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awesome machine learning art

AI ソースコード

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素晴らしい機械学習アート

? ? ?機械学習を使用してアート (音楽を含む) を作成するための素晴らしいプロジェクト、作品、人物、記事、リソースの厳選されたリスト。

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記事と講演
学習リソース
図書館
TODO

フォローする人

Tero Parviainen - ソフトウェア開発者、音楽ハッカー、ライター。 Creative.ai で未来のデザインツールを構築します。
Gene Kogan - ml4a を始めたアーティスト兼プログラマー。
大トロ (hardmaru) - Google Brain (東京) の研究員。
ダグラス・エック - Google Brain マゼンタのリーダー。
アダム・ロバーツ - マゼンタの音楽研究者、Google Brain。
Kyle McDonald - コードを扱うアーティスト。彼は openFrameworks の貢献者です。
Mario Klingemann - アーティスト、神経学者、コーダー、データコレクター、アーキビスト、アーティストインレジデンス @googleart。
Memo Akten - 芸術家、研究者、哲学者であり、科学と精神性の交差点に触発され、計算を媒体として取り組んでいます。
Robbie Barrat – スタンフォード大学の研究室で働く 19 歳の AI を扱うアーティスト。
ジャネル・シェーン – 光学の研究科学者。ニューラルネットワークを使って遊びます。
Daniel Shiffman - 初心者向けのクリエイティブコーディングに関するトピックの最大の情報源。
Samim - 現在 Google で働いています。デザイナー兼コードマジシャン。機械学習、動植物、人間、コンピューター、インタラクション。
Luba Elliott - キュレーター、研究者、いくつかのクリエイティブ AI イベントの主催者。
徳井直 - 東京でクリエイティブラボ「Qosmo」を運営。「AI DJ」プロジェクトの発案者。
Sofia Crespo - 植物学、顕微鏡法、ニューラルネットワークを中心に活動するアーティスト。
Anna Ridler - 機械学習と描画を専門とするアーティスト。
Rebecca Fiebrink - The Wekinator (対話型機械学習ツール) の作成者。
ソフィア・クレスポ - ベルリンを拠点に活動するアーティスト。彼女の作品は、顕微鏡、ミーム学、植物学、ニューラルネットワークに関するものです。

プロジェクト

ビジュアル

見ることを学ぶ - ?️ ライブ Web カメラの入力を予測し、以前に見たものとのコンテキストで、見えているものを理解しようとする人工ニューラルネットワーク。私たちと同じように、それはすでに知っていることしか見ることができません。
アート-DCGAN - ?ジェネレーティブアートに焦点を当てた DCGAN の修正された実装。
高速スタイル転送 - ⚡ ブラウザーでの高速リアルタイムスタイル転送の非常に簡単な例。
ダーティデータ - ? 「ダーティ」データを使用するとどうなりますか?ネットワークは何かを学習しますか?もしそうなら、それは何を学ぶのでしょうか？そこから何か面白いことが得られるでしょうか？
さあみんなで踊ろう――？誰でもすぐにプロのダンサーに転向させてください。
アッシャー家の崩壊――？ 12分のアニメーション。 Eash 静止画は、アーティストのインク描画でトレーニングされたニューラルネットワーク (pix2pix) によって生成されます。
暗闇の先に見えたのは――ニューラルネットワークが人を想像する。その後、ネットワーク内のニューロンのスイッチが 1 つずつオフになります...
図面の方向
neural-style-pt - PyTorch スタイルの転送実装。インストールが簡単で、すべてのオペレーティングシステムで実行でき、広範な Wiki ガイド、コンパニオンスクリプト、およびその他のニューラルモデルが含まれています。

