論文の概要: #PoetsOfInstagram: Navigating The Practices And Challenges Of Novice
Poets On Instagram
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19347v1
- Date: Thu, 29 Feb 2024 16:55:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 13:58:56.133146
- Title: #PoetsOfInstagram: Navigating The Practices And Challenges Of Novice
Poets On Instagram
- Title(参考訳): instagramの#poetsofinstagram:instagramの初心者詩人のプラクティスと課題をナビゲート
- Authors: Ankolika De, Zhicong Lu
- Abstract要約: 私たちは、Instagramの詩コミュニティにおけるモチベーション、経験、アルゴリズムの影響を探るため、質的な分析を採用しています。
参加者は、可視性に対するアルゴリズム的制約に順応するが、コミュニティの整合性と独創性の価値は維持する。
非収益化の創造的ユーザに特化した現象であるアルゴリズムメディア創造労働の概念を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.17344487934666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Commencing as a photo-sharing platform, Instagram has since become
multifaceted, accommodating diverse art forms, with poetry emerging as a
prominent one. However, the academic understanding of Instagram's poetry
community is limited, yet its significance emerges from its distinctive
utilization of a primarily visual social media platform guided by
recommendation algorithms for disseminating poetry, further characterized by a
predominantly novice creative population. We employ qualitative analysis to
explore motivations, experiences, and algorithmic influence within Instagram's
poetry community. We demonstrate that participants prioritize conforming to
algorithmic constraints for visibility, yet maintain their community's values
of integrity and originality, illustrating the tension between algorithmic
growth and participant authenticity. We introduce the concept of
Algorithmically Mediated Creative Labor, a phenomenon specific to
non-monetizing creative users who are impacted by the prioritization of
professional creators and continually adapt their creative endeavors to align
with platform logic, thereby affecting their motivation and creative outputs.
- Abstract(参考訳): 写真共有プラットフォームとしてスタートしたinstagramは、その後多面的になり、さまざまな芸術形態に適応し、詩が目立ったものとなった。
しかし、Instagramの詩コミュニティに関する学術的な理解は限られているが、その重要性は、主にビジュアルなソーシャルメディアプラットフォームを、詩を広めるための推奨アルゴリズムによって導かれる、特に初歩的な創造的な人口によって特徴づけられることから生じる。
我々は、instagramの詩コミュニティにおけるモチベーション、経験、アルゴリズムの影響を探求するために質的分析を用いています。
参加者は可視性のためにアルゴリズムの制約に従うことを優先するが、コミュニティの完全性と独創性の価値は維持し、アルゴリズムの成長と参加者の真正性の間の緊張関係を示す。
我々は,プロのクリエーターの優先順位付けに影響を及ぼし,創造的努力をプラットフォーム論理に適応させ,モチベーションと創造的アウトプットに影響を及ぼす非マネタイズなクリエイティビティユーザに特有な「アルゴリズム・メディア・クリエイティヴ・ワーク」の概念を紹介した。
関連論文リスト
- Influencer: Empowering Everyday Users in Creating Promotional Posts via AI-infused Exploration and Customization [11.9449656506593]
Influenは、初心者クリエイターが高品質なプロモーションポストデザインを作るのを助けるインタラクティブなツールだ。
インフルエンサー内では,ユーザが直感的に新しいアイデアを生成できる多次元レコメンデーションフレームワークをコントリビュートする。
Influentialは、コンテキスト認識の画像とキャプション探索をサポートする総合的なプロモーションポストデザインシステムを実装している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T16:27:49Z) - Safeguard Text-to-Image Diffusion Models with Human Feedback Inversion [51.931083971448885]
本稿では,Human Feedback Inversion (HFI) というフレームワークを提案する。
実験の結果,画像品質を維持しながら,好ましくないコンテンツ生成を著しく削減し,公的な領域におけるAIの倫理的展開に寄与することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T05:21:41Z) - Stylebreeder: Exploring and Democratizing Artistic Styles through Text-to-Image Models [38.5896770458884]
我々はArtbreeder上で95Kユーザによって生成された6.8Mイメージと1.8Mプロンプトの包括的なデータセットであるtextttSTYLEBREEDERを紹介した。
サイバーパンクやピカソといった従来のカテゴリを超越したユニークなユーザ生成スタイルを文書化することによって,ユニークなクラウドソーススタイルの可能性を探る。
本研究は,ユニークな表現の発見と促進を目的としたテキスト・画像拡散モデルの可能性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T17:59:56Z) - Social Reward: Evaluating and Enhancing Generative AI through
Million-User Feedback from an Online Creative Community [63.949893724058846]
コミュニティ認識の一形態としての社会的報酬は、オンラインプラットフォームのユーザーがコンテンツに関わり、貢献する動機の強い源泉となる。
この作業はパラダイムシフトの先駆者であり、革新的な報酬モデリングフレームワークであるSocial Rewardを発表した。
私たちは、オンラインビジュアル作成と編集プラットフォームであるPicsartから、データセットのキュレーションと洗練の広範な旅に乗り出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T10:56:31Z) - 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) - No Longer Trending on Artstation: Prompt Analysis of Generative AI Art [7.64671395172401]
私たちは300万以上のプロンプトとそれらが生成する画像を収集し、分析します。
本研究は, 表面美学, 文化規範の強化, 一般的な表現, イメージに重点を置いていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T08:03:13Z) - Decoupled Textual Embeddings for Customized Image Generation [62.98933630971543]
カスタマイズされたテキスト・ツー・イメージ生成は、ユーザが指定した概念を少数の画像で学習することを目的としている。
既存の方法は、通常、過剰な問題に悩まされ、学習された概念と対象と無関係な情報を絡み合わせる。
フレキシブルなテキスト・ツー・イメージ生成のための不整合概念の埋め込みを学習する新しいアプローチであるDETEXを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T03:32:10Z) - Impressions: Understanding Visual Semiotics and Aesthetic Impact [66.40617566253404]
画像のセミオティックスを調べるための新しいデータセットであるImpressionsを提示する。
既存のマルチモーダル画像キャプションと条件付き生成モデルは、画像に対する可視的応答をシミュレートするのに苦労していることを示す。
このデータセットは、微調整と少数ショット適応により、画像の印象や美的評価をモデル化する能力を大幅に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T04:30:18Z) - Catch You Everything Everywhere: Guarding Textual Inversion via Concept Watermarking [67.60174799881597]
本稿では,透かし情報を対象概念に埋め込んで,その概念に基づいて生成された画像から抽出する新しい概念透かしを提案する。
実際には、コンセプトオーナは、自身のコンセプトを異なる透かし(e, serial number)をプラットフォームにアップロードすることができ、プラットフォームは異なるシリアル番号を、その後の追跡と法医学のために割り当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T03:33:13Z) - On the Limits to Multi-Modal Popularity Prediction on Instagram -- A New
Robust, Efficient and Explainable Baseline [5.859055059050023]
人口ベースの人気予測のための,頑健で効率的で説明可能なベースラインを提示する。
我々は,コンピュータビジョンにおける最新の手法を用いて,視覚的モダリティから抽出した情報を最大化する。
われわれの最強のモデルは、Instagramの人口ベースの人気予測可能性に限界があることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-26T21:21:50Z)
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。