Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning of Art Style Using AI and Its Evaluation Based on Psychological Experiments

論文の概要: Learning of Art Style Using AI and Its Evaluation Based on Psychological Experiments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02220v1
Date: Mon, 4 May 2020 07:19:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-07 01:13:02.706457
Title: Learning of Art Style Using AI and Its Evaluation Based on Psychological Experiments
Title（参考訳）: AIを用いたアートスタイルの学習とその心理実験による評価
Authors: Mai Cong Hung, Ryohei Nakatsu, Naoko Tosa, Takashi Kusumi, Koji Koyamada
Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、より少ないトレーニングデータでディープラーニングを実行できる新しいAI技術である。 GANを用いて異なるスタイルのアートセットの比較を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329802
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: GANs (Generative adversarial networks) is a new AI technology that can perform deep learning with less training data and has the capability of achieving transformation between two image sets. Using GAN we have carried out a comparison between several art sets with different art style. We have prepared several image sets; a flower photo set (A), an art image set (B1) of Impressionism drawings, an art image set of abstract paintings (B2), an art image set of Chinese figurative paintings, (B3), and an art image set of abstract images (B4) created by Naoko Tosa, one of the authors. Transformation between set A to each of B was carried out using GAN and four image sets (B1, B2, B3, B4) was obtained. Using these four image sets we have carried out psychological experiment by asking subjects consisting of 23 students to fill in questionnaires. By analyzing the obtained questionnaires, we have found the followings. Abstract drawings and figurative drawings are clearly judged to be different. Figurative drawings in West and East were judged to be similar. Abstract images by Naoko Tosa were judged as similar to Western abstract images. These results show that AI could be used as an analysis tool to reveal differences between art genres.
Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は、より少ないトレーニングデータでディープラーニングを実行し、2つのイメージセット間の変換を実現する、新たなAI技術である。 ganを用いて、異なるアートスタイルを持つ複数のアートセットの比較を行いました。筆者の1人である土佐直子によって作成された、花写真(A)、印象派画の画像(B1)、抽象画の画像(B2)、中国図画の画像(B3)、抽象画の画像(B4)など、いくつかの画像セットを用意した。 GANを用いて集合Aから各Bへの変換を行い、4つの画像集合(B1,B2,B3,B4)を得た。これら4つの画像を用いて,23名からなる被験者にアンケートの記入を依頼し,心理実験を行った。得られたアンケートを分析した結果,以下の結果が得られた。抽象図面と図形図面は明らかに異なると判断される。西と東の比定図は似ていると判断された。土佐直子による抽象画像は西洋の抽象画像と類似していると判断された。これらの結果は、アートジャンルの違いを明らかにする分析ツールとしてAIが使用できることを示している。

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