論文の概要: Album cover art image generation with Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04844v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 13:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:11:22.448174
• Title: Album cover art image generation with Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Generative Adversarial Networks を用いたアルバムカバーアート画像生成
• Authors: Felipe Perez Stoppa, Ester Vida\~na-Vila, Joan Navarro
• Abstract要約: この論文は、ニューラルネットワークの基本をカバーし、GANの特定の側面まで機能する。 目的は、GANがアルバムアートカバーを作成できるかどうか、ジャンル別に調整できるかどうかを確認することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) were introduced by Goodfellow in 2014, and since then have become popular for constructing generative artificial intelligence models. However, the drawbacks of such networks are numerous, like their longer training times, their sensitivity to hyperparameter tuning, several types of loss and optimization functions and other difficulties like mode collapse. Current applications of GANs include generating photo-realistic human faces, animals and objects. However, I wanted to explore the artistic ability of GANs in more detail, by using existing models and learning from them. This dissertation covers the basics of neural networks and works its way up to the particular aspects of GANs, together with experimentation and modification of existing available models, from least complex to most. The intention is to see if state of the art GANs (specifically StyleGAN2) can generate album art covers and if it is possible to tailor them by genre. This was attempted by first familiarizing myself with 3 existing GANs architectures, including the state of the art StyleGAN2. The StyleGAN2 code was used to train a model with a dataset containing 80K album cover images, then used to style images by picking curated images and mixing their styles.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は2014年にGoodfellowによって導入され、それ以来、生成人工知能モデルの構築に人気がある。 しかし、そのようなネットワークの欠点は、長いトレーニング時間、ハイパーパラメータチューニングに対する感度、いくつかのタイプの損失と最適化機能、モード崩壊などの困難さなど、多岐にわたる。 GANの現在の用途には、フォトリアリスティックな人間の顔、動物、オブジェクトの生成が含まれる。 しかし,既存のモデルを用いて学習することで,GANの芸術的能力をより詳しく探求したかった。 この論文は、ニューラルネットワークの基本をカバーし、GANの特定の側面まで、最小限の複雑さから最も多くまで、既存のモデルの実験と修正と共に機能する。 この目的は、GAN(特にStyleGAN2)がアルバムアートカバーを作成できるかどうか、ジャンル別に調整できるかどうかを確認することである。 これは、アートであるStyleGAN2の状況を含む3つの既存のGANアーキテクチャに初めて慣れることによって試みられた。 StyleGAN2コードは、80Kアルバムのカバーイメージを含むデータセットでモデルをトレーニングするために使用され、その後、キュレートされたイメージを選択してスタイルを混ぜることで、イメージをスタイル化するために使用された。

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