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멋진 기계 학습 예술

? ? ? 기계 학습을 통해 예술(음악 포함)을 창작하기 위한 멋진 프로젝트, 작품, 사람, 기사 및 리소스로 구성된 목록입니다.

내용물

팔로우할 사람들
프로젝트
기사 및 강연
학습 자료
도서관
TODO

팔로우할 사람들

Tero Parviainen - 소프트웨어 개발자, 음악 해커 및 작가. creative.ai에서 미래의 디자인 도구를 구축해 보세요.
Gene Kogan - ml4a를 시작한 아티스트이자 프로그래머입니다.
大tro(hardmaru) - 도쿄 Google Brain의 연구원.
더글러스 에크(Douglas Eck) - 구글 브레인(Google Brain) 마젠타(Magenta)의 리더.
아담 로버츠(Adam Roberts) - Google Brain, Magenta의 음악 연구원.
Kyle McDonald - 코드 작업을 하는 아티스트입니다. 그는 openFrameworks의 기여자입니다.
Mario Klingemann - 아티스트, 신경학자, 코더, 데이터 수집가, 기록 보관자, @googleart 상주 아티스트.
Memo Akten - 과학과 영성의 교차점에서 영감을 받아 계산을 매체로 사용하는 예술가, 연구원 및 철학자입니다.
Robbie Barrat - 스탠포드 연구소에서 일하는 19세 AI 아티스트입니다.
Janelle Shane - 광학 연구 과학자. 신경망을 가지고 재생됩니다.
Daniel Shiffman - 초보자를 위한 창의적인 코딩에 관한 모든 주제에 대한 최고의 소스입니다.
Samim - 현재 Google에서 일하고 있습니다. 디자이너이자 코드 마술사. 기계 학습, 식물-동물-인간-컴퓨터-상호작용.
Luba Elliott - 큐레이터, 연구원, 여러 창의적인 AI 이벤트 주최자.
나오 토쿠이(Nao Tokui) - 도쿄에서 크리에이티브 랩 Qosmo를 운영합니다. 그는 "AI DJ" 프로젝트의 창시자입니다.
Sofia Crespo - 식물학, 현미경 및 신경망을 다루는 예술가입니다.
Anna Ridler - 기계 학습과 드로잉을 전문으로 하는 예술가입니다.
Rebecca Fiebrink - The Wekinator(대화형 기계 학습 도구)의 창시자.
소피아 크레스포(Sofia Crespo) - 베를린에 거주하는 예술가. 그녀의 작품은 현미경, 밈학, 식물학, 신경망에 관한 것입니다.

프로젝트

시각적

보는 법 배우기 - ?️ 라이브 웹캠 입력에 대해 예측을 하고, 이전에 본 것과 맥락을 같이하여 보는 것을 이해하려고 노력하는 인공 신경망입니다. 우리처럼 이미 알고 있는 것만 볼 수 있습니다.
예술-DCGAN - ? 생성 예술에 초점을 맞춘 DCGAN의 수정된 구현입니다.
빠른 스타일 전송 - ⚡ 브라우저에서 빠른 실시간 스타일 전송을 위한 매우 쉬운 예입니다.
더러운 데이터 - ? '더티' 데이터를 사용하면 어떻게 되나요? 네트워크는 무엇이든 학습합니까? 그렇다면 무엇을 배우나요? 우리가 거기서 얻을 수 있는 흥미로운 것이 있나요?
다들 지금 춤춰요 - ? 누구든지 즉시 전문 댄서로 전환하세요.
어셔 가문의 몰락 - ? 12분짜리 애니메이션. Eash 스틸은 아티스트의 잉크 그림을 학습한 신경망(pix2pix)에 의해 생성됩니다.
어둠 앞에서 본 것 - 신경망은 사람을 상상한다. 그러다가 네트워크의 뉴런이 하나씩 꺼지게 되는데...
도면 방향
Neural-style-pt - PyTorch 스타일 전송 구현입니다. 설치가 쉽고 모든 운영 체제에서 실행되며 광범위한 위키 가이드, 동반 스크립트 및 기타 신경 모델이 있습니다.

