[PYTHON] Ich habe versucht, mit AI kreative Kunst zu machen! Ich habe eine Neuheit programmiert! (Artikel: Creative Adversarial Network)

Original Papier

https://arxiv.org/abs/1706.07068

Welche Sache?

Es ist ein bisschen anders als GAN. Das heißt, der Klassifikator lernt auch Stil. Und das Papier, dass der Generator kreativer sein wird als das herkömmliche GAN, indem er die Generation lernt, so dass auch der Stil anders ist. Als Kunstdruckpapier stellt sich heraus, dass Künstler häufig auf Stilbrüche abzielen. Generator zur Maximierung der Stilabweichung bei gleichzeitiger Minimierung der Abweichung von der Kunstverteilung

Lernen

Ein Gelehrter, der eine Anforderung des kreativen Systems ist, gibt an, dass eine Vorstellungskraft, zwei Fähigkeiten (Qualität) und drei Fähigkeiten zur Bewertung einzigartiger Kreationen erforderlich sind, aber alle drei sind zufrieden. Eines der Hauptmerkmale des vorgeschlagenen Systems besteht darin, die Kunstgeschichte im Prozess der Kunstschaffung kennenzulernen. Es gibt jedoch kein semantisches Verständnis der Kunst hinter dem Konzept des Stils. Ich weiß nichts über das Thema, das explizite Modell des Elements oder die Prinzipien der Kunst. Das Lernen hier basiert ausschließlich auf dem Konzept der Auseinandersetzung mit Kunst und Stil. In diesem Sinne hat das System die Fähigkeit, kontinuierlich aus neuer Kunst zu lernen und Generationen basierend auf dem, was es lernt, anzupassen.

Hintergrund

Es basiert auf der Theorie des alten DE Berlyne (1924-1976). Er betonte, dass die wichtigsten erregungsfördernden Eigenschaften der Ästhetik sind: Neuheit, Überraschung, Komplexität, Mehrdeutigkeit und Geheimnis. Und wenn ein Künstler weiterhin Werke macht, wird er sich daran gewöhnen, also werde ich mein Bestes mit diesem System geben, um es zu vermeiden. Außerdem ist der Reiz weder zu stark noch zu schwach, also kontrolliere ich ihn. Es gibt GAN-Erweiterungen, die es einfach machen, Bilder basierend auf Kategorien (z. B. [18]) oder Untertiteln (z. B. [19]) zu generieren. ). Wenn Sie Schulungen zu solchen Labels anbieten, können Sie sich GANs vorstellen, die entworfen und trainiert werden können, um Bilder mit unterschiedlichen Kunststilen oder Kunstgenres zu erstellen.

Was ist erstaunlich im Vergleich zu früheren Forschungen?

Benötigt keine Menschen für Feedback. Es gab googleDream, aber es ist zu vage, es ist keine abstrakte Kunst und es soll computergeneriert sein. Es ist zu unkenntlich. Geben Sie Ihr Bestes mit mäßiger Mehrdeutigkeit

Wo ist das Herzstück von Technologie und Methoden?

Der Diskriminator kehrt auch zum Generator zurück, unabhängig davon, ob es sich um eine normale GAN handelt oder nicht. Es gibt dem Generator einen Wert zurück, wie viel es in welchen Stil klassifiziert werden kann. Der Klassifikator hat Zugriff auf eine große Anzahl von Kunstwerken im Zusammenhang mit Stiletiketten (Renaissance, Barock, Impressionen, Expressionismus usw.) und verwendet diese, um die Unterscheidung zwischen Stilen zu lernen. Der Generator ist bestrebt, Kunst zu schaffen und die Klassifizierung so weit wie möglich zu verwirren.

Nächstes Papier zum Lesen

Von den verschiedenen Erregungsmechanismen ist einer, der für die Kunst besonders wichtig und relevant ist, das Merkmal externer Reizmuster [3]. Martindale betonte die Bedeutung der Vertrautheit bei der Ableitung von Kunstproduktionssystemen. [15] Wundt-Kurve (Kurve zur Messung des Erregungsgrades?) Er kommentierte das von Google DeepDream [16] erzeugte Bild wie folgt: "Das meiste davon sieht aus wie ein Mandala in einem Schlafsaal oder eine digitale Psychederia, die auf dem Cover eines Buches von Terence McKenna zu stehen scheint." Andere kommentierten: "Schillernd, Drogen und gruselig." 4. Diese negative Reaktion kann als Ergebnis einer übermäßigen Erregung erklärt werden, die gemäß der Wundt-Kurve zu einem negativen Vergnügen führt.

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