5/052028
  18. Marina, A. J.(2022). Zekânın Görsel Tarihi - İnsanlığın Kökenlerinden Yapay Zekâya. (Çev. B. Fırat). Orenda Yayınları.
  19. Nilsson, J. (2019). Yapay Zekâ Geçmişi ve Geleceği. (Çev. M.Doğan). Boğaziçi Yayınları. Provocation. (2024). AI Art Gallery – Vadim Epstein. https://www.provocation.ca/ai-art-gallery#VadimEpstein. Erişim Tarihi: 15.08.2025.
  20. Portilla (2000). A Parametric Texture Model Based On Joint Statistics Of Complex Wavelet Coefficients. International Journal of Computer Vision. 40: 49-70. doi:10.1023/A:1026553619983.
  21. Raghav, P. (2024) CNN, https://medium.com/@RaghavPrabhu/understanding-of-convolutional-neural-network-cnn-deep-learning-99760835f148. Erişim Tarihi: 07.11.2024.
  22. Speak Art Into Life (2024). https://vimeo.com/915688585. Erişim Tarihi: 07.11.2024.
  23. Sutherland, E. (1963). Sketchpad: A Man-Machine Graphical Communication System. https://doi.org/10.1145/1461551.1461591
  24. Vahdat, A. ve Kautz, J. (2020). NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder. Advances in neural information processing systems, 33, 19667-19679.
  25. Vadim, E. (2024). https://www.provocation.ca/ai-art-gallery#VadimEpstein. Erişim Tarihi: 07.11.2024.
  26. Vaswani, A. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems. Curran And Associates, Inc. https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf. Erişim Tarihi: 15.08.2025
  27. Vimeo. (2024). Vadim Epstein – Turbulence [Video]. https://vimeo.com/915688585. Erişim Tarihi: 15.08.2025
  28. Yang, L. (2020). Research on the Innovation of Art Design Products Based on the Concept of “AI” Boundary. Journal of Physics: Conference Series, 1574(1), 012078-012078. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1574/1/012078
  29. Zhang, W., ve Jia, Y. (2021). Modern Art Interactive Design Based on Artificial Intelligence Technology. Scientific Programming, 2021, 1-12. https://doi.org/10.1155/2021/5223034
  30. Wikipedia, (2024). Alexander_Reben, https://en.wikipedia.org/wiki/Alexander_Reben Erişim Tarihi: 07.11.2024.
  31. Wikipedia, (2024). MNIST, https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database. Erişim Tarihi: 07.11.2024
  32. Wikipedia, (2024). DeepDream, https://en.wikipedia.org/wiki/DeepDream Erişim Tarihi: 07.11.2024
  33. Wikipedia, (2024). Edmond de Belamy, https://en.wikipedia.org/wiki/Edmond_de_Belamy Erişim Tarihi: 07.11.2024.