음악

Magenta - 창작 과정에서 도구로서 기계 학습의 역할을 탐구하는 오픈 소스 연구 프로젝트입니다.
무한 드럼 머신 - ? 기계 학습을 사용하여 정리된 수천 개의 일상 소리.
랩핑 신경망 - ? Kanye West의 전체 음반에 대해 훈련된 랩 작곡 순환 신경망입니다.
비트 블렌더 - ? 머신 러닝을 사용해 비트를 혼합하여 재미있고 새로운 방식으로 음악을 만들어 보세요.
멜로디 믹서 - ? 기계 학습을 사용하여 음악을 탐색하는 재미있는 방법입니다.
성능 RNN - ? 브라우저의 RNN(반복 신경망)을 통한 실시간 성능입니다.
신경 비트박스 - ? RNN 기반 리듬 생성 + 오디오 분류 = 재미!
AI DJ - ? 인공지능(AI) DJ가 인간 DJ와 함께 연주하는 라이브 공연입니다. Prix Ars Electronica 2018에서 "Honorary Mentions" 상을 수상했습니다.
Sorting - 다양한 멜로디를 삽입할 수 있는 음악 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 게임입니다. 플레이어는 올바른 순서를 찾거나 노래를 "정렬"하기 위해 음악을 들어야 합니다.
RUNN - 멜로디를 생성할 수 있는 음악적 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 게임입니다. 플레이어는 전체 노래를 들으려면 횡스크롤 게임을 완료해야 합니다.
Jazz RNN - 알고리즘으로 생성된 재즈를 들어보세요.

텍스트

생성된 레시피
GPT-3 창의적 소설 - OpenAI의 GPT-3 모델을 사용한 창의적 글쓰기로 시, 대화, 말장난, 문학적 패러디 및 스토리텔링을 보여줍니다.

인터랙티브

Wekinator - 누구나 기계 학습을 사용하여 새로운 악기, 제스처 게임 컨트롤러, 컴퓨터 비전 또는 컴퓨터 청취 시스템 등을 구축할 수 있습니다. 무료이며 오픈 소스입니다.

기타

창의성과 디자인을 위한 머신러닝 2019
창의성과 디자인을 위한 머신러닝, NeurIPS 2018 워크숍 - ?‍?‍?‍? 다양한 분야를 포함하여 기계 학습 예술에 관한 35개의 논문이 포함되어 있습니다.
Runway - 디자인 및 크리에이티브 플랫폼에 인공지능 기능을 추가하는 툴킷입니다.
Autonomous Trap 001 - 작가는 의식 마법을 사용하여 자율주행차를 함정에 빠뜨렸습니다.
가짜 새 생성기 - 모델은 모든 제목에서 거의 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.

기사 및 강연

예술가(일명 ml4a)를 위한 기계 학습(Gene Kogan) - 이 기사에서는 예술 분야에서 ML의 등장을 2000년대 초반 CV의 사례와 비교합니다.
아티스트 및 머신 인텔리전스(Artists and Machine Intelligence) - 아티스트와 엔지니어를 모아 머신 인텔리전스를 사용하여 프로젝트를 실현하는 Google의 프로그램입니다.
MusicVAE: 머신러닝으로 악보용 팔레트 만들기
TensorFlow를 사용하여 추상 패턴 생성
BBC Sounds: 예술과 인공 지능 - GAN 모델이 그린 그림이 경매에서 432,500달러에 판매되었습니다(참고: 원본 코드는 The Verge의 Robbie Barrat가 작성했습니다). 강연에는 Mario Klingemann과 Anna Ridler가 참여했습니다.
Christie's의 AI 예술은 당신이 생각하는 것과 다릅니다 - Jason Bailey는 논란이 되고 있는 Christie 경매에 대해 더 자세히 조사하기 위해 Obvious의 Huge와 Robbie Barrat를 인터뷰했습니다.
생성 음악 작동 방식: 관점 - 생성 음악을 대화식으로 설명하는 웹사이트입니다.

학습 자료

초보자

TensorFlow.js - 지능 및 학습(코딩 트레인)
TensorFlow, ml5.js 및 Spell을 사용한 머신러닝(코딩 트레인)
JavaScript 기계 학습 초보자 가이드(코딩 트레인)

중간

학습 기계 - 2017년 가을 NYU/ITP에서 Patrick Hebron이 강의함.
음악가와 예술가를 위한 기계 학습(Rebecca Fiebrink)
ml4a(예술가를 위한 기계 학습)
신경 미학 @ ITP-NYU, 2018년 가을 - Gene Kogna의 놀라운 코스. 머신러닝 기술에 대한 공개 자료로 가득 차 있습니다.

고급

Neural Style Transfer: tf.keras 및 즉시 실행을 사용하여 딥 러닝으로 예술 작품 만들기
TensorFlow를 사용한 딥 러닝의 창의적 응용(Parag Mital)
cs231n - 이 노트는 스탠포드 컴퓨터 과학 수업 CS231n(시각 인식을 위한 컨볼루셔널 신경망)과 함께 제공됩니다.

도서관

tensorflow.js - ⚡ 브라우저와 Node.js에서 ML 모델을 훈련하고 배포하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다.
ml5.js - ? ? 광범위한 예술가, 창의적인 코더 및 학생이 기계 학습에 접근할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다.
p5.js - ? ? p5.js는 예술가, 디자이너, 학생 및 누구나 웹에서 코딩하고 창의적으로 표현하는 방법을 배울 수 있도록 지원하는 클라이언트측 JS 플랫폼입니다.