論文の概要: Interpolating GANs to Scaffold Autotelic Creativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11119v1
• Date: Tue, 21 Jul 2020 22:29:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 04:30:56.172930
• Title: Interpolating GANs to Scaffold Autotelic Creativity
• Title（参考訳）: GANと自動車の創造性を補間する
• Authors: Ziv Epstein, Oc\'eane Boulais, Skylar Gordon, and Matt Groh
• Abstract要約: Meet the Ganimals』(ミート・ザ・ガニマルズ)は、GANをベースとしたカジュアルなクリエーター。 GANは、可能性空間を効率的に探索することで、ガニマルと呼ばれる新しいハイブリッド動物を生成することができる。 ユーザーは、新しいガニマルを発見し、自分自身を創造し、そのガニマルの美的、感情的、形態的特性に対する反応を共有することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2839524529089017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The latent space modeled by generative adversarial networks (GANs) represents a large possibility space. By interpolating categories generated by GANs, it is possible to create novel hybrid images. We present "Meet the Ganimals," a casual creator built on interpolations of BigGAN that can generate novel, hybrid animals called ganimals by efficiently searching this possibility space. Like traditional casual creators, the system supports a simple creative flow that encourages rapid exploration of the possibility space. Users can discover new ganimals, create their own, and share their reactions to aesthetic, emotional, and morphological characteristics of the ganimals. As users provide input to the system, the system adapts and changes the distribution of categories upon which ganimals are generated. As one of the first GAN-based casual creators, Meet the Ganimals is an example how casual creators can leverage human curation and citizen science to discover novel artifacts within a large possibility space.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) によってモデル化された潜在空間は、大きな可能性空間を表す。 GANによって生成されたカテゴリを補間することにより、新しいハイブリッド画像を作成することができる。 我々は、この空間を効率的に探索することで、新しいハイブリッド動物を生成できるBigGANを補間したカジュアルなクリエーター「Meet the Ganimals」を紹介します。 従来のカジュアルなクリエーターと同じく、システムはシンプルな創造的なフローをサポートし、可能性空間の迅速な探索を促進する。 ユーザーは新しいガニマルを発見し、独自のものを作り、ガニマルの美的、感情的、形態的特徴に対する反応を共有することができる。 ユーザがシステムに入力を提供すると、システムはガニマルが生成されるカテゴリの分布を適応し、変更する。 GANベースの最初のカジュアルクリエーターの1人であるMeet the Ganimalsは、カジュアルクリエーターが人間のキュレーションと市民科学を利用して、大きな可能性空間で新しいアーティファクトを発見する方法の例だ。

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