論文の概要: Co-creation and ownership for AI radio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00485v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 13:35:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:24:57.260494
- Title: Co-creation and ownership for AI radio
- Title(参考訳): AIラジオの共同制作と所有権
- Authors: Skylar Gordon, Robert Mahari, Manaswi Mishra, and Ziv Epstein
- Abstract要約: AI音楽生成、主観評価、パーソナライズされたレコメンデーションをブレンドしたコンセプトのカジュアルクリエーターであるArtificial$.!
我々は、Artificial$.!$fmの設計と開発について報告し、プラットフォーム上で生成されたアーティファクトの所有権に関する法的分析を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2839524529089017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent breakthroughs in AI-generated music open the door for new forms for
co-creation and co-creativity. We present Artificial$.\!$fm, a proof-of-concept
casual creator that blends AI-music generation, subjective ratings, and
personalized recommendation for the creation and curation of AI-generated
music. Listeners can rate emergent songs to steer the evolution of future
music. They can also personalize their preferences to better navigate the
possibility space. As a "slow creator" with many human stakeholders,
Artificial$.\!$fm is an example of how casual creators can leverage human
curation at scale to collectively navigate a possibility space. It also
provides a case study to reflect on how ownership should be considered in these
contexts. We report on the design and development of Artificial$.\!$fm, and
provide a legal analysis on the ownership of artifacts generated on the
platform.
- Abstract(参考訳): AI生成音楽の最近のブレークスルーは、共同創造と共同創造のための新しい形態の扉を開く。
人工的な$を提示する。
\!
コンセプト実証のカジュアルクリエーターである$fmは、AI音楽生成、主観評価、AI生成音楽の作成とキュレーションのためのパーソナライズされたレコメンデーションをブレンドする。
聴取者は創発的な歌を評価でき、将来の音楽の進化を制御できる。
好みをパーソナライズして、可能性空間をナビゲートすることもできる。
多くの利害関係者を持つ"スロークリエーター"として、Artificial$.com。
\!
$fmは、カジュアルなクリエーターが人間のキュレーションを大規模に活用して、可能性空間を集合的にナビゲートできる例だ。
また、これらのコンテキストにおけるオーナシップをどのように考えるべきかを反映したケーススタディも提供します。
我々はArtificial$の設計と開発について報告する。
\!
そして、プラットフォームで生成されたアーティファクトの所有権に関する法的分析を提供する。
関連論文リスト
- A Survey of Foundation Models for Music Understanding [60.83532699497597]
この研究は、AI技術と音楽理解の交差に関する初期のレビューの1つである。
音楽理解能力に関して,近年の大規模音楽基盤モデルについて検討,分析,検証を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-15T03:34:14Z) - Between the AI and Me: Analysing Listeners' Perspectives on AI- and Human-Composed Progressive Metal Music [1.2874569408514918]
我々は,ロックミュージックをコントロールグループとして利用し,AIと人為的に生成するプログレッシブメタルに対する参加者の視点を探る。
本稿では,世代タイプ(人間対AI),ジャンル(プログレッシブメタル対ロック),キュレーションプロセス(ランダム対チェリーピック)の効果を評価するための混合手法を提案する。
本研究は,AI音楽生成におけるジャンル別特化を実現するために,ファインチューニングを用いたことを検証する。
人間の音楽に類似した評価を受けるAI生成の抜粋はいくつかあったが、聴取者は人間の作曲を好んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-31T14:03:45Z) - MusicRL: Aligning Music Generation to Human Preferences [62.44903326718772]
MusicRLは人間のフィードバックによって微調整された最初の音楽生成システムである。
ユーザに対してMusicLMをデプロイし,30,000対の選好からなる実質的なデータセットを収集する。
人間のフィードバックを大規模に組み込んだ最初のテキスト-音楽モデルであるMusicRL-Uを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T18:36:52Z) - Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。
AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T08:49:12Z) - Exploring Variational Auto-Encoder Architectures, Configurations, and
Datasets for Generative Music Explainable AI [7.391173255888337]
音楽と芸術のための生成AIモデルは、ますます複雑で理解しづらい。
生成AIモデルをより理解しやすいものにするためのアプローチの1つは、生成AIモデルに少数の意味的に意味のある属性を課すことである。
本稿では,変分自動エンコーダモデル(MeasureVAEとAdversarialVAE)の異なる組み合わせが音楽生成性能に与える影響について,系統的な検討を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T17:27:30Z) - Exploring XAI for the Arts: Explaining Latent Space in Generative Music [5.91328657300926]
音楽生成のための潜在変数モデルをより説明しやすいものにする方法を示す。
潜在空間正則化を用いて、潜在空間の特定の次元を有意義な音楽属性にマッピングする。
また、潜時空間における音楽的属性の可視化を行い、潜時空間次元の変化の影響を理解し予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-10T10:59:24Z) - Beyond Reality: The Pivotal Role of Generative AI in the Metaverse [98.1561456565877]
本稿では、生成型AI技術がMetaverseをどう形成しているかを包括的に調査する。
我々は、AI生成文字による会話インタフェースを強化しているChatGPTやGPT-3といったテキスト生成モデルの応用を探求する。
また、現実的な仮想オブジェクトを作成する上で、Point-EやLumimithmicのような3Dモデル生成技術の可能性についても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T05:44:20Z) - Artificial muses: Generative Artificial Intelligence Chatbots Have Risen
to Human-Level Creativity [1.332560004325655]
6つの生成人工知能(GAI)による人為的アイデアとの比較
AIと人間の創造性には質的な違いはないが、アイデアの生成方法には違いがある。
以上の結果から,GAIは創造的プロセスにおいて貴重なアシスタントであることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T16:35:01Z) - Redefining Relationships in Music [55.478320310047785]
私たちは、AIツールが音楽文化を根本的に変えてくれると論じています。
この分野で働く人々は、音楽の実践、消費、意味に対するネガティブな影響を減らすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T19:44:32Z) - A Survey on Artificial Intelligence for Music Generation: Agents,
Domains and Perspectives [10.349825060515181]
人間がどのように音楽を作曲し、新しいAIシステムがそのようなプロセスを模倣するかを説明する。
AIモデルとアルゴリズムがいかにして音楽を生成するかを理解するために、私たちは、音楽生成プロセスに参加するエージェントを探索、分析、記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T11:54:30Z) - Youling: an AI-Assisted Lyrics Creation System [72.00418962906083]
本稿では,AIによる歌詞作成システムである textitYouling について紹介する。
歌詞生成プロセスでは、textitYoulingは従来の1パスのフルテキスト生成モードとインタラクティブな生成モードをサポートする。
システムは、ユーザーが望まない文や歌詞の言葉を繰り返し修正できるリビジョンモジュールも提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T03:57:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。