論文の概要: At the Intersection of Deep Learning and Conceptual Art: The End of Signature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04312v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 17:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 09:47:19.852158
• Title: At the Intersection of Deep Learning and Conceptual Art: The End of Signature
• Title（参考訳）: ディープラーニングとコンセプトアートの交差点で: 署名の終わり
• Authors: Divya Shanmugam, Katie Lewis, Jose Javier Gonzalez-Ortiz, Agnieszka Kurant, John Guttag
• Abstract要約: 芸術は、科学的な発見が多くの個人的貢献の結果であるという事実を反映し、認識されていない。 コンピュータ科学者は、ジェネレーティブモデルと、アーティストと作業するためのループ内のフィードバックプロセスを開発した。 大規模なスチール、LED、ネオンライトの彫刻は、マサチューセッツ州ケンブリッジの2つの新しい建物に署名しているようだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MIT wanted to commission a large scale artwork that would serve to 'illuminate a new campus gateway, inaugurate a space of exchange between MIT and Cambridge, and inspire our students, faculty, visitors, and the surrounding community to engage with art in new ways and to have art be part of their daily lives.' Among other things, the art was to reflect the fact that scientific discovery is often the result of many individual contributions, both acknowledged and unacknowledged. In this work, a group of computer scientists collaborated with a conceptual artist to produce a collective signature, or a signature learned from contributions of an entire community. After collecting signatures from two communities -- the university, and the surrounding city -- the computer scientists developed generative models and a human-in-the-loop feedback process to work with the artist create an original signature-like structure representative of each community. These signatures are now large-scale steel, LED and neon light sculptures that appear to sign two new buildings in Cambridge, MA.
• Abstract（参考訳）: MITは「新しいキャンパスの入り口を照らし、MITとケンブリッジの交流空間を開設し、学生、教員、ビジター、周辺のコミュニティに新しい方法で芸術と関わり、芸術を日々の生活の一部とするよう促す」大規模な芸術作品の委託を望んだ。 この芸術は、科学的な発見が多くの個人的貢献の結果であるという事実を反映するものであり、認識され、また認識されていない。 この研究において、コンピュータ科学者のグループは概念芸術家と協力し、集団的な署名やコミュニティ全体の貢献から学んだ署名を生み出した。 大学と周辺の都市の2つのコミュニティから署名を集めた後、コンピュータ科学者は生成モデルと人道フィードバックプロセスを開発し、アーティストと協力し、それぞれのコミュニティを代表するオリジナルの署名のような構造を作りました。 これらのサインは現在、ケンブリッジの2つの新しい建物に署名しているように見える、大型のスチール、LED、ネオンライトの彫刻です。

関連論文リスト

• CRAFT@Large: Building Community Through Co-Making [2.5569675122244475]
  CRAFT@Largeは、コーネル工科大学のMakerが立ち上げたイニシアチブで、アイデアを交換するための包括的環境を作る。 我々は、学術的なメーカースペースが行うコミュニティアウトリーチの伝統的な定義に挑戦する。 既存の学術メーカースペースは、1時間に1回のワークショップのみを提供するか、あるいはコミュニティメンバーがプロジェクト課題として学生が使用する問題を提供することで、コミュニティエンゲージメントを行うことが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T17:26:32Z)
• Exploring the Potential of Large Language Models in Artistic Creation: Collaboration and Reflection on Creative Programming [10.57792673254363]
  プログラム全体を呼び出し、複数のサブタスクを発行する、という2つの一般的なコラボレーションアプローチを比較します。 本研究は,アーティストの異なる刺激反射を2つの異なる方法で示すものである。 創造的コーディングにおけるLLMの芸術的可能性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T07:00:06Z)
• CreativeSynth: Creative Blending and Synthesis of Visual Arts based on Multimodal Diffusion [74.44273919041912]
  大規模なテキスト・画像生成モデルは印象的な進歩を遂げ、高品質な画像を合成する能力を示している。 しかし、これらのモデルを芸術的な画像編集に適用することは、2つの重要な課題を提起する。 我々は,マルチモーダル入力をコーディネートする拡散モデルに基づく,革新的な統一フレームワークCreative Synthを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T10:42:09Z)
• Rediscovering Ranganathan: A Prismatic View of His Life through the Knowledge Graph Spectrum [0.0]
  本稿では,S. R. Ranganathan教授の伝記知識グラフ(KG)について紹介する。 KGは2つのレベルで「顔に基づく方法論」を用いて開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T04:29:18Z)
• BioJam Camp: toward justice through bioengineering and biodesign co-learning with youth [0.0]
  BioJamは、ベイエリアの芸術家、科学者、教育者が若者や有色人種のコミュニティと協力し、STEM分野におけるコミュニティの歴史的排除に対処し、科学がどんなものになるかを再設計する、政治的、芸術的、教育的なプロジェクトである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T21:10:56Z)
• Pathway to Future Symbiotic Creativity [76.20798455931603]
  そこで本研究では, 5クラス階層の創造システムを分類し, 擬人アーティストから機械アーティストへの創造の道筋を示す。 芸術創造においては、機械は欲求、感謝、感情を含む人間の精神状態を理解する必要があるが、機械の創造的能力と限界も理解する必要がある。 我々は、人間互換のAIシステムが「ループ内人間」の原理に基づいているべきだという哲学を取り入れた、未来のマシンアーティストを構築するための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T15:12:02Z)
• Art Creation with Multi-Conditional StyleGANs [81.72047414190482]
  人間のアーティストは、独特のスキル、理解、そして深い感情や感情を引き起こすアートワークを作る真の意図の組み合わせが必要です。 本研究では,多条件生成支援ネットワーク(GAN)アプローチを導入し,人間の芸術を模倣する現実的な絵画を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T20:45:41Z)
• Emergent Graphical Conventions in a Visual Communication Game [80.79297387339614]
  人間は象徴的な言語とは別にグラフィカルなスケッチと通信する。 視覚コミュニケーションゲームをする2つのニューラルエージェントを介して、このような進化過程をモデル化し、シミュレートする第一歩を踏み出す。 我々は,コミュニケーションと抽象的なグラフィカルな慣行を成功させるために,エージェントを共同で進化させる新しい強化学習手法を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T18:59:57Z)
• Creative Sketch Generation [48.16835161875747]
  クリエイティブなスケッチのデータセットであるCreative BirdsとCreative Creaturesの2つを紹介します。 DoodlerGAN (Generative Adrial Network, GAN) を提案する。 人間の研究と同様に定量的評価は、我々のアプローチによって生成されたスケッチは、既存のアプローチよりも創造的で高品質であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T18:57:00Z)
• Seeing the World in a Bag of Chips [73.561388215585]
  ハンドヘルドRGBDセンサによる新しいビュー合成と環境再構築の二重問題に対処する。 提案するコントリビューションは,1)高スペクトル物体のモデリング,2)反射間およびフレネル効果のモデリング,3)形状のみを再構築するために必要な同じ入力で表面光場再構成を可能にすることを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T06:44:44Z)

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。