論文の概要: AI Co-Artist: A LLM-Powered Framework for Interactive GLSL Shader Animation Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08951v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 18:55:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.564468
• Title: AI Co-Artist: A LLM-Powered Framework for Interactive GLSL Shader Animation Evolution
• Title（参考訳）: AIコアーティスト:対話型GLSLシェーダアニメーションの進化のためのLLMベースのフレームワーク
• Authors: Kamer Ali Yuksel, Hassan Sawaf,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4の機能を利用する,インタラクティブなシステムであるAI Co-Artistを紹介する。 私たちのシステムでは,コードの記述や理解を必要とせずに,直感的なインタラクションによってシェーダアートを進化させることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7010154811483162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Creative coding and real-time shader programming are at the forefront of interactive digital art, enabling artists, designers, and enthusiasts to produce mesmerizing, complex visual effects that respond to real-time stimuli such as sound or user interaction. However, despite the rich potential of tools like GLSL, the steep learning curve and requirement for programming fluency pose substantial barriers for newcomers and even experienced artists who may not have a technical background. In this paper, we present AI Co-Artist, a novel interactive system that harnesses the capabilities of large language models (LLMs), specifically GPT-4, to support the iterative evolution and refinement of GLSL shaders through a user-friendly, visually-driven interface. Drawing inspiration from the user-guided evolutionary principles pioneered by the Picbreeder platform, our system empowers users to evolve shader art using intuitive interactions, without needing to write or understand code. AI Co-Artist serves as both a creative companion and a technical assistant, allowing users to explore a vast generative design space of real-time visual art. Through comprehensive evaluations, including structured user studies and qualitative feedback, we demonstrate that AI Co-Artist significantly reduces the technical threshold for shader creation, enhances creative outcomes, and supports a wide range of users in producing professional-quality visual effects. Furthermore, we argue that this paradigm is broadly generalizable. By leveraging the dual strengths of LLMs-semantic understanding and program synthesis, our method can be applied to diverse creative domains, including website layout generation, architectural visualizations, product prototyping, and infographics.
• Abstract（参考訳）: 創造的なコーディングとリアルタイムシェーダープログラミングは、インタラクティブなデジタルアートの最前線にあり、アーティスト、デザイナー、愛好家は、音やユーザーインタラクションのようなリアルタイムの刺激に反応する、魅惑的で複雑な視覚効果を生み出すことができる。 しかし、GLSLのようなツールの豊富な可能性にもかかわらず、急激な学習曲線とプログラミングの流用要求は、新参者や技術的背景を持たない経験豊富なアーティストにも重大な障壁をもたらす。 本稿では,大規模言語モデル(特にGPT-4)の機能を利用する対話型システムであるAI Co-Artistを紹介し,ユーザフレンドリで視覚駆動型インターフェースを通じてGLSLシェーダの反復的進化と改良を支援する。 Picbreederプラットフォームによって先駆けられたユーザガイドによる進化原則からインスピレーションを得て、私たちのシステムは、コードを書いたり理解したりすることなく、直感的なインタラクションを使ってシェーダーアートを進化させることを可能にします。 AIコ・アーティストはクリエイティブ・コンパニオンとテクニカル・アシスタントの両方として機能し、ユーザーはリアルタイム・ビジュアル・アートの創造的なデザイン空間を探索することができる。 構造化されたユーザスタディや質的なフィードバックを含む包括的な評価を通じて、AIコアーティストがシェーダ作成の技術的しきい値を大幅に低減し、創造的な成果を高め、プロ品質の視覚効果を生み出すための幅広いユーザをサポートすることを実証する。 さらに、このパラダイムは広く一般化可能であると論じる。 LLMのセマンティック理解とプログラム合成の2つの長所を活用することで,Webサイトレイアウト生成,アーキテクチャ視覚化,製品プロトタイピング,インフォグラフィックなど,多様な創造領域に適用することができる。

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