核心概念
深層生成モデルの潜在空間を探索し、自動的な美的評価メトリックと協調的な対話型評価を用いて、魅力的なアート作品を生成することができる。
要約
本研究では、深層生成モデルの一種であるCreative Adversarial Network (CAN)を使用して、アート作品を生成する。その後、進化計算を用いて、潜在空間を探索し、より魅力的なアート作品を発見する。
自動的な美的評価メトリックとしてNIMA[38]を使用し、協調的な対話型評価では複数の参加者による評価を取り入れる。これにより、主観的なアートの評価に対応する。
進化アルゴリズムでは、交叉、突然変異、多様性保持メカニズムを用いる。突然変異では、局所探索を行い、画像の質の向上を図る。
実験の結果、協調的な対話型進化では、自動的な進化に比べ、より魅力的なアート作品を生成できることが示された。一方で、局所探索による質の向上は、人間の評価では確認されなかった。これは、アートの自動的な評価の難しさを示唆している。
統計
自動的な美的評価メトリックによると、進化の初期段階で大きな改善が見られ、後半は頭打ちの傾向にある。
協調的な対話型進化では、世代を重ねるごとに、ほぼ直線的に評価が向上している。