ArtTao. Net

关于我们

Arttao.net 是一个围绕“当代几何抽象艺术创作”持续建设的学习与实践型网站。我们希望把原本分散在艺术史、构成学、色彩学、材料工艺、数字技术与当代创作经验中的知识，重新整理成一个更清晰、更系统、更适合长期学习与反复使用的结构平台。这里不是单纯展示作品的页面，也不是只提供零散教程的信息集合，而是一个把认知、训练、分析、实验与创作逐步连接起来的实践空间。

我们关注的核心方向，是几何抽象艺术在今天为什么仍然重要。几何抽象并不只是由直线、圆形、方块、网格或色块构成的表面形式，它更是一种关于秩序、比例、节奏、结构、空间与关系的思考方式。它既可以进入绘画，也可以进入设计、装置、动画、建筑表皮、数字影像、互动系统与跨媒介实验之中。正因为如此，我们希望通过 Arttao.net，让更多学习者从“看到形式”进一步走向“理解结构”，再从“理解结构”走向“能够真正运用”。

Arttao.net 的内容建设，强调系统性与可执行性。网站并不满足于对艺术家、流派和作品做简单介绍，而是努力把复杂的艺术语言拆解成可以学习、可以观察、可以操作、可以训练的模块。我们把课程内容逐步整理为多个方向，包括几何抽象艺术的认知结构、基本几何符号的象征性分析、色彩在几何抽象艺术中的运用、材料与工艺路径、典型结构模块、未来演变趋势等。每一个方向都不是孤立存在，而是相互连接，共同构成一个从基础理解到深入创作的连续路径。

在这个网站中，我们尤其重视“结构性学习”。很多人接触几何抽象艺术时，容易停留在表面的视觉喜好上，例如觉得某种配色漂亮、某种构图有冲击力、某位艺术家的画面很现代，但往往很难进一步说清楚：为什么会产生这种效果？背后的比例关系是什么？色彩如何推动结构？重复、错位、嵌套、叠层、开放边界、中心聚合等形式为什么会形成不同的心理感受？Arttao.net 的目标，就是帮助学习者一步一步穿过这些“看起来懂、实际上还不够懂”的阶段，把模糊的直觉逐渐变成清楚的判断能力与创作能力。

除了课程内容，Arttao.net 也在持续建设一系列辅助性的学习工具与实验模块。我们相信，今天的艺术学习不应只依赖阅读和观看，而应当结合分析、推演、模拟与交互。在这一点上，我们特别关注人工智能与数字工具在艺术学习中的角色。我们并不把 AI 理解为对创作者的替代，也不把它视为一个简单的“自动生成器”。在我们看来，AI 更有价值的身份，是分析器、放大器、比较器和共同建构者。它可以帮助学习者更快地观察结构差异、更明确地理解色彩关系、更有效地拆解作品逻辑，也可以辅助完成构图实验、方案推演与路径比较。

因此，Arttao.net 所建设的许多功能，都是围绕“帮助人更清楚地思考”这一目标展开的。无论是作品解构、色彩关系训练、结构模拟、符号分析，还是材料可行性推演与系统创作实验，其核心都不是追求技术本身的炫目，而是让学习者在实践中逐渐形成更稳定的审美判断、更清晰的形式意识和更扎实的创作方法。我们希望技术能够服务于艺术理解，而不是让人被工具牵着走；希望系统能够帮助创作，而不是把创作简化成模板复制。

Arttao.net 同时也是一个面向不同层次学习者开放的平台。对于初学者，这里提供从基本概念、基础结构、作品观察到简单创作练习的入门路径；对于已有一定经验的学习者，这里提供更深入的结构分析、色彩逻辑拆解、模块化训练与跨媒介思考；对于希望长期发展个人创作语言的人，这里则提供一种更具系统性的支持，让学习不再停留在灵感层面，而能逐渐进入方法、判断与长期积累的层面。无论你来自艺术、设计、建筑、教育、数字媒体，还是只是单纯对几何抽象感兴趣，我们都希望这里能成为一个可反复进入、持续获得启发的地方。

