ICCC会议在它的领域内非常有名，但圈子相对小众。下面我为你全面、客观地分析一下ICCC会议论文怎么样。

核心结论

ICCC是计算创意领域的顶级国际会议，具有高度的专业性和权威性。 如果你的研究方向是计算创意，那么ICCC是你不容错过的最佳发表平台。但它的影响力和认可度也因其高度专业化而存在一定的局限性。

详细分析

1. 定位与权威性

顶级专业性会议：ICCC的全称是International Conference on Computational Creativity。在这个特定交叉学科（人工智能 + 艺术/创意）里，它被公认为是最顶级的学术会议，相当于该领域的“顶会”。

核心社区：参加这个会议的人几乎囊括了全球所有从事计算创意研究的学者、艺术家和工程师。你能在这里看到这个领域最前沿、最核心的研究成果。

历史悠久：从2010年开始每年举办，已经建立了成熟的学术社区和严格的审稿流程。

2. 研究内容与特点

ICCC关注的是让计算机具有创造力，而不仅仅是执行重复性任务。其研究内容非常独特和有趣，包括但不限于：

● 创意生成：计算机生成诗歌、故事、音乐、绘画、舞蹈等。

● 创意评估：如何客观、量化地评估计算机生成作品的“创意性”和“质量”。

● 计算模型：构建模拟人类创意过程的计算模型和心理模型。

● 人机协同创作：研究人类与AI合作进行艺术创作的新模式。

● 具体应用领域：包括但不限于视觉艺术、音乐、文学、游戏设计、科学发现、广告创意等。

特点：论文通常兼具技术深度和对“创意”本质的哲学思考，是一个典型的科学与人文艺术交叉的领域。

3. 论文质量与审稿

质量较高：由于是顶级会议，投稿的竞争相当激烈。录用的论文通常具有创新性的思想、扎实的实验或系统实现、以及严谨的论述。

审稿流程：采用同行评议。审稿人都是该领域的专家，他们的意见通常非常专业和有建设性，即使被拒稿，反馈意见也对后续研究有很大帮助。

接收率：根据往年数据，接收率通常在40%-50% 左右。这个比例在顶级会议中算是相对宽松的，但这主要是因为该领域本身比较小众和前沿，投稿的都是对该领域有深入了解的研究者，稿件整体水平较高。

4. 影响力与认可度

在领域内：影响力是绝对的顶尖。在计算创意领域，一篇ICCC论文的含金量非常高，是评价一个研究者水平的重要指标。

在更广泛的AI社区：影响力相对有限。与CVPR（计算机视觉）、ACL（自然语言处理）、ICML（机器学习）这些动辄上万人的AI顶会相比，ICCC的规模要小得多（通常一两百人）。因此，在主流AI圈，它的知名度不那么高。

在学术界：在计算机科学、数字媒体艺术、设计学等相关院系，ICCC被广泛认可为一个高质量的国际会议。尤其在评价博士生的研究成果时，一篇ICCC论文是很有分量的。

在产业界：随着AIGC的爆火，ICCC所研究的核心问题正变得越来越受关注。谷歌、微软、Meta等公司的研究团队也越来越关注这个会议。一篇ICCC论文可以很好地证明你在AIGC核心算法与理论方面的研究能力。

5. 优点

● 领域权威：计算创意领域的黄金标准。

● 社区紧密：规模小，可以很方便地与领域内的大牛和同行深入交流。

● 前沿性强：能接触到最前沿、最大胆的关于机器创造力的想法。

● 跨学科性：能接触到来自计算机科学、心理学、艺术、哲学等不同背景的研究者，视野开阔。

● 对AIGC研究有直接价值：如果你做的是AIGC的底层理论、创意评估、可控生成等，ICCC非常对口。

6. 缺点/局限性

● 圈子小：影响力主要集中在自己的小圈子内。

● 竞争生态：相比于其他AI大模型“军备竞赛”式的会议，ICCC更偏向于对“创意”本身的探索，有时显得不那么“工程”和“实用”。

● 认可度依赖环境：在你所在的实验室或院系，如果大家不了解这个领域，可能需要你额外解释这个会议的水平。

总结与建议

对于计算创意领域的研究者：必须参加的顶级会议，是发表成果和融入社区的首选。

对于从事AIGC、AI艺术相关研究的研究者：强烈推荐。特别是如果你的研究不止于应用，还关心创意模型、评估方法、人机协作等更深层的问题，ICCC是最佳平台。

对于主流AI（如CV/NLP）的研究者：如果你的工作有很强的“创造性”成分（例如，生成了前所未有的图像风格、写出了新颖的文本），可以考虑投ICCC作为一个补充或交叉学科的展示。但如果追求更广泛的影响力，可能还是优先选择本领域的顶会。

总而言之，ICCC会议论文是“术业有专攻”的典型代表。在其专业领域内，它是皇冠上的明珠；在整个AI浩渺的星空中，它是一颗独特而璀璨的专项之星。