論文の概要: The Cultivated Practices of Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11393v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 15:02:26.280838
• Title: The Cultivated Practices of Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: テキストから画像への生成の実践
• Authors: Jonas Oppenlaender
• Abstract要約: 人間は誰でも生成人工知能(AI)を使ってデジタル情報を合成できる新しい創造的時代に入った 特にテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションは非常に人気があり、何百万人もの実践者がAI生成画像やAIアートをオンラインで制作している。 この章ではまず、健全な共同創造型オンラインエコシステムが急速に出現する上で重要な展開の概要を紹介します。 AIアートコミュニティによって受け入れられた創造的なプラクティスである、プロンプトエンジニアリングに特に焦点が当てられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.903929927172919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humankind is entering a novel creative era in which anybody can synthesize digital information using generative artificial intelligence (AI). Text-to-image generation, in particular, has become vastly popular and millions of practitioners produce AI-generated images and AI art online. This chapter first gives an overview of the key developments that enabled a healthy co-creative online ecosystem around text-to-image generation to rapidly emerge, followed by a high-level description of key elements in this ecosystem. A particular focus is placed on prompt engineering, a creative practice that has been embraced by the AI art community. It is then argued that the emerging co-creative ecosystem constitutes an intelligent system on its own - a system that both supports human creativity, but also potentially entraps future generations and limits future development efforts in AI. The chapter discusses the potential risks and dangers of cultivating this co-creative ecosystem, such as the bias inherent in today's training data, potential quality degradation in future image generation systems due to synthetic data becoming common place, and the potential long-term effects of text-to-image generation on people's imagination, ambitions, and development.
• Abstract（参考訳）: 人間は、誰でも生成人工知能(AI)を使ってデジタル情報を合成できる新しい創造的時代に入った。 特にテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションは非常に人気があり、何百万人もの実践者がAI生成画像やAIアートをオンラインで制作している。 この章ではまず、テキスト・ツー・イメージ生成に関する健全な共創造的なオンラインエコシステムが急速に出現し、続いて、このエコシステムにおける重要な要素の高レベルな説明を行う。 AIアートコミュニティによって受け入れられた創造的なプラクティスである、プロンプトエンジニアリングに特に焦点が当てられている。 次に、新興の共同創造的エコシステムは、人間の創造性をサポートするだけでなく、将来の世代を誘引し、aiにおける将来の開発努力を制限するシステムという、それ自体で知的なシステムを構成していると論じる。 この章では、今日のトレーニングデータに固有のバイアス、合成データによる将来の画像生成システムの潜在的な品質劣化、人々の想像力、野心、発展に対するテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの長期的な影響など、この共同創造的エコシステムを育む潜在的なリスクと危険性について論じている。

関連論文リスト

• Goetterfunke: Creativity in Machinae Sapiens. About the Qualitative Shift in Generative AI with a Focus of Text-To-Image [0.0]
  人間とAIのコラボレーションでは、コンピューターはツール以上のものになったようだ。 この記事では、現在の機械学習パラダイムにおけるコンピュータにおける創造性の可能性について述べる。 技術の背後にある重要な概念と、この質的な変化に寄与したイノベーションについて概説している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T16:04:11Z)
• Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.18367129924997]
  エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。 我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T19:11:18Z)
• 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)
• ArchiGuesser -- AI Art Architecture Educational Game [0.5919433278490629]
  生成AIは、単純な入力プロンプトに基づいて、テキスト、音声、画像から教育コンテンツを作成することができる。 本稿では,様々なAI技術を組み合わせた多感覚学習ゲームArchiGuesserについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T20:48:26Z)
• AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
  生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。 本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。 実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T06:55:19Z)
• The Age of Synthetic Realities: Challenges and Opportunities [85.058932103181]
  我々は、有害な合成生成を識別し、それらを現実と区別することのできる法医学的手法の開発における重要な必要性を強調した。 我々の焦点は、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの様々なメディアの形式にまで及んでいる。 この研究は、AI生成技術の急速な進歩と、法科学の基本原理に対する影響により、最も重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T15:55:10Z)
• Art and the science of generative AI: A deeper dive [26.675816750583138]
  生成AIは、ビジュアルアート、コンセプトアート、音楽、フィクション、文学、ビデオ、アニメーションのための高品質な芸術メディアを作成することができる。 我々は、生成的AIは芸術の終焉のハービンジャーではなく、独自の余裕を持つ新しい媒体であると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T04:27:51Z)
• DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery and Data Poisoning Detection [57.51313366337142]
  悪意ある目的のために生成的AIを使用することについて懸念が高まっている。 生成AIを用いた視覚コンテンツ合成の領域では、画像偽造とデータ中毒が重要な関心事となっている。 DeepfakeArt Challenge(ディープフェイクアートチャレンジ)は、AIアートのジェネレーションとデータ中毒検出のための機械学習アルゴリズムの構築を支援するために設計された、大規模なチャレンジベンチマークデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T05:11:27Z)
• AI Imagery and the Overton Window [0.0]
  本稿は、今日のAI開発者とユーザの両方が直面する懸念を調査する文献レビューである。 合法化の課題と倫理的懸念について論じ、AI生成モデルがいかに非常に有用であるかを結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T18:01:04Z)
• Designing Participatory AI: Creative Professionals' Worries and Expectations about Generative AI [8.379286663107845]
  生成AI(英: Generative AI)とは、テキストのプロンプトに基づいて視覚的または書き起こされたコンテンツを自動生成する一連の技術で、複雑さが飛躍的に増加し、わずか数年で広く利用できるようになる技術である。 本稿では,創造的プロフェッショナルが生成AIをどのように考えるかに関する質的研究の結果を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T20:57:03Z)
• 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)

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。