論文の概要: GAN Computers Generate Arts? A Survey on Visual Arts, Music, and
Literary Text Generation using Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03857v1
- Date: Mon, 9 Aug 2021 07:59:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-10 15:51:57.875714
- Title: GAN Computers Generate Arts? A Survey on Visual Arts, Music, and
Literary Text Generation using Generative Adversarial Network
- Title(参考訳): GAN Computers Generate Arts?
生成的adversarial networkを用いた視覚芸術・音楽・文芸テキスト生成に関する調査研究
- Authors: Sakib Shahriar
- Abstract要約: 本調査では, 視覚芸術, 音楽, 文学テキストの生成にGANを用いた最近の作品について考察する。
GANを使ったアートジェネレーションにおける重要な課題のいくつかは、今後の作業の推奨とともに強調されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: "Art is the lie that enables us to realize the truth." - Pablo Picasso. For
centuries, humans have dedicated themselves to producing arts to convey their
imagination. The advancement in technology and deep learning in particular, has
caught the attention of many researchers trying to investigate whether art
generation is possible by computers and algorithms. Using generative
adversarial networks (GANs), applications such as synthesizing photorealistic
human faces and creating captions automatically from images were realized. This
survey takes a comprehensive look at the recent works using GANs for generating
visual arts, music, and literary text. A performance comparison and description
of the various GAN architecture are also presented. Finally, some of the key
challenges in art generation using GANs are highlighted along with
recommendations for future work.
- Abstract(参考訳): 「芸術とは、真実を実現するための嘘である。」
-パブロ・ピカソ。
何世紀もの間、人類は想像力を伝えるために芸術制作に専念してきた。
特に、テクノロジーとディープラーニングの進歩は、コンピュータとアルゴリズムによってアート生成が可能かどうかを調べる多くの研究者の注目を集めている。
generative adversarial network (gans) を用いて、フォトリアリスティックな人間の顔の合成や、画像から自動的にキャプションを作成するアプリケーションを実現する。
本調査では, 視覚芸術, 音楽, 文学テキストの生成にGANを用いた最近の作品について概観する。
各種GANアーキテクチャの性能比較と記述についても述べる。
最後に、GANを使ったアートジェネレーションにおける重要な課題は、今後の仕事の推奨とともに強調されている。
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