論文の概要: Cultural Alien Sampler: Open-ended art generation balancing originality and coherence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20849v1
- Date: Tue, 21 Oct 2025 09:32:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.267358
- Title: Cultural Alien Sampler: Open-ended art generation balancing originality and coherence
- Title（参考訳）: 文化異端者:独創性とコヒーレンスを兼ね備えたオープンエンドアート世代
- Authors: Alejandro H. Artiles, Hiromu Yakura, Levin Brinkmann, Mar Canet Sola, Hassan Abu Alhaija, Ignacio Serna, Nasim Rahaman, Bernhard Schölkopf, Iyad Rahwan,
- Abstract要約: 本稿では,文化的な典型から構成的適合を分離する概念選択手法である文化異性サンプリング(CAS)を紹介する。
CASは、コヒーレンスが高く、典型性が低い組み合わせをターゲットにしており、学習慣行や組み込み文化の文脈から逸脱しながら内部の一貫性を維持するアイデアを生み出している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.30507101341111
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In open-ended domains like art, autonomous agents must generate ideas that are both original and internally coherent, yet current Large Language Models (LLMs) either default to familiar cultural patterns or sacrifice coherence when pushed toward novelty. We address this by introducing the Cultural Alien Sampler (CAS), a concept-selection method that explicitly separates compositional fit from cultural typicality. CAS uses two GPT-2 models fine-tuned on WikiArt concepts: a Concept Coherence Model that scores whether concepts plausibly co-occur within artworks, and a Cultural Context Model that estimates how typical those combinations are within individual artists' bodies of work. CAS targets combinations that are high in coherence and low in typicality, yielding ideas that maintain internal consistency while deviating from learned conventions and embedded cultural context. In a human evaluation (N = 100), our approach outperforms random selection and GPT-4o baselines and achieves performance comparable to human art students in both perceived originality and harmony. Additionally, a quantitative study shows that our method produces more diverse outputs and explores a broader conceptual space than its GPT-4o counterpart, demonstrating that artificial cultural alienness can unlock creative potential in autonomous agents.
- Abstract（参考訳）: アートのようなオープンエンドのドメインでは、自律的なエージェントは、オリジナルと内部の一貫性の両方を持つアイデアを生成する必要があります。
そこで本稿では, コンポジション適合を文化的特徴と明確に分離する概念選択手法であるCAS(Cultural Alien Sampler)を導入することにより, この問題に対処する。
CASは、WikiArtのコンセプトに基づいて微調整された2つのGPT-2モデルを使用している。
CASは、コヒーレンスが高く、典型性が低い組み合わせをターゲットにしており、学習慣行や組み込み文化の文脈から逸脱しながら内部の一貫性を維持するアイデアを生み出している。
人間の評価(N = 100)において,提案手法はランダム選択とGPT-4oベースラインより優れ,独創性と調和の両面において,人間の美術学生に匹敵する性能を発揮する。
さらに、定量的研究により、我々の手法はより多様なアウトプットを生成し、GPT-4oよりも広い概念空間を探索し、人工的な文化的異性は自律エージェントの創造性を解き放つことを実証した。
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