論文の概要: CLIP-CLOP: CLIP-Guided Collage and Photomontage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03146v1
• Date: Fri, 6 May 2022 11:33:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 16:44:02.351416
• Title: CLIP-CLOP: CLIP-Guided Collage and Photomontage
• Title（参考訳）: clip-clop:クリップガイド付きコラージュとフォトモンタージュ
• Authors: Piotr Mirowski, Dylan Banarse, Mateusz Malinowski, Simon Osindero, Chrisantha Fernando
• Abstract要約: 我々はコラージュを生成するために勾配に基づく発電機を設計する。 人間のアーティストはイメージパッチのライブラリをキュレートし、画像構成全体を(プロンプトで)記述する必要がある。 われわれは高解像度コラージュの美的可能性を探究し、オープンソースのGoogle Colabを芸術ツールとして提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.460669517251084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The unabated mystique of large-scale neural networks, such as the CLIP dual image-and-text encoder, popularized automatically generated art. Increasingly more sophisticated generators enhanced the artworks' realism and visual appearance, and creative prompt engineering enabled stylistic expression. Guided by an artist-in-the-loop ideal, we design a gradient-based generator to produce collages. It requires the human artist to curate libraries of image patches and to describe (with prompts) the whole image composition, with the option to manually adjust the patches' positions during generation, thereby allowing humans to reclaim some control of the process and achieve greater creative freedom. We explore the aesthetic potentials of high-resolution collages, and provide an open-source Google Colab as an artistic tool.
• Abstract（参考訳）: CLIP双対画像とテキストエンコーダのような大規模ニューラルネットワークの未解決の神秘は、自動的に生成されたアートを普及させた。 より洗練されたジェネレータは芸術作品のリアリズムと視覚的な外観を強化し、創造的な即興的な工学は様式的な表現を可能にした。 ループの理想のアーティストによってガイドされた我々は、コラージュを生成するための勾配ベースのジェネレータを設計する。 人間のアーティストは、画像パッチのライブラリをキュレートし、画像構成全体を記述し(プロンプトで)、生成中のパッチの位置を手動で調整することで、プロセスのコントロールを回復し、より創造的な自由を達成することができる。 われわれは高解像度コラージュの美的可能性を探究し、オープンソースのGoogle Colabを芸術ツールとして提供する。

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