awesome machine learning art

Потрясающее искусство машинного обучения

? ? ? Кураторский список замечательных проектов, работ, людей, статей и ресурсов для создания произведений искусства (включая музыку) с помощью машинного обучения.

Содержание

• Люди, за которыми стоит следить
• Проекты
• Статьи и выступления
• Учебные ресурсы
• Библиотеки
• TODO

Люди, за которыми стоит следить

• Теро Парвиайнен — разработчик программного обеспечения, музыкальный хакер и писатель. Создаем инструменты дизайна будущего на Creative.ai.
• Джин Коган — художник и программист, положивший начало ml4a.
• 大トロ(хардмару) — научный сотрудник Google Brain, Токио.
• Дуглас Эк — лидер Magenta, Google Brain.
• Адам Робертс — музыкальный исследователь в Magenta, Google Brain.
• Кайл Макдональд — художник, работающий с кодом. Он является участником openFrameworks.
• Марио Клингеманн — художник, нейрографист, программист, сборщик данных, архивариус, художник по месту жительства @googleart.
• Мемо Актен — художник, исследователь и филомат, работающий с вычислениями как средой, вдохновленный пересечением науки и духовности.
• Робби Баррат — художник, работающий с искусственным интеллектом, 19 лет, работает в исследовательской лаборатории в Стэнфорде.
• Джанель Шейн — научный сотрудник в области оптики. Играет с нейронными сетями.
• Дэниел Шиффман — лучший источник информации по творческому программированию для начинающих.
• Самим – Сейчас работает в Google. Дизайнер и волшебник кода. Машинное обучение, Флора-Фауна-Человек-Компьютер-Взаимодействие.
• Люба Эллиотт — куратор, исследователь, организатор нескольких творческих мероприятий по искусственному интеллекту.
• Нао Токуи — руководит творческой лабораторией Qosmo в Токио. Он является создателем проекта «AI DJ».
• София Креспо — художница, играющая с ботаникой, микроскопией и нейронными сетями.
• Анна Ридлер — художница, специализирующаяся на машинном обучении и рисовании.
• Ребекка Фибринк — создательница The Wekinator (интерактивного инструмента машинного обучения).
• София Креспо — художница из Берлина. Ее работы посвящены микроскопии, меметике, ботанике и нейронным сетям.

Проекты

Визуальный

• Научитесь видеть — ?️ Искусственная нейронная сеть делает прогнозы на основе данных с веб-камеры в реальном времени, пытаясь понять смысл того, что она видит, в контексте того, что она видела раньше. Он может видеть только то, что уже знает, как и мы.
• арт-DCGAN - ? Модифицированная реализация DCGAN, ориентированная на генеративное искусство.
• Быстрая передача стилей — ⚡ Чрезвычайно простой пример быстрой передачи стилей в браузере в реальном времени.
• Грязные данные - ? Что происходит, когда вы используете «грязные» данные? Сеть чему-нибудь учится? Если да, то чему он учит? Можем ли мы из этого извлечь что-нибудь интересное?
• Теперь все танцуют - ? немедленно перевести любого человека в профессионального танцора.
• Падение дома Ашеров - ? 12-минутная анимация. Eash Still генерируется нейронной сетью (pix2pix), обученной на рисунках тушью художника.
• То, что я видел до темноты - Нейронная сеть представляет человека. Затем один за другим нейроны сети отключаются...
• Ориентация рисования
• нейронный-стиль-пт — реализация передачи стиля PyTorch. Легко установить, работает на всех операционных системах, имеет обширные вики-руководства, сопутствующие сценарии и другие нейронные модели.

Музыка

• Magenta — исследовательский проект с открытым исходным кодом, исследующий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе.
• Бесконечная драм-машина - ? Тысячи повседневных звуков, организованных с помощью машинного обучения.
• рэп-нейронная сеть - ? Рекуррентная нейронная сеть для написания рэп-песен обучена на всей дискографии Канье Уэста.
• Победить Блендер - ? Смешивайте ритмы, используя машинное обучение, чтобы создавать музыку по-новому.
• Мелодический микшер - ? Интересный способ изучать музыку с помощью машинного обучения.
• Производительность РНН - ? Производительность в реальном времени с помощью рекуррентной нейронной сети (RNN) в браузере.
• Нейронный битбокс - ? Генерация ритмов на основе RNN + классификация аудио = весело!
• ИИ диджей - ? Живое выступление с участием диджея с искусственным интеллектом (ИИ), играющего вместе с диджеем-человеком. Он получил награду «Почетное упоминание» на Prix Ars Electronica 2018.
• Сортировка — игра, основанная на алгоритме музыкального машинного обучения, который может интерполировать различные мелодии. Игроку приходится слушать музыку, чтобы определить правильный порядок или «отсортировать» песню.
• RUNN — игра, основанная на музыкальном алгоритме машинного обучения, способном генерировать мелодии. Игроку необходимо завершить игру с боковой прокруткой, чтобы прослушать песню целиком.
• Jazz RNN — Слушайте джаз, созданный алгоритмом.