我们也重视网站内容的长期建设价值。Arttao.net 并不是一次性完成的项目，而是一个持续扩展、不断修正、不断深化的知识与创作平台。随着课程、工具、案例与实验模块的逐步增加，网站会越来越接近一个真正可用的“当代几何抽象艺术创作实用手册”。它既可以作为学习路径，也可以作为创作参考；既可以帮助理解经典作品，也可以帮助面向未来展开新的实验。我们相信，真正有生命力的平台，不是内容越多越好，而是内容之间的关系越清楚越好，学习者越能从中形成自己的路线越好。

Arttao.net 的建立，源于一个很朴素的愿望：让几何抽象艺术不再只是少数人之间的专业讨论，而能够成为一种更开放、更清晰、更具有实践价值的创作知识。我们希望把抽象变得可理解，把复杂变得可进入，把结构变得可训练，把创作变得更有方向。未来，我们也将继续围绕课程系统、分析工具、AI辅助学习、跨媒介实验与创作支持等方向不断完善网站内容，使 Arttao.net 不只是一个网站，而是一个能够陪伴学习者长期成长、不断拓展艺术认知与创作能力的实践平台。

我们的团队：

网站框架总设计-网站总编辑：刘影钊

1982年毕业于哈尔滨师范大，获学士学位。

1992年毕业于鲁迅美术学院，获硕士学位。

1992–2000年：天津美术学院油画系任教。

1994年获中国美术家协会主办的“首届油画静物画展”一等奖。创造出的“中国式静物画”作品对中国静物油画界产生了广泛的影响。

2001年移居美国。受中西文化的影响，视野变得更加国际化。艺术风格和绘画观念也发生了巨大变化，目前，专心创造当代几何抽象艺术作品，并著有《当代几何抽象艺术创作手册》一书。

1992–1999年，作品参加苏富比、佳士得、中国嘉德、中国保利、中国瀚海、荣宝斋、上海朵云轩等国内、国际著名拍卖行的40多次作品拍卖，并在作品成交率方面保持着良好的记录。

作品被香港鲍氏家族、澳门总督、普华永道会计师事务所、美国“超级碗”总决赛董事会主席、美国田纳西艺术博物馆、美国新墨西哥州政府永久收藏，曾参加过迈阿密艺术博览会、芝加哥艺术博览会等，近百件作品在美国各大艺术杂志上发表，并接受中央电视台等多家国内外有影响力的媒体采访。

公开出版了《油画静物法插图》、《中国当代强派》、《油画静物选集》等专著,2023-2026开始研究人工智能运用于艺术创作和教学的工作，2024-2026年创建arttao.org 和arttao.net AI艺术网站。

网站技术助理：Yunfei (Selina) Shih

加利福尼亚州，梅尼菲 (Menifee)

(951)-550-1877

yunfeishih125@gmail.com

GitHub: github.com/SelineSh

教育背景

加利福尼亚大学圣地亚哥分校 (UCSD)

理学学士 (B.S.) —— 计算机科学专业

2025年12月

相关课程：数据结构、机器学习、数据库系统、计算机视觉

项目经历

县级电动汽车需求分析

Python, Pandas, Matplotlib

• 分析了超过21万条电动汽车记录，以识别各地区的普及趋势

• 构建了数据可视化图表，突显各县级行政区在电动汽车使用上的差异

• 运用统计分析方法，为相关政策制定及基础设施建设建议提供数据支持

• 为可持续交通规划提供了具有参考价值的洞察与建议

AI生成图像检测研究

• 针对AI生成图像的检测方法（如CNN、扩散模型等）开展了深入研究

• 梳理并回顾了2018年至2024年间计算机视觉领域的最新发展动态

• 识别并归纳了在区分真实图像与合成图像方面所面临的挑战

• 为AI取证及检测系统的未来发展方向提出了前瞻性建议

• 2024-2026年担任 arttao.org  arttao.net  AI艺术网站技术助理

技能专长

编程语言：Python, Java,

JavaScript, HTML, CSS

库与工具：Pandas,

NumPy, Matplotlib, Git, VS

Code

其他技能：数据分析、数据

可视化、面向对象

编程 (OOP)

语言能力

英语（流利）中文（母语）