論文の概要: "Jutters"
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11532v1
- Date: Thu, 20 Nov 2025 15:06:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.741119
- Title: "Jutters"
- Title(参考訳): 『ジャガーズ』
- Authors: Meike Driessen, Selina Khan, Gonçalo Marcelino,
- Abstract要約: AIが生成するメディアによって、私たちの生活がますます形作られていくことを反映して、海岸沿いの破片と、AIに変換された画像とビデオが混ざり合ったビーチのようなインストレーションを作ります。
ビジターは、この空間を現代のジャッターとして探索し、何を保持するか、何を捨てるかを決めるために招待される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.8993790400286876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This project explores how we engage with AI-generated content through the lens of the jutter: Dutch coastal foragers who comb the shoreline after storms, gathering and repurposing what the sea leaves behind. Reflecting how our lives are increasingly shaped by AI-generated media, we create a beach-like installation that blends real shoreline debris with AI-transformed images and videos. Visitors are invited to explore this space as contemporary jutters, deciding what to keep and what to discard. In doing so, the project reimagines AI-imagery as material for reflection, encouraging a more discerning engagement with the content that drifts through our feeds. A video preview of the installation can be found at https://www.youtube.com/watch?v=L6319Ii7MT8.
- Abstract(参考訳): このプロジェクトは、嵐の後、海岸線をぐるぐるぐる回って海に残されているものを収集し、再利用するオランダの沿岸警備隊によって、私たちのAI生成コンテンツへの関わりを探求する。
AIが生成するメディアによって私たちの生活がますます形作られていくことを反映して、海岸沿いの破片とAIに変換された画像とビデオが混ざり合ったビーチのようなインストレーションを作りました。
ビジターは、この空間を現代のジャッターとして探索し、何を保持するか、何を捨てるかを決めるために招待される。
このプロジェクトでは、AIのイメージをリフレクションの素材として再定義し、フィードを流れるコンテンツとのエンゲージメントをより明確にする。
インストールのビデオプレビューはhttps://www.youtube.com/watch?
v=L6319Ii7MT8。
関連論文リスト
- Skyra: AI-Generated Video Detection via Grounded Artifact Reasoning [66.51617619673587]
AI生成ビデオにおける人間の知覚可能な視覚的アーティファクトを識別する,特殊な大規模言語モデル(MLLM)であるSkyraを紹介する。
この目的を達成するために、我々は、人間のアノテーションを微粒化した最初の大規模AI生成ビデオデータセットである、Supervised Fine-Tuning (SFT)のためのViF-CoT-4Kを構築した。
次に,モデルの時間的知覚,説明能力,検出精度を体系的に向上する2段階のトレーニング戦略を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-17T18:48:26Z) - Extracting Object Heights From LiDAR & Aerial Imagery [0.0]
本研究は,LiDARと空中画像から物体の高さを抽出する手続き的手法を示す。
SOTAオブジェクトセグメンテーションは、ディープラーニングのバックグラウンドなしでオブジェクトの高さを取得できます。
エンジニアは世代間で世界データの追跡と再処理を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T01:24:01Z) - Revolutionizing Underwater Exploration of Autonomous Underwater Vehicles
(AUVs) and Seabed Image Processing Techniques [0.0]
地球上の海は世界最後の境界線の一つであり、その深さのごく一部しか探検されていない。
技術の進歩により、自律型水中車両(AUV)は独立して運用でき、水中で複雑な作業を行うことができる。
本稿では,AUV技術の最新技術と海底画像処理技術について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T06:45:44Z) - Evading Watermark based Detection of AI-Generated Content [45.47476727209842]
生成AIモデルは、非常に現実的なコンテンツを生成することができる。
WatermarkはAI生成コンテンツの検出に活用されている。
類似の透かしをデコードできれば、コンテンツはAI生成として検出される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T19:20:29Z) - Episodic Memory Question Answering [55.83870351196461]
我々は、人間がAIエージェントと対話し、質問することで拡張現実デバイスを駆動するシナリオを思い描いている。
成功するためには、エゴAIアシスタントはセマンティックにリッチで効率的なシーン記憶を構築する必要がある。
EMQA(Episodic Memory Question Answering)という新しいタスクを紹介します。
私たちが選択したエピソードシーンメモリは、非常に競争力のあるベースラインのホストであると同時に、そのタスクに対して、単純でオフザセンシティブなソリューションよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T17:28:43Z) - Structured Bird's-Eye-View Traffic Scene Understanding from Onboard
Images [128.881857704338]
本研究では,BEV座標における局所道路網を表す有向グラフを,単眼カメラ画像から抽出する問題について検討する。
提案手法は,BEV平面上の動的物体を検出するために拡張可能であることを示す。
我々は、強力なベースラインに対するアプローチを検証するとともに、ネットワークが優れたパフォーマンスを達成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T12:40:33Z) - Real-time dense 3D Reconstruction from monocular video data captured by
low-cost UAVs [0.3867363075280543]
リアルタイム3d再構築は,ナビゲーションや緊急時のライブ評価など,多数のアプリケーションにメリットがある環境の高速密マッピングを可能にする。
ほとんどのリアルタイム対応のアプローチとは対照的に、我々のアプローチは明示的な深度センサーを必要としない。
建物周辺を斜め視で飛行する無人航空機(UAV)の自己動作を利用して、選択された画像のカメラ軌道と深度の両方を、十分な新規な内容で推定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T13:12:17Z) - Infinite Nature: Perpetual View Generation of Natural Scenes from a
Single Image [73.56631858393148]
本研究では,1枚の画像から任意に長いカメラの軌跡に対応する新規ビューの長期生成という,永続的なビュー生成の問題について紹介する。
我々は、幾何合成と画像合成の両方を反復レンダリング、洗練、反復フレームワークで統合するハイブリッドアプローチを採用する。
提案手法は,手動のアノテーションを使わずに,一眼レフビデオシーケンスの集合から訓練することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-17T18:59:57Z) - Understanding Bird's-Eye View Semantic HD-Maps Using an Onboard
Monocular Camera [110.83289076967895]
本研究では,ワンオンボードカメラからの映像入力を用いて,セマンティック・バードズ・アイ・ビューHDマップのオンライン推定形式でのシーン理解について検討した。
実験では,HDマップの理解において,考慮すべき側面が相補的であることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-05T14:39:14Z) - Deep Sea Robotic Imaging Simulator [6.2122699483618]
海洋の最大の部分である深海は、現在もほとんど未調査のままである。
深海画像は浅い海域で撮影された画像とは大きく異なり、この地域はコミュニティからはあまり注目されなかった。
本稿では,空気中のテクスチャと深度情報を入力として利用する物理モデルに基づく画像シミュレーションソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-27T16:18:32Z)
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。