論文の概要: The Joy of Neural Painting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10283v1
- Date: Fri, 19 Nov 2021 15:44:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-22 17:34:34.756881
- Title: The Joy of Neural Painting
- Title(参考訳): 神経絵画の喜び
- Authors: Ernesto Diaz-Aviles and Claudia Orellana-Rodriguez and Beth Jochim
- Abstract要約: 私たちは、GANフレームワークに従ってブラシストロークを生成するモデルのクラスをトレーニングします。
GANの限界を克服し、ニューラルネットワークのトレーニングを高速化するために、Transfer Learningをプロセスに適用し、数日から数時間に短縮しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Neural Painters is a class of models that follows a GAN framework to generate
brushstrokes, which are then composed to create paintings. GANs are great
generative models for AI Art but they are known to be notoriously difficult to
train. To overcome GAN's limitations and to speed up the Neural Painter
training, we applied Transfer Learning to the process reducing it from days to
only hours, while achieving the same level of visual aesthetics in the final
paintings generated. We report our approach and results in this work.
- Abstract(参考訳): ニューラルペインティング(neural painters)は、ganフレームワークに従ってブラシストロークを生成し、絵を作成するためのモデルである。
GANはAIアートの優れた生成モデルですが、トレーニングが難しいことで知られています。
GANの限界を克服し,ニューラルペインティングのトレーニングを高速化するために,最終的な絵画において同じレベルの視覚美学を達成しつつ,数日から数時間に短縮するプロセスにトランスファーラーニングを適用した。
私たちはこの研究のアプローチと成果を報告します。
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