論文の概要: Artistic Strategies to Guide Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07521v1
- Date: Thu, 6 Jul 2023 22:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-23 12:15:00.064572
- Title: Artistic Strategies to Guide Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークをガイドする芸術的戦略
- Authors: Varvara Guljajeva, Mar Canet Sola, Isaac Joseph Clarke
- Abstract要約: 本稿では、画像、テキスト、フォーム、セミオティック空間の翻訳という文脈において、現在のAI技術の可能性と限界について考察する。
比較的短時間で高解像度画像と3Dオブジェクトの生成が達成された。
またしても、アートワークがテクノロジー開発の触媒となる様子が見られます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence is present in the generation and distribution of
culture. How do artists exploit neural networks? What impact do these
algorithms have on artistic practice? Through a practice-based research
methodology, this paper explores the potentials and limits of current AI
technology, more precisely deep neural networks, in the context of image, text,
form and translation of semiotic spaces. In a relatively short time, the
generation of high-resolution images and 3D objects has been achieved. There
are models, like CLIP and text2mesh, that do not need the same kind of media
input as the output; we call them translation models. Such a twist contributes
toward creativity arousal, which manifests itself in art practice and feeds
back to the developers' pipeline. Yet again, we see how artworks act as
catalysts for technology development. Those creative scenarios and processes
are enabled not solely by AI models, but by the hard work behind implementing
these new technologies. AI does not create a 'push-a-button' masterpiece but
requires a deep understanding of the technology behind it, and a creative and
critical mindset. Thus, AI opens new avenues for inspiration and offers novel
tool sets, and yet again the question of authorship is asked.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は文化の生成と分布に存在している。
アーティストはどのようにニューラルネットワークを利用するのか?
これらのアルゴリズムが芸術的実践に与える影響は?
本稿では,現在のai技術,より正確にはディープニューラルネットワークの可能性と限界について,画像,テキスト,フォーム,および記号空間の翻訳の文脈で検討する。
比較的短時間で高解像度画像と3Dオブジェクトの生成が達成された。
CLIPやtext2meshのような、出力と同じ種類のメディア入力を必要としないモデルがあります。
このようなツイストはクリエイティビティの刺激に寄与し、アートの実践で現れ、開発者のパイプラインにフィードバックします。
またしても、アートワークがテクノロジー開発の触媒となる様子が見られます。
これらの創造的なシナリオとプロセスは、AIモデルだけでなく、これらの新技術の実装の背後にある懸命な努力によって実現されます。
AIは'プッシュ・ア・ボタン'の傑作を作るのではなく、その背後にある技術と創造的で批判的な考え方を深く理解する必要があります。
このように、AIはインスピレーションのための新しい道を開き、新しいツールセットを提供する。
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