論文の概要: Can AI Outperform Human Experts in Creating Social Media Creatives?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00018v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 07:41:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-07 23:17:33.310486
- Title: Can AI Outperform Human Experts in Creating Social Media Creatives?
- Title(参考訳): AIはソーシャルメディアのクリエイティビティを創造する上で、人間のエキスパートより優れているか?
- Authors: Eunkyung Park, Raymond K. Wong, Junbum Kwon,
- Abstract要約: 本稿では,人間専門家と比較して,創造領域におけるAIの能力を評価する。
本稿では,大規模言語モデルによる迅速な拡張を通じて,ソーシャルメディアの創造性を創出するための新しいPrompt-for-Promptを提案する。
AIは人間のエキスパートに優れており、Midjourneyは他のテキストから画像へのジェネレータよりも優れている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6963971634605797
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence has outperformed human experts in functional tasks such as chess and baduk. How about creative tasks? This paper evaluates AI's capability in the creative domain compared to human experts, which little research has been conducted so far. We propose a novel Prompt-for-Prompt to generate social media creatives via prompt augmentation by Large Language Models. We take the most popular Instagram posts (with the biggest number of like clicks) in top brands' Instagram accounts to create social media creatives. We give GPT 4 several prompt instructions with text descriptions to generate the most effective prompts for cutting-edge text-to-image generators: Midjourney, DALL E 3, and Stable Diffusion. LLM-augmented prompts can boost AI's abilities by adding objectives, engagement strategy, lighting and brand consistency for social media image creation. We conduct an extensive human evaluation experiment, and find that AI excels human experts, and Midjourney is better than the other text-to-image generators. Surprisingly, unlike conventional wisdom in the social media industry, prompt instruction including eye-catching shows much poorer performance than those including natural. Regarding the type of creatives, AI improves creatives with animals or products but less with real people. Also, AI improves creatives with short text descriptions more than with long text descriptions, because there is more room for AI to augment prompts with shorter descriptions.
- Abstract(参考訳): 人工知能はチェスやバデュークのような機能的なタスクにおいて、人間の専門家よりも優れています。
創造的なタスクはどうでしょう?
本稿では、これまではほとんど研究されていない人間の専門家と比較して、創造的領域におけるAIの能力を評価する。
本稿では,大規模言語モデルによる迅速な拡張を通じて,ソーシャルメディアの創造性を創出するための新しいPrompt-for-Promptを提案する。
人気の高いInstagramの投稿(クリック数が最も多い)をトップブランドのInstagramアカウントに掲載して、ソーシャルメディアのクリエイティビティを創り出しています。
我々はGPT 4にテキスト記述を用いたいくつかのプロンプトを与え、最先端のテキスト・ツー・イメージ・ジェネレータ(Midjourney、DALL E 3、Stable Diffusion)に最も効果的なプロンプトを生成する。
LLM拡張プロンプトは、ソーシャルメディアイメージ作成のための目標、エンゲージメント戦略、照明、ブランド整合性を追加することで、AIの能力を高めることができる。
我々は、広範囲にわたる人的評価実験を行い、AIが人間の専門家に優れており、Midjourneyは他のテキストから画像へのジェネレータよりも優れていることを発見した。
驚くことに、ソーシャルメディア業界における従来の知恵とは違って、アイキャッチを含むインストラクションは、自然なものよりもパフォーマンスが劣っている。
クリエイティブのタイプに関しては、AIは動物や製品による創造性を改善するが、実際の人々による創造性は低下する。
また、AIは長いテキスト記述よりも短いテキスト記述で創造性を向上する。
関連論文リスト
- Promptly Yours? A Human Subject Study on Prompt Inference in AI-Generated Art [3.2727589223804507]
本稿では,マーケットプレースで販売されている隠蔽プロンプトを,セキュアな知的財産とみなすことができるかを検討する。
人間とAIツールは、公開されているサンプル画像に基づいて、プロンプトをおよそ推測することができる。
この結果から,人間とAIのコラボレーションは,プロンプトを推論し,高精度に類似画像を生成することができるが,本来のプロンプトを用いた場合ほど成功しないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T22:41:13Z) - AI as Humanity's Salieri: Quantifying Linguistic Creativity of Language Models via Systematic Attribution of Machine Text against Web Text [53.15652021126663]
本稿では、テキストの言語的創造性を定量化する第一歩として、CREATIVITY INDEXを提案する。
CREATIVITY INDEXを効率的に計算するために,新しい動的プログラミングアルゴリズムであるDJ SEARCHを導入する。
実験の結果、プロの人間作家のCreativity INDEXはLLMよりも平均66.2%高いことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-05T18:55:01Z) - Can AI Enhance its Creativity to Beat Humans ? [0.0]
本研究では,人間に対する人工知能(AI)の創造的性能について検討した。
人間の外部評価者は、人間とAIによって生成された創造的なアウトプットを収集した。
結果は、AIの創造的ポテンシャルを最大化するために、人間のフィードバックを統合することが重要であることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T14:19:07Z) - 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) - The Good, The Bad, and Why: Unveiling Emotions in Generative AI [73.94035652867618]
EmotionPromptはAIモデルの性能を向上し、EmotionAttackはそれを妨げうることを示す。
EmotionDecodeによると、AIモデルは人間の脳内のドーパミンのメカニズムに似た感情的な刺激を理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T11:19:45Z) - 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) - Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。
この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。
この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。
本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T07:03:39Z) - Artificial muses: Generative Artificial Intelligence Chatbots Have Risen
to Human-Level Creativity [1.332560004325655]
6つの生成人工知能(GAI)による人為的アイデアとの比較
AIと人間の創造性には質的な違いはないが、アイデアの生成方法には違いがある。
以上の結果から,GAIは創造的プロセスにおいて貴重なアシスタントであることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T16:35:01Z) - 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) - Telling Creative Stories Using Generative Visual Aids [52.623545341588304]
私たちはライターに、開始プロンプトからクリエイティブなストーリーを書くように頼み、同じプロンプトから生成するAIモデルによって生成されたビジュアルを提供した。
コントロールグループと比較すると、ビジュアルをストーリー・ライティング・アシストとして使用した作家は、より創造的で、オリジナルで、完全で、視覚的にできるストーリーを著した。
発見は、AIによる横断的なモダリティ入力は、人間とAIの共創において創造性の異なる側面に利益をもたらすが、収束する思考を妨げることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T23:13:47Z) - The MineRL BASALT Competition on Learning from Human Feedback [58.17897225617566]
MineRL BASALTコンペティションは、この重要な種類の技術の研究を促進することを目的としている。
Minecraftでは、ハードコードされた報酬関数を書くのが難しいと期待する4つのタスクのスイートを設計しています。
これら4つのタスクのそれぞれについて、人間のデモのデータセットを提供するとともに、模擬学習ベースラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T12:18:17Z)
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。