Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning based co-creative design framework

論文の概要: Machine learning based co-creative design framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08791v1
Date: Thu, 23 Jan 2020 20:18:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-07 12:36:27.624991
Title: Machine learning based co-creative design framework
Title（参考訳）: 機械学習に基づく共同創造設計フレームワーク
Authors: Brian Quanz, Wei Sun, Ajay Deshpande, Dhruv Shah, Jae-eun Park
Abstract要約: 本稿では,複数の機械学習技術を組み合わせたフレキシブルで共同創造的なフレームワークを提案する。本研究では, パーフュームボトル設計ケーススタディにおいて, 人体評価, 定量および定性分析を含む可能性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.556065634179618
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a flexible, co-creative framework bringing together multiple machine learning techniques to assist human users to efficiently produce effective creative designs. We demonstrate its potential with a perfume bottle design case study, including human evaluation and quantitative and qualitative analyses.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の機械学習技術を組み合わせて,効果的な創造的デザインを効率的に作成するためのフレキシブルで共創的なフレームワークを提案する。本研究では, パーフュームボトル設計ケーススタディにおいて, 人体評価と定量および定性分析を含む可能性を示す。

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