Vi föreslår ett nytt system för skapande av konst. Systemet skapar konst genom att titta på konst och lära sig om stil; och blir kreativ genom att öka den upphetsande potentialen hos den skapade konsten genom att avvika från de lärda stilarna. Vi bygger över Generativa Adversarial Networks (GAN), som har visat förmågan att lära sig att generera nya bilder simulerar en given distribution. Vi hävdar att sådana nätverk är begränsade i sin förmåga att generera kreativa produkter i sin ursprungliga design. Vi föreslår ändringar i sitt mål att göra det möjligt att skapa kreativ konst genom att maximera avvikelse från etablerade stilar och minimera avvikelse från konstdistribution. Vi utförde experiment för att jämföra människors respons på den skapade konsten med deras respons på konst skapad av konstnärer. Resultaten visar att mänskliga ämnen inte kunde skilja konst som genereras av det föreslagna systemet från konst som genereras av samtida konstnärer och visas på toppkonstmässor.
En ny GAN variant som kallas kreativt kontraarialt nätverk (CAN) har försökt att generera nya konstnärliga bilder genom att minimera avvikelse från konst distribution samtidigt maximera stil tvetydighet REF.
CAN: Creative Adversarial Networks, Generating"Art"by Learning About Styles and Deviating from Style Norms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}