Everyone Can Be Picasso? A Computational Framework into the Myth of Human versus AI Painting

要約

最近の AI テクノロジー、特に AI 生成コンテンツ (AIGC) の進歩により、簡単なテキスト記述で誰でも簡単に美しい絵画を生成できるようになりました。
AI 絵画の驚くべき品質により、人間の絵画と AI の絵画の間にまだ違いが存在するのか、また人間の芸術家が AI に取って代わられるのかどうか、広く疑問視されています。
これらの質問に答えるために、私たちは神経の潜在空間と美的特徴を視覚分析と組み合わせた計算フレームワークを開発し、人間の絵画と AI の絵画の違いを調査します。
まず、人間の絵画コレクションと AI の絵画コレクションをカテゴリー的に比較すると、潜在空間とストロークやシャープネスなどの一部の美的特徴の両方において、AI の作品は人間の作品と分布的な違いを示す一方、色や構成などの他の美的特徴では差が少ないことがわかります。
次に、ピカソの個々のアーティストの分析により、AI と比較して、新しいスタイルを進化させる人間のアーティストの強みを示します。
私たちの調査結果は、人間の絵画と AI の絵画の間に存在する不一致の具体的な証拠を提供し、さらに美学と人間のアーティストの関与をより考慮して AI アートを改善することを示唆しています。

要約(オリジナル)

The recent advances of AI technology, particularly in AI-Generated Content (AIGC), have enabled everyone to easily generate beautiful paintings with simple text description. With the stunning quality of AI paintings, it is widely questioned whether there still exists difference between human and AI paintings and whether human artists will be replaced by AI. To answer these questions, we develop a computational framework combining neural latent space and aesthetics features with visual analytics to investigate the difference between human and AI paintings. First, with categorical comparison of human and AI painting collections, we find that AI artworks show distributional difference from human artworks in both latent space and some aesthetic features like strokes and sharpness, while in other aesthetic features like color and composition there is less difference. Second, with individual artist analysis of Picasso, we show human artists’ strength in evolving new styles compared to AI. Our findings provide concrete evidence for the existing discrepancies between human and AI paintings and further suggest improvements of AI art with more consideration of aesthetics and human artists’ involvement.

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