Текст

• Сгенерированные рецепты
• Творческая фантастика GPT-3 — творческое письмо по модели OpenAI GPT-3, демонстрирующее поэзию, диалоги, каламбуры, литературные пародии и повествование.

Интерактивный

• Wekinator — позволяет любому использовать машинное обучение для создания новых музыкальных инструментов, игровых контроллеров с жестами, систем компьютерного зрения или компьютерного прослушивания и многого другого. Это бесплатно и с открытым исходным кодом.

Разное

• Машинное обучение для творчества и дизайна 2019
• Машинное обучение для творчества и дизайна, семинар NeurIPS 2018 - ?‍?‍?‍? В нем представлены 35 статей об искусстве машинного обучения, включая широкий спектр различных дисциплин.
• Runway — это набор инструментов, который добавляет возможности искусственного интеллекта в дизайнерские и творческие платформы.
• Автономная ловушка 001 — художник использовал ритуальную магию для ловли беспилотных автомобилей.
• Генератор поддельных новых сообщений. Модель может генерировать практически осмысленный текст из любого заголовка.

Статьи и выступления

• Машинное обучение для художников (также известное как ml4a) (Джин Коган). В этой статье сравнивается появление машинного обучения в искусстве и CV в начале 2000-х годов.
• Художники и машинный интеллект — программа Google, которая объединяет художников и инженеров для реализации проектов с использованием машинного интеллекта.
• MusicVAE: создание палитры музыкальных партитур с помощью машинного обучения
• Генерация абстрактных шаблонов с помощью TensorFlow
• Звуки BBC: Искусство и искусственный интеллект. Картина модели GAN продана на аукционе за 432 500 долларов США (ПРИМЕЧАНИЕ: оригинальный код написан Робби Барратом, The Verge). К беседе присоединяются Марио Клингеманн и Анна Ридлер.
• Искусство искусственного интеллекта на Christie’s — это не то, что вы думаете: Джейсон Бэйли берет интервью у Хьюга из «Очевидного» и Робби Баррата, чтобы продолжить расследование скандального аукциона Christie.
• Как работает генеративная музыка: перспектива — это веб-сайт, описывающий генеративную музыку в интерактивном режиме.

Учебные ресурсы

Новички

• TensorFlow.js — интеллект и обучение (поезд кодирования)
• Машинное обучение с помощью TensorFlow, ml5.js и Spell (поезд кодирования)
• Руководство для начинающих по машинному обучению в JavaScript (поезд программирования)

Середина

• Обучающиеся машины — преподает Патрик Хеброн в Нью-Йоркском университете/ITP, осень 2017 г.
• Машинное обучение для музыкантов и художников (Ребекка Фибринк)
• ml4a (Машинное обучение для художников)
• Нейронная эстетика @ ITP-NYU, осень 2018 г. — потрясающий курс Джина Когны. Здесь полно открытых материалов об искусстве машинного обучения.

Продвинутый

• Передача нейронного стиля: создание искусства с помощью глубокого обучения с использованием tf.keras и энергичного исполнения
• Творческие применения глубокого обучения с помощью TensorFlow (Parag Mital)
• cs231n — примечания сопровождают Стэнфордский курс информатики CS231n (сверточные нейронные сети для визуального распознавания).

Библиотеки

• tensorflow.js — ⚡ Библиотека JavaScript для обучения и развертывания моделей ML в браузере и на Node.js.
• ml5.js - ? ? Целью проекта является сделать машинное обучение доступным для широкой аудитории художников, творческих программистов и студентов.
• p5.js - ? ? p5.js — это клиентская JS-платформа, которая позволяет художникам, дизайнерам, студентам и всем желающим научиться программировать и творчески выражать себя в Интернете.

TODO

• потрясающий ворс
• добавить изображение профиля этого репозитория
• добавить раздел "Для непрограммистов"

Способствовать

Вклады приветствуются! Сначала прочтите правила внесения взносов.

Лицензия

Сам контент этого проекта распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 3.0.