論文の概要: Automating Generative Deep Learning for Artistic Purposes: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01858v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 08:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 20:03:56.722688
• Title: Automating Generative Deep Learning for Artistic Purposes: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: 芸術的目的のための生成的深層学習の自動化:課題と機会
• Authors: Sebastian Berns, Terence Broad, Christian Guckelsberger and Simon Colton
• Abstract要約: 本稿では,芸術的応用に特化して生成的深層学習を自動化する枠組みを提案する。 このフレームワークは、自動化のターゲットとして、創造的な責任を生成システムに渡す機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9116784879310027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a framework for automating generative deep learning with a specific focus on artistic applications. The framework provides opportunities to hand over creative responsibilities to a generative system as targets for automation. For the definition of targets, we adopt core concepts from automated machine learning and an analysis of generative deep learning pipelines, both in standard and artistic settings. To motivate the framework, we argue that automation aligns well with the goal of increasing the creative responsibility of a generative system, a central theme in computational creativity research. We understand automation as the challenge of granting a generative system more creative autonomy, by framing the interaction between the user and the system as a co-creative process. The development of the framework is informed by our analysis of the relationship between automation and creative autonomy. An illustrative example shows how the framework can give inspiration and guidance in the process of handing over creative responsibility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,芸術的応用に特化して生成的深層学習を自動化する枠組みを提案する。 このフレームワークは、自動化のターゲットとして、創造的な責任を生成システムに渡す機会を提供する。 ターゲットの定義には、自動化機械学習のコアコンセプトと、標準設定と芸術設定の両方で生成的なディープラーニングパイプラインの分析を採用します。 フレームワークのモチベーションを高めるために、我々は、自動化は生成システムの創造的責任を高めるという目標、すなわち計算的創造性研究の中心的なテーマとよく一致していると論じる。 我々は,共同創造プロセスとしてユーザとシステム間のインタラクションをフレーミングすることにより,生成システムに対してより創造的な自律性を与えるという課題として,オートメーションを理解する。 フレームワークの開発は、自動化と創造的自律性の関係の分析によって通知されます。 実証的な例は、創造的な責任を委譲するプロセスにおいて、フレームワークがインスピレーションとガイダンスを与える方法を示している。

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