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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
SpaceSheets スプレッドシート型UIでの潜在空間探索 – SpaceSheets: Interactive Latent Space Exploration through a Spreadsheet Interface
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
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
横顔から正面から見た顔を生成 – Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis
GANを応用したSANによるSaliency Map(顕著性マップ)の生成 – Supervised Adversarial Networks for Image Saliency Detection –