論文の概要: Artificial Intelligence for Geometry-Based Feature Extraction, Analysis and Synthesis in Artistic Images: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01450v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 12:41:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:52.826007
• Title: Artificial Intelligence for Geometry-Based Feature Extraction, Analysis and Synthesis in Artistic Images: A Survey
• Title（参考訳）: 幾何学的画像の特徴抽出・分析・合成のための人工知能:サーベイ
• Authors: Mridula Vijendran, Jingjing Deng, Shuang Chen, Edmond S. L. Ho, Hubert P. H. Shum,
• Abstract要約: このレビューは、幾何学的データをAIモデルに統合する大きなメリットを強調している。 高いクラス間のバリエーション、ドメインギャップ、コンテンツからのスタイルの分離といった課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.442937932697175
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence significantly enhances the visual art industry by analyzing, identifying and generating digitized artistic images. This review highlights the substantial benefits of integrating geometric data into AI models, addressing challenges such as high inter-class variations, domain gaps, and the separation of style from content by incorporating geometric information. Models not only improve AI-generated graphics synthesis quality, but also effectively distinguish between style and content, utilizing inherent model biases and shared data traits. We explore methods like geometric data extraction from artistic images, the impact on human perception, and its use in discriminative tasks. The review also discusses the potential for improving data quality through innovative annotation techniques and the use of geometric data to enhance model adaptability and output refinement. Overall, incorporating geometric guidance boosts model performance in classification and synthesis tasks, providing crucial insights for future AI applications in the visual arts domain.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、デジタル化された芸術画像を分析し、識別し、生成することで、視覚芸術産業を著しく強化する。 このレビューでは、幾何学的データをAIモデルに統合することの実質的な利点、高いクラス間変動、ドメインギャップ、幾何学的情報を統合することでコンテンツからスタイルを分離するといった課題に対処することを強調している。 モデルはAI生成グラフィック合成の品質を改善するだけでなく、固有のモデルバイアスと共有データ特性を利用して、スタイルとコンテンツを効果的に区別する。 芸術的画像からの幾何学的データ抽出、人間の知覚への影響、識別タスクにおけるその利用などについて検討する。 また、革新的なアノテーション技術によるデータ品質向上の可能性や、モデル適応性と出力改善のための幾何データの利用についても論じる。 全体として、幾何学的ガイダンスを導入することで、分類と合成タスクにおけるモデルパフォーマンスが向上し、視覚芸術領域における将来のAIアプリケーションにとって重要な洞察を提供する。

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