論文の概要: Gaud\'i: Conversational Interactions with Deep Representations to
Generate Image Collections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04404v1
- Date: Sun, 5 Dec 2021 07:02:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-09 14:31:05.635711
- Title: Gaud\'i: Conversational Interactions with Deep Representations to
Generate Image Collections
- Title（参考訳）: Gaud\'i: 画像コレクションを生成するためのディープ表現との対話的インタラクション
- Authors: Victor S. Bursztyn, Jennifer Healey, Vishwa Vinay
- Abstract要約: Gaud'iは、デザイナーが自然言語を使ってインスピレーションのある画像を探すのを助けるために開発された。
私たちの試みは、デザイナーがクライアントに創造的な方向性を示すときに伝えるストーリーとして、ムードボードを表現しようとする最初の試みです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.012745542766506
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Based on recent advances in realistic language modeling (GPT-3) and
cross-modal representations (CLIP), Gaud\'i was developed to help designers
search for inspirational images using natural language. In the early stages of
the design process, with the goal of eliciting a client's preferred creative
direction, designers will typically create thematic collections of
inspirational images called "mood-boards". Creating a mood-board involves
sequential image searches which are currently performed using keywords or
images. Gaud\'i transforms this process into a conversation where the user is
gradually detailing the mood-board's theme. This representation allows our AI
to generate new search queries from scratch, straight from a project briefing,
following a theme hypothesized by GPT-3. Compared to previous computational
approaches to mood-board creation, to the best of our knowledge, ours is the
first attempt to represent mood-boards as the stories that designers tell when
presenting a creative direction to a client.
- Abstract（参考訳）: 現実的な言語モデリング (GPT-3) とクロスモーダル表現 (CLIP) の最近の進歩に基づき、Gud\'i は自然言語を用いたインスピレーション画像の検索を支援するために開発された。
デザインプロセスの初期段階では、クライアントの好みの創造的な方向性を引き出すことを目標に、デザイナーは通常「ムードボード」と呼ばれるインスピレーション的なイメージのテーマ的なコレクションを作成する。
ムードボードの作成には、現在キーワードやイメージを使用して実行されるシーケンシャルなイメージ検索が含まれる。
Gaud\'iはこのプロセスをユーザが徐々にムードボードのテーマを詳述する会話に変換する。
この表現により、GPT-3で仮定されたテーマに従って、プロジェクトブリーフィングから直接、AIがゼロから新しい検索クエリを生成することができる。
これまでのムードボード作成に対する計算手法と比較すると、私たちの知る限りでは、私たちの試みは、デザイナーがクライアントに創造的な方向性を示すときに伝えるストーリーとして、ムードボードを表現しようとする最初の試みである。
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