Sep, 2014

计算美学：艺术与科学的交叉点上的审美判断

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TL;DR本文探讨了计算机视觉分析和人工智能对审美判断的挑战，并对美学判断主观性所带来的伦理后果进行了哲学上的思考。
aesthetic discernmentarbiters of judgmentartificial intelligencecomputer vision analysisethical consequences
发现论文，激发创造
  • 人工智能与美学判断

    生成人工智能产生以人类表达风格为基础的创造性产出，我们认为现代生成人工智能模型的输出所引起的体验是通过组织我们与艺术作品的互动的审美判断来进行的。

    Aug, 2023

  • 审美感知音乐推荐的排序复杂度审美评估模型

    通过使用 Birkhoff 的美学度量来设计一种客观测量音乐美感的美学模型，并根据音乐的美感形成推荐列表，以提高人工智能音乐生成的质量和指导计算机音乐制作、合成和推荐等任务的研究。

    Feb, 2024

  • 图像美学评估：实验调查

    本文综述了近期计算机视觉技术在图像美感质量评估中的应用，详细介绍了基于手工特征和深度特征的不同方法以及评估标准，并探讨了新兴的深度学习技术在美学评分中的应用以及利用计算方法操纵图像美感的可能性。

    Oct, 2016

  • 一个用于同音音乐演奏审美质量评估的顺序复杂度模型

    本文提出使用 Birkhoff 美学评价方法提高 AI 音乐性能生成任务并研究音乐表演的客观测量方法，并通过实验表明该方法在音乐表演评估方向有广泛适用性。

    Apr, 2023

  • 发现的简单算法原则、主观美感、选择性关注、好奇心和创造力

    通过奖励能够改善日益增大的数据的主观压缩性的普通增强学习程序的行动，可以自然而然地在计算机上实现所有上述内容，并且艺术家、舞者、音乐家、纯数学家的 “创造性” 可以被视为这一原则的副产品。

    Sep, 2007

  • 神经美学图像评估器

    为了更深入地认识审美，本文提出了一种神经审美图像审阅者模型，可以不仅为图像提供审美评分，还能生成解释评分原因的文本描述。通过多任务学习，该模型可以评估审美图像并以端到端的方式产生评论。研究结果表明，该模型在 AVA-Reviews 数据集上具有优异的表现，可以与人类视觉感知相一致。

    Feb, 2018

  • 预测美观，好感与美学质量：一项对视觉美学研究中图像数据库的比较分析

    通过对 12 个不同美学评分数据集的比较，本文发现不同数据集中的美学评分可预测性存在显著差异，并发现照片和绘画的美学评价具有一致性，但这些差异也在一定程度上对单一数据集的研究结果具有普适性的假设提出了质疑。

    Jul, 2023

  • 自动康德伦理学：一个忠实的实现

    该研究使用交互式定理软件，实现基于康德哲学传统的自动化康德伦理学，并开发了一个测试框架来评估其在伦理判断中的表现，这是创建哲学成熟的伦理人工智能代理的早期步骤，它在康德哲学文献的基础上可以做出复杂的伦理问题的细致判断。

    Jul, 2022

  • 发现美学图像分析的美丽属性

    本文提出了使用 AVA 数据库，自动发现和学习视觉属性来实现美学质量预测、图像标记和检索的目的。

    Dec, 2014

  • 利用语言理解美学：美学评估照片批判数据集

    本文提出了 Reddit Photo Critique Dataset（RPCD），包含 74K 的图像和 220K 条评论，该数据集不同于以往的计算机美学数据集，主要体现在三个方面：（i）数据集的大规模和评论中批评图像不同方面；（ii）大多数为 UltraHD 图像；（iii）可通过自动流水线轻松扩展到新数据。本文通过情感评价来评估视觉刺激的美学质量，并表明情感极性与两个审美评估基准可用的审美判断正相关，在此基础上，将评论的情感分数用作图像排名的目标。

    Jun, 2022