Diversity and stylization of the contemporary user-generated visual arts in the complexity-entropy plane

要約

近年の計算的および数値的手法の出現により、美術史の歴史的物語を分析し、そこに含まれる美術スタイルの進化を追跡するための新しい手段が提供されました。
ここでは、絵画内の局所構造を定量化する複雑性エントロピー (C-H) 平面を使用して、現代のユーザー生成のビジュアル アート スタイルの出現と様式化を支える進化のプロセスを調査します。
2010 年から 2020 年にかけて DeviantArt および Behance プラットフォームで厳選された 149,780 枚の画像を情報化し、C-H 空間のローカル情報と、ディープ ニューラル ネットワークおよび特徴抽出アルゴリズムによって生成されたマルチレベル画像特徴との関係を分析します。
その結果、視覚的な芸術スタイルの C-H 情報と、芸術作品のグループ内での時間の経過に伴うマルチレベル画像特徴の非類似性との間の重要な統計的関係が明らかになりました。
画像表現の多様性が顕著に現れる特定の C-H 領域を明らかにすることにより、我々の分析は、C-H 平面において新規であり、より大きな文体の多様性によって特徴づけられる新たなスタイルの経験的条件を明らかにします。
私たちの研究は、視覚芸術分析と物理学にインスピレーションを得た方法論および機械学習を組み合わせることで、特定のグループおよび時代の未知の視覚芸術の創造的な様式化を支える進化プロセスの関連特性を定量的にマッピングする巨視的な洞察を提供できることを示しています。

要約(オリジナル)

The advent of computational and numerical methods in recent times has provided new avenues for analyzing art historiographical narratives and tracing the evolution of art styles therein. Here, we investigate an evolutionary process underpinning the emergence and stylization of contemporary user-generated visual art styles using the complexity-entropy (C-H) plane, which quantifies local structures in paintings. Informatizing 149,780 images curated in DeviantArt and Behance platforms from 2010 to 2020, we analyze the relationship between local information of the C-H space and multi-level image features generated by a deep neural network and a feature extraction algorithm. The results reveal significant statistical relationships between the C-H information of visual artistic styles and the dissimilarities of the multi-level image features over time within groups of artworks. By disclosing a particular C-H region where the diversity of image representations is noticeably manifested, our analyses reveal an empirical condition of emerging styles that are both novel in the C-H plane and characterized by greater stylistic diversity. Our research shows that visual art analyses combined with physics-inspired methodologies and machine learning, can provide macroscopic insights into quantitatively mapping relevant characteristics of an evolutionary process underpinning the creative stylization of uncharted visual arts of given groups and time.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google