CAN: Creative Adversarial Networks, Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms

Titre (article, livre complet, chapitre de livre, publication réseaux sociaux, pageWeb, SiteWeb complet, etc.): CAN: Creative Adversarial Networks, Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms
Auteur de la référence bibliograpique: Marian Mazzone; Mohamed Elhoseiny; Bingchen Liu; Ahmed Elgammal
Date de publication (AAAA ou AAAA-MM-JJ): 2017
Résumé: Propose un modèle de Creative Adversarial Networks (CAN) qui apprend les styles artistiques à partir d’un corpus d’œuvres et génère des images en s’écartant des styles appris, afin de produire des œuvres perçues comme artistiques mais difficiles à rattacher à un style existant.
Maison d'édition / Nom de la revue scientifique / Nom du site Web / Nom de l'institution universitaire (thèses) / Institution d'un rapport, etc.: arXiv
Nom de l'événement (colloque, journée d'études, etc.): International Conference on Computational Creativity (ICCC 2017)
Quel type de publication sur réseau social (ex: statut Facebook, statut Twitter, etc.): Article scientifique
URL (adresse Web): http://arxiv.org/abs/1706.07068

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L'intelligence artificielle comme milieu narratif et esthétique	Conference

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