論文の概要: Stylebreeder: Exploring and Democratizing Artistic Styles through Text-to-Image Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14599v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 17:59:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 18:37:49.041724
- Title: Stylebreeder: Exploring and Democratizing Artistic Styles through Text-to-Image Models
- Title（参考訳）: Stylebreeder: テキスト・ツー・イメージ・モデルによるアートスタイルの探索と民主化
- Authors: Matthew Zheng, Enis Simsar, Hidir Yesiltepe, Federico Tombari, Joel Simon, Pinar Yanardag,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.5896770458884
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text-to-image models are becoming increasingly popular, revolutionizing the landscape of digital art creation by enabling highly detailed and creative visual content generation. These models have been widely employed across various domains, particularly in art generation, where they facilitate a broad spectrum of creative expression and democratize access to artistic creation. In this paper, we introduce \texttt{STYLEBREEDER}, a comprehensive dataset of 6.8M images and 1.8M prompts generated by 95K users on Artbreeder, a platform that has emerged as a significant hub for creative exploration with over 13M users. We introduce a series of tasks with this dataset aimed at identifying diverse artistic styles, generating personalized content, and recommending styles based on user interests. By documenting unique, user-generated styles that transcend conventional categories like 'cyberpunk' or 'Picasso,' we explore the potential for unique, crowd-sourced styles that could provide deep insights into the collective creative psyche of users worldwide. We also evaluate different personalization methods to enhance artistic expression and introduce a style atlas, making these models available in LoRA format for public use. Our research demonstrates the potential of text-to-image diffusion models to uncover and promote unique artistic expressions, further democratizing AI in art and fostering a more diverse and inclusive artistic community. The dataset, code and models are available at https://stylebreeder.github.io under a Public Domain (CC0) license.
- Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ・モデルは、高度に詳細で創造的なビジュアルコンテンツ生成を可能にすることで、デジタルアート制作の風景に革命をもたらした。
これらのモデルは様々な領域、特に芸術世代で広く使われており、創造的な表現の幅広い範囲を助長し、芸術的創造へのアクセスを民主化している。
本稿では,Artbreeder上での6.8M画像と1.8Mプロンプトの総合的データセットである‘texttt{STYLEBREEDER}’を紹介する。
本データセットでは,多様な芸術的スタイルの識別,パーソナライズされたコンテンツの生成,ユーザの興味に基づくスタイルの推薦を目的とした一連のタスクを紹介する。
サイバーパンク(cyberpunk)やピカソ(Picasso)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,世界中のユーザの創造的精神に深い洞察を与えることのできる,ユニークなクラウドソーススタイルの可能性を探る。
また,芸術的表現を向上させるためのパーソナライズ手法の評価や,スタイルのアトラスを導入し,これらのモデルをLoRA形式で公開的に利用できるようにする。
我々の研究は、ユニークな芸術表現を発見・促進し、芸術におけるAIをさらに民主化し、より多様性があり包括的な芸術コミュニティを育むためのテキスト・画像拡散モデルの可能性を実証している。
データセット、コード、モデルは、パブリックドメイン(CC0)ライセンスの下でhttps://stylebreeder.github.ioで入手できる。
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