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Datasets That Are Not — 新奇性の高い出力を求めたデータセットのAugmentation手法
2022
データセットの模倣ではない、新奇性の高い出力を生成AIを用いて実現するために、生成した画像をデータセットに追加していくことを繰り返す
Wu, Yusong, Kyle Kastner, Tim Cooijmans, Cheng-Zhi Anna Huang, and Aaron Courville. n.d. “Datasets That Are Not: Evolving Novelty Through Sparsity and Iterated Learning.”
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theory
January 17, 2023
それっぽさと新奇性、それぞれを最大化するGANモデルを用いた音楽生成 — Musicality-Novelty GAN
2018
人真似ではない新しい音楽をAIで生成しようとする野心的な研究
Chen, Gong, Yan Liu, Sheng-Hua Zhong, and Xiang Zhang. 2018. “Musicality-Novelty Generative Adversarial Nets for Algorithmic Composition.” In Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia
, 1607–15. MM ’18. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery.
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musictheory
August 7, 2022
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.
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arttheoryGANvisual
May 19, 2021
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.
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theoryart
May 11, 2021
記号創発問題 ─記号創発ロボティクスによる記号接地問題の本質的解決に向けて─
2016
谷口忠大, "記号創発問題: 記号創発ロボティクスによる記号接地問題の本質的解決に向けて (< 特集> 認知科学と記号創発ロボティクス: 実世界情報に基づく知覚的シンボルシステムの構成論的理解に向けて)", 人工知能 Vol.31.1, pp74-81, (2016).
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February 5, 2020
