クリエイティブなアートをAIで作らせてみた！ 斬新をプログラミングしたぞ！(論文:Creative Adversarial Network) - Qiita

元の論文 どんなもの？ GANとは少し違います。それは、識別器が、スタイルも学習するということ。 そして、生成器はスタイルも異なるように生成を学習することで、従来のGANよりもクリエイティブになるのではという論文。 アート論文として、アーティストは、スタイルブレイクを目指すことが多いとわかった。 アートの分布からの逸脱は最小限にしつつ、スタイルの逸脱を最大限にするように生成器を 学習 クリエイティブシステムの要件としてある学者は、１想像力、２スキル（品質）、３独自の創造物を評価する能力の３つが必要であると述べているが、この３つ全てを満たしている。 提案されたシステムの主な特徴の1つは、 アートを作成するプロセスでアートの歴史について学習することです。ただし、スタイルの概念の背後にあるアートについての意味的な理解はありません。主題、要素の明示的なモデル、芸術の原理については何も知りません。こ