論文の概要: Generative Art Using Neural Visual Grammars and Dual Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00162v2
• Date: Tue, 4 May 2021 01:34:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 10:47:15.555755
• Title: Generative Art Using Neural Visual Grammars and Dual Encoders
• Title（参考訳）: ニューラルビジュアル文法とデュアルエンコーダを用いた生成芸術
• Authors: Chrisantha Fernando, S. M. Ali Eslami, Jean-Baptiste Alayrac, Piotr Mirowski, Dylan Banarse, Simon Osindero
• Abstract要約: 生成芸術を創出するための新しいアルゴリズムについて述べる。 ユーザーがテキスト文字列を入力することができ、この文字列に対する創造的な応答で画像が出力されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.100664361601112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whilst there are perhaps only a few scientific methods, there seem to be almost as many artistic methods as there are artists. Artistic processes appear to inhabit the highest order of open-endedness. To begin to understand some of the processes of art making it is helpful to try to automate them even partially. In this paper, a novel algorithm for producing generative art is described which allows a user to input a text string, and which in a creative response to this string, outputs an image which interprets that string. It does so by evolving images using a hierarchical neural Lindenmeyer system, and evaluating these images along the way using an image text dual encoder trained on billions of images and their associated text from the internet. In doing so we have access to and control over an instance of an artistic process, allowing analysis of which aspects of the artistic process become the task of the algorithm, and which elements remain the responsibility of the artist.
• Abstract（参考訳）: 科学的な手法は少なからず存在するが、芸術的手法は芸術家とほぼ同程度である。 芸術的過程は、最も高い開放性を持つ。 アートのプロセスの一部を理解し始めるには、それを部分的に自動化しようとしても役立ちます。 本稿では,ユーザがテキスト文字列を入力し,その文字列に対する創造的応答の中でその文字列を解釈する画像を出力する,生成的アートを生成する新しいアルゴリズムについて述べる。 階層型ニューラルリンデンメイヤーシステムを用いて画像を進化させ、何十億もの画像とそれに関連するインターネットからのテキストに基づいて訓練された画像テキストデュアルエンコーダを用いて、これらの画像を評価する。 それによって、アートプロセスのどの側面がアルゴリズムのタスクとなり、どの要素がアーティストの責任のままなのかを分析することができる。

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