アートフリー生成モデル：グラフィックアート知識なしでのアート作成

Art-Free Generative Models: Art Creation Without Graphic Art Knowledge

November 29, 2024

著者: Hui Ren, Joanna Materzynska, Rohit Gandikota, David Bau, Antonio Torralba

cs.AI

要旨

私たちは問いを探求します: "芸術を創造するためにはどれだけの先行芸術知識が必要ですか？" これを調査するために、芸術関連コンテンツにアクセスせずにトレーニングされたテキストから画像を生成するモデルを提案します。そして、選択された芸術的スタイルのわずかな例を使用して芸術アダプタを学習するための単純かつ効果的な方法を紹介します。私たちの実験では、私たちの方法で生成された芸術は、大規模で芸術豊かなデータセットでトレーニングされたモデルによって生成された芸術と同等としてユーザーに認識されることを示しています。最後に、データ帰属技術を通じて、芸術的および非芸術的なデータセットからの例が新しい芸術スタイルの創造にどのように貢献したかを示します。

English

We explore the question: "How much prior art knowledge is needed to create art?" To investigate this, we propose a text-to-image generation model trained without access to art-related content. We then introduce a simple yet effective method to learn an art adapter using only a few examples of selected artistic styles. Our experiments show that art generated using our method is perceived by users as comparable to art produced by models trained on large, art-rich datasets. Finally, through data attribution techniques, we illustrate how examples from both artistic and non-artistic datasets contributed to the creation of new artistic styles.