論文の概要: Human Machine Co-Creation. A Complementary Cognitive Approach to Creative Character Design Process Using GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13960v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 12:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 23:57:29.938081
• Title: Human Machine Co-Creation. A Complementary Cognitive Approach to Creative Character Design Process Using GANs
• Title（参考訳）: 人間の機械の共創。 GANを用いた創造的文字設計プロセスへの補完的認知的アプローチ
• Authors: Mohammad Lataifeh, Xavier A Carrascoa, Ashraf M Elnagara, Naveed Ahmeda, Imran Junejo
• Abstract要約: 2つのニューラルネットワークが競合し、元のデータセットと区別できない新しい視覚コンテンツを生成する。 提案するアプローチは、知覚、理解、作成のプロセスを伝えることを目的としている。 マシンが生成した概念は、キャラクターデザイナーが新しいキャラクターを概念化するためのローンチプラットフォームとして使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Generative Adversarial Networks GANs applications continue to attract the attention of researchers in different fields. In such a framework, two neural networks compete adversely to generate new visual contents indistinguishable from the original dataset. The objective of this research is to create a complementary codesign process between humans and machines to augment character designers abilities in visualizing and creating new characters for multimedia projects such as games and animation. Driven by design cognitive scaffolding, the proposed approach aims to inform the process of perceiving, knowing, and making. The machine generated concepts are used as a launching platform for character designers to conceptualize new characters. A labelled dataset of 22,000 characters was developed for this work and deployed using different GANs to evaluate the most suited for the context, followed by mixed methods evaluation for the machine output and human derivations. The discussed results substantiate the value of the proposed cocreation framework and elucidate how the generated concepts are used as cognitive substances that interact with designers competencies in a versatile manner to influence the creative processes of conceptualizing novel characters.
• Abstract（参考訳）: 生成型逆ネットワークの最近の進歩 gans 応用は、様々な分野の研究者の注目を集め続けている。 このようなフレームワークでは、2つのニューラルネットワークが競合し、元のデータセットと区別できない新しい視覚コンテンツを生成する。 本研究の目的は,ゲームやアニメーションなどのマルチメディアプロジェクトにおけるキャラクタの可視化と作成におけるキャラクタ設計能力を高めるため,人間と機械の補完的なコード署名プロセスを作成することである。 設計認知的足場によって駆動されるこのアプローチは、知覚、理解、および作りの過程を知らせることを目的としている。 マシン生成の概念は、キャラクターデザイナーが新しいキャラクターを概念化するためのローンチプラットフォームとして使用される。 この研究のためにラベル付き22,000文字のデータセットを開発し、異なるGANを用いてコンテキストに最も適した評価を行い、続いて機械出力と人間の導出の混合手法の評価を行った。 提案したコクリエーションフレームワークの価値を検証し,創発された概念がデザイナーの能力と相互作用する認知物質としてどのように利用されているかを明らかにする。

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