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GLAZE: ぱっと見にはわからないノイズを画像に追加することで、拡散モデルを用いたスタイルの模倣を困難にする仕組み
2023
アーティストのスタイルが勝手に模倣されることを防ぐ Adversarial Example
Shan, Shawn, Jenna Cryan, Emily Wenger, Haitao Zheng, Rana Hanocka, and Ben Y. Zhao. 2023. “GLAZE: Protecting Artists from Style Mimicry by Text-to-Image Models.” arXiv [cs.CR]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2302.04222.
Paper
ethicsimagesociety
February 17, 2023
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
Wav2CLIP: CLIPを使用したロバストなオーディオ表現学習手法
2021
CLIPからオーディオ表現を抽出する手法であるWav2CLIPを提案。オーディオ分類・検索タスクで良好な結果を残す
Paper
soundcross-modalimage
October 31, 2021
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
見えない体を見る. 一人称視点の映像からカメラをつけている人の姿勢を推定. – Seeing Invisible Poses: Estimating 3D Body Pose from Egocentric Video
CycleGAN 対訳がなくても画像を翻訳(変換) – Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
ストリートビューの画像の解析による人口統計調査 – Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US
人気があるから綺麗とは限らない!? – An Image is Worth More than a Thousand Favorites: Surfacing the Hidden Beauty of Flickr Pictures