Tag: art

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References: AI

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Active Divergenceのサーベイ — 学習データの忠実な再現からの適度な逸脱を目指して

2021

生成モデル(Generative Models)をはじめとするAIモデルの精度が上がる=学習データのパターンをより忠実に再現、再構成できるようになってきた一方で、創造性の観点から言うとそれって学習データものの焼き直しに過ぎないのでは? とう疑問も。 どう適度な逸脱を図るか… が本論文のテーマ。

Broad, Terence, Sebastian Berns, Simon Colton, and Mick Grierson. 2021. “Active Divergence with Generative Deep Learning -- A Survey and Taxonomy.” arXiv [cs.LG]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2107.05599.

Paper
GANarttheory
November 12, 2023
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Botto—コミュニティのフィードバックに基づいてNFTアートを自動生成するBot

2021

CLIP+VQ-GANの仕組みを活用

Botto Project

Project
artvisualGAN
November 19, 2021
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X線スキャンとStyle Transferでキャンバスに隠された絵画を「復元」するプロジェクト

2019

X線写真をコンテンツ画像に、同時代の同じ作家の絵をスタイル画像としてスタイルトランスファーをかける。美術史家などからその手法に対して強い批判も上がっている。

Bourached, A., & Cann, G. H. (2019). Raiders of the Lost Art. CrossTalk, 22(7–8), 35. https://doi.org/10.1525/9780520914957-028 

Paper
artimageethics
November 11, 2021
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CLIPと進化戦略ESを用いて、単純なかたちを組み合わせて描く抽象画. AIキュビズム ?

2021

テキストと画像がどのくらいマッチしているかを定量化するモデル OpenAI CLIPを評価関数に用いて、進化戦略ESによって生成した抽象画

YINGTAO TIAN, DAVID HA. Modern Evolution Strategies for Creativity: Fitting Concrete Images and Abstract Concepts (2021)

Project
imageart
October 1, 2021
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画像と文章をつなげるモデル OpenAI CLIPを用いた「CLIPアート」

2021

画像とテキストの関連性の高さを判定するモデルCLIPを用いて、生成される画像を最適化 → テキストの入力にあった画像が生成

OpenAI CLIP + Image Generation Models = CLIP art

Project
artimagecross-modal
July 17, 2021
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The Flemish Scrollers - 議会中にサボっている議員を監視するボット

2021

顔認識とオブジェクト認識を組み合わせて、議会中に電話をいじっている議員を摘発

The Flemish Scrollers, Dries Depoorter (2021)

Project
ethicsart
July 13, 2021
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Visual indeterminacy in GAN art

2020

GANが生成する画像の「●●ぽいけど、なんか違う...」という「不確定性」に着目し、現代アートの特徴との比較を行った上で、今後のGANアートの将来像を探る。

Hertzmann, A. (2020) ‘Visual indeterminacy in GAN art’, Leonardo. MIT Press Journals, 53(4), pp. 424–428.

Paper
arttheoryGANvisual
May 19, 2021
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The Role of AI Attribution Knowledge in the Evaluation of Artwork

2021

クラウドソーシングの仕組みを活用して、AIが描いた絵を区別できるか、またAIが描いたという情報が、絵自体の評価にどのくらい影響するのかを調査。

Gangadharbatla, H. (2021) ‘The Role of AI Attribution Knowledge in the Evaluation of Artwork’, pp. 1–19. doi: 10.1177/0276237421994697.

Paper
theoryart
May 11, 2021
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ArtEmis: Affective Language for Visual Art

2021

8万枚の絵画にクラウドソーシングで44万の言語情報を付加。

ArtEmis: Affective Language for Visual Art

Dataset
visualart
April 22, 2021
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Translating Paintings Into Music Using Neural Networks

2020

音楽とアルバムカバーの関係を学習したモデルをベースに、絵画と音楽を相互に変換するパフォーマンス

Verma, P., Basica, C. and Kivelson, P. D. (2020) ‘Translating Paintings Into Music Using Neural Networks’.

Paper
cross-modalmusicart
April 19, 2021
踊るAI – Dancing to Music

2019

Lee, Hsin-Ying, et al. "Dancing to music." arXiv preprint arXiv:1911.02001 (2019)

Paper
musicart
June 24, 2020
ファッションデザイナーを助けるツール – Human and GAN collaboration to create haute couture dress

2019

Tatsuki Koga, at el., "Human and GAN collaboration to create haute couture dress", 33rd Conference on Neural Information Processing Systems, (2019)

Paper
GANart
February 12, 2020
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自律的人工アーティストプロジェクト Artist in the Cloud: Towards an Autonomous Artist

2019

自律型人工アーティストの制作を試みるオープンプレジェクト

Artist in the Cloud: Towards an Autonomous Artist

Paper
GANart
July 17, 2019
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ロボットを交えての即興コメディHumanMachine – Artificial Intelligence Improvisation

2017

RNNベースのseq2seq会話エンジンを持ったロボットを交えた即興の漫才. 二人のコメディアン兼研究者とロボットのショー

Improvised Comedy as a Turing Test

Project
art
December 8, 2017
👨‍👩‍👦
Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ – Deep Learning Techniques for Music Generation – A Survey

2017

Deep Learning Techniques for Music Generation – A Survey

Web Site
artmusic
November 22, 2017
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まるでアルチンボルド? GANを用いて野菜で顔を描く – The Electronic Curator

2017

The Electronic Curator

Web Site
artGAN
November 13, 2017
👨‍👩‍👦
AIとともに紡ぐホラーストーリー – Sherry, AI-Powered Horror Stories

2017

Sherry, AI-Powered Horror Stories

Project
art
November 10, 2017
👨‍👩‍👦
顔写真から3Dモデルを生成 – Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

2017

Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

demo
artvisualimage
September 29, 2017
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創造性をどう評価するか – A Machine Learning Approach for Evaluating Creative Artifacts

2017

「人間の創造性をどのように評価、定量化するか」という大きな問題に取り組んでいる

A Machine Learning Approach for Evaluating Creative Artifacts

Paper
art
September 16, 2017
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過去の作品を学習することで本当に新しい作品が作れるのか?? – CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms

2017

CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms

Paper
GANartvisual
June 29, 2017
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GANによるカラーパレットの生成 – Colormind

2017

Colormind

Web Site
artimageGAN
March 30, 2017
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AIで表現するとは?壮大なデジタルの歴史から紐解く、その可能性について

2017

AIで表現するとは?壮大なデジタルの歴史から紐解く、その可能性について

Journal
GANart
March 29, 2017
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ファッション・トレンドの解析. 東京は… – Changing Fashion Cultures

2017

Changing Fashion Cultures

Paper
visualart
March 29, 2017
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Learning to Draw: Generating Icons and Hieroglyphs

2017

Learning to Draw: Generating Icons and Hieroglyphs

demo
artimage
January 25, 2017
👨‍👩‍👦
How many animals can one find in a random image?

2017

How many animals can one find in a random image?

Project
artimage
January 23, 2017
👨‍👩‍👦
クリエイティブ ・チューリングテスト- Turing Tests in the Creative Arts

2016

Project
art
December 23, 2016