要約
美術キュレトリアルの実践は、知識に基づいた方法でアートコレクションを提示