音楽

マゼンタ - 創造的なプロセスにおけるツールとしての機械学習の役割を探求するオープンソースの研究プロジェクト。
無限のドラムマシン - ?機械学習を使用して整理された何千もの日常音。
ラップニューラルネットワーク - ?カニエ・ウェストのディスコグラフィー全体でトレーニングされたラップソングライティングのリカレントニューラルネットワーク。
ビートブレンダー - ?機械学習を使用してビートをブレンドし、楽しい新しい方法で音楽を作成します。
メロディミキサー - ?機械学習を使用して音楽を探索する楽しい方法です。
パフォーマンス RNN - ?ブラウザーのリカレントニューラルネットワーク (RNN) によるリアルタイムパフォーマンス。
ニューラルビートボックス - ? RNN ベースのリズム生成 + オーディオ分類 = 楽しい!
AI DJ - ?人工知能 (AI) DJ が人間の DJ と共演するライブパフォーマンスです。 2018年のPrix Ars Electronicaで「Honorary Mentions」賞を受賞しました。
Sornting - さまざまなメロディーを補間できる音楽機械学習アルゴリズムに基づいたゲーム。プレーヤーは音楽を聞いて正しい順序を見つけたり、曲を「並べ替え」たりする必要があります。
RUNN - メロディーを生成できる音楽機械学習アルゴリズムに基づいたゲーム。曲全体を聴くには、プレイヤーは横スクロールゲームを終了する必要があります。
Jazz RNN - アルゴリズムによって作成されたジャズを聴きます。

文章

生成されたレシピ
GPT-3 クリエイティブフィクション - OpenAI の GPT-3 モデルによるクリエイティブライティング。詩、会話、駄洒落、文学パロディ、ストーリーテリングを実証します。

相互の作用

Wekinator - 誰でも機械学習を使用して、新しい楽器、ジェスチャーゲームコントローラー、コンピュータービジョンやコンピューターリスニングシステムなどを構築できるようにします。無料でオープンソースです。

その他

創造性とデザインのための機械学習 2019
創造性とデザインのための機械学習、NeurIPS 2018 ワークショップ - ?‍?‍?‍?幅広いさまざまな分野を含む、機械学習アートに関する 35 の論文が掲載されています。
Runway - デザインおよびクリエイティブプラットフォームに人工知能機能を追加するツールキットです。
Autonomous Trap 001 - アーティストは儀式魔法を使用して自動運転車を罠にかけました。
Fake New Generator - このモデルは、あらゆるタイトルからほぼ意味のあるテキストを生成できます。

記事と講演

アーティストのための機械学習 (別名 ml4a) (Gene Kogan) - この記事では、アートにおける ML の出現を 2000 年代初頭の CV の場合と比較しています。
アーティストとマシンインテリジェンス - アーティストとエンジニアを結び付け、マシンインテリジェンスを使用してプロジェクトを実現する Google のプログラム。
MusicVAE: 機械学習による楽譜のパレットの作成
TensorFlow を使用した抽象パターンの生成
BBC Sounds: 芸術と人工知能 - GAN モデルによる絵画がオークションで 432,500 米ドルで落札されました (注: 元のコードは The Verge の Robbie Barrat によって書かれました)。講演にはマリオ・クリンゲマンとアンナ・リドラーも参加します。
クリスティーズの AI アートは、あなたが考えているものではありません - ジェイソン・ベイリーは、物議を醸しているクリスティーのオークションをさらに調査するために、Obvious の Huge と Robbie Barrat の両方にインタビューします。
How Generative Music Works: A Perspective - ジェネレーティブミュージックをインタラクティブに説明する Web サイトです。

学習リソース

初心者向け

TensorFlow.js - インテリジェンスと学習 (コーディングトレイン)
TensorFlow、ml5.js、Spell を使用した機械学習 (コーディングトレイン)
JavaScript での機械学習の初心者ガイド (コーディングトレイン)

中くらい

学習機械 - 2017 年秋、NYU/ITP でパトリック・ヘブロン氏によって教えられました。
ミュージシャンとアーティストのための機械学習 (Rebecca Fiebrink)
ml4a (アーティストのための機械学習)
The Neural Aesthetic @ ITP-NYU、2018 年秋 - Gene Kogna による素晴らしいコース。機械学習技術に関する公開資料が満載です。

先進的な

ニューラルスタイル転送: tf.keras と積極的な実行を使用したディープラーニングによるアートの作成
TensorFlow を使用した深層学習の創造的なアプリケーション (Parag Mital)
cs231n - このノートは、スタンフォードコンピュータサイエンスのクラス CS231n (視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク) に付属しています。

図書館

tensorflow.js - ⚡ ブラウザーおよび Node.js で ML モデルをトレーニングおよびデプロイするための JavaScript ライブラリ。
ml5.js - ? ?アーティスト、クリエイティブなプログラマー、学生など幅広い層が機械学習を利用できるようにすることを目的としています。
p5.js - ? ? p5.js は、アーティスト、デザイナー、学生、その他すべての人がコーディングを学び、Web 上で創造的に自分自身を表現できるようにするクライアント側 JS プラットフォームです。