論文の概要: Paint4Poem: A Dataset for Artistic Visualization of Classical Chinese Poems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11682v1
• Date: Thu, 23 Sep 2021 22:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-27 14:25:13.739062
• Title: Paint4Poem: A Dataset for Artistic Visualization of Classical Chinese Poems
• Title（参考訳）: paint4poem:漢詩の芸術的視覚化のためのデータセット
• Authors: Dan Li, Shuai Wang, Jie Zou, Chang Tian, Elisha Nieuwburg, Fengyuan Sun, Evangelos Kanoulas
• Abstract要約: Paint4Poemと呼ばれる新しいデータセットを構築します。 Paint4Poemは、中国の影響力のある画家から手作業で集めた、高品質な詩画301組で構成されている。 詩の多様性,絵画スタイル,および詩と絵画の意味的関連性について,Paint4Poemを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.72849584295798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we propose a new task: artistic visualization of classical Chinese poems, where the goal is to generatepaintings of a certain artistic style for classical Chinese poems. For this purpose, we construct a new dataset called Paint4Poem. Thefirst part of Paint4Poem consists of 301 high-quality poem-painting pairs collected manually from an influential modern Chinese artistFeng Zikai. As its small scale poses challenges for effectively training poem-to-painting generation models, we introduce the secondpart of Paint4Poem, which consists of 3,648 caption-painting pairs collected manually from Feng Zikai's paintings and 89,204 poem-painting pairs collected automatically from the web. We expect the former to help learning the artist painting style as it containshis most paintings, and the latter to help learning the semantic relevance between poems and paintings. Further, we analyze Paint4Poem regarding poem diversity, painting style, and the semantic relevance between poems and paintings. We create abenchmark for Paint4Poem: we train two representative text-to-image generation models: AttnGAN and MirrorGAN, and evaluate theirperformance regarding painting pictorial quality, painting stylistic relevance, and semantic relevance between poems and paintings.The results indicate that the models are able to generate paintings that have good pictorial quality and mimic Feng Zikai's style, but thereflection of poem semantics is limited. The dataset also poses many interesting research directions on this task, including transferlearning, few-shot learning, text-to-image generation for low-resource data etc. The dataset is publicly available.(https://github.com/paint4poem/paint4poem)
• Abstract（参考訳）: 本論では、古典漢詩の芸術的可視化という新しい課題を提案する。 そこで我々はPaint4Poemという新しいデータセットを構築した。 ペイント4ポエムの第1部は、中国の影響力ある画家・風海から手作業で集めた、高品質な詩画301点からなる。 そこで,本研究では,Feng Zikaiの絵画から手作業で収集した3,648対と,ウェブから自動的に収集された89,204対からなるPaint4Poemの2部について紹介する。 前者は最も多くの絵画を含む画家のスタイルを学ぶのに役立ち、後者は詩と絵画の間の意味的関連性を学ぶのに役立つと期待する。 さらに,詩の多様性,絵画様式,詩と絵画の意味的関連について,Paint4Poemを分析した。 本研究では,2つの代表的なテキスト・画像生成モデルである「AttnGAN」と「MirrorGAN」を訓練し,絵画の質,絵画の様式的関連性,絵画と絵画の意味的関連性について評価する。 このデータセットは、転送学習、少数ショット学習、低リソースデータのためのテキストから画像への生成など、このタスクに関する興味深い研究の方向も示している。 データセットは公開されている。 (https://github.com/paint4poem/paint4poem)

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