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awesome machine learning art

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很棒的機器學習藝術

？？？透過機器學習創作藝術（包括音樂）的精彩項目、作品、人物、文章和資源的精選清單。

內容

值得關注的人
專案
文章和演講
學習資源
圖書館
待辦事項

值得關注的人

Tero Parviainen - 軟體開發人員、音樂駭客和作家。在 Creative.ai 建立未來的設計工具。
Gene Kogan - 發起 ml4a 的藝術家和程式設計師。
大トロ(hardmaru) - 東京 Google Brain 的研究科學家。
Douglas Eck - Magenta、Google Brain 的領導者。
Adam Roberts - Google Brain 的 Magenta 音樂研究員。
Kyle McDonald - 一位使用程式碼的藝術家。他是 openFrameworks 的貢獻者。
Mario Klingemann - 藝術家、神經學家、編碼員、資料收集員、檔案管理員、駐地藝術家@googleart。
Memo Akten - 藝術家、研究員和哲學家，以計算為媒介，受到科學和靈性交叉點的啟發。
Robbie Barrat - 19 歲的人工智慧藝術家，在史丹佛大學的一個研究實驗室工作。
Janelle Shane - 光學研究科學家。玩神經網路。
Daniel Shiffman - 所有初學者創意編碼的主題的最佳來源。
Samim - 目前在 Google 工作。設計師和程式碼魔術師。機器學習、動植物人機互動。
Luba Elliott - 策展人、研究員、多個創意人工智慧活動的組織者。
Nao Tokui - 在東京經營創意實驗室 Qosmo。他是「AI DJ」計畫的創始人。
Sofia Crespo - 一位致力於植物學、顯微鏡和神經網路的藝術家。
Anna Ridler - 一位專門從事機器學習和繪畫的藝術家。
Rebecca Fiebrink - The Wekinator（互動式機器學習工具）的創作者。
Sofia Crespo - 一位居住在柏林的藝術家。她的作品圍繞著顯微鏡、模因學、植物學和神經網絡。

專案

視覺的

學習觀察 - ?️ 人工神經網路對即時網路攝影機輸入進行預測，嘗試根據先前所看到的內容理解所看到的內容。它只能看到它已經知道的東西，就像我們一樣。
藝術-DCGAN - ？ DCGAN 的修改實作著重於生成藝術。
快速樣式傳輸 - ⚡ 在瀏覽器中快速即時樣式傳輸的極為簡單的範例。
髒數據 - ？當您使用“髒”數據時會發生什麼？網路能學到東西嗎？如果是這樣，它學到什麼？我們能從中得到什麼有趣的東西嗎？
現在每個人都跳舞 - ？立即將任何人轉為專業舞者。
厄舍樓的陷落 - ？ 12分鐘動畫。 Eash 靜止圖像是由根據藝術家的水墨畫訓練的神經網路 (pix2pix) 生成的。
我在黑暗之前所看到的──神經網路想像了一個人。然後，網路中的神經元被一一關閉…
繪圖方向
neural-style-pt - PyTorch 風格的傳輸實現。易於安裝，可在所有作業系統上運行，具有廣泛的 wiki 指南、配套腳本和其他神經模型。

音樂

Magenta - 一個開源研究項目，探索機器學習作為創作過程中的工具的作用。
無限鼓機 - ？使用機器學習組織的數千種日常聲音。
饒舌神經網路 - ？饒舌歌曲創作循環神經網路在 Kanye West 的整個唱片上進行訓練。
擊敗攪拌機 - ？使用機器學習混合節拍，以有趣的新方式創作音樂。
旋律混合器 - ？使用機器學習探索音樂的有趣方式。
性能 RNN - ?瀏覽器中循環神經網路 (RNN) 的即時效能。
神經 Beatbox - ？基於 RNN 的節奏產生 + 音訊分類 = 有趣！
人工智慧 DJ - ？人工智慧 (AI) DJ 與人類 DJ 一起演奏的現場表演。它在 2018 年電子藝術大獎上獲得了“榮譽獎”。
Sorting - 基於音樂機器學習演算法的遊戲，可以插入不同的旋律。玩家必須聽音樂才能找到正確的順序，或「排序」歌曲。
RUNN - 一款基於音樂機器學習演算法的遊戲，可以產生旋律。玩家必須完成橫向捲軸遊戲才能聽到完整的歌曲。
Jazz RNN - 聆聽演算法創建的爵士樂。

文字

產生的食譜
GPT-3 創意小說 - 使用 OpenAI 的 GPT-3 模式進行創意寫作，展示詩歌、對話、雙關語、文學模仿和說故事。

互動的

Wekinator - 它允許任何人使用機器學習來建立新的樂器、手勢遊戲控制器、電腦視覺或電腦聆聽系統等等。它是免費且開源的。

雜項

2019 年機器學習創意與設計
機器學習促進創造力和設計，NeurIPS 2018 研討會 - ?‍?‍?‍?它包含 35 篇關於機器學習藝術的論文，涵蓋廣泛的不同學科。
Runway - 它是一個為設計和創意平台添加人工智慧功能的工具包。
自動陷阱 001 - 藝術家使用儀式魔法來陷阱自動駕駛汽車。
假新生成器 - 該模型可以從任何標題生成幾乎有意義的文字。

文章和演講

藝術家機器學習（又名 ml4a）（Gene Kogan） - 本文將藝術中 ML 的興起與 2000 年代初的 CV 進行比較。
藝術家和機器智慧 - Google 的一項計劃，將藝術家和工程師聚集在一起，利用機器智慧實現專案。
MusicVAE：透過機器學習創建樂譜調色板
使用 TensorFlow 產生抽像模式
BBC Sounds：藝術與人工智慧 - GAN 模型的一幅畫在拍賣中以 432,500 美元的價格售出（註：原始程式碼由 The Verge 的 Robbie Barrat 編寫）。馬裡奧·克林格曼 (Mario Klingemann) 和安娜·里德勒 (Anna Ridler) 也參加了此次演講。
佳士得的人工智慧藝術並非如您所想 - Jason Bailey 採訪了 Obvious 的 Huge 和 Robbie Barrat，以進一步調查備受爭議的佳士得拍賣。
生成音樂的工作原理：視角 - 這是一個以互動方式描述生成音樂的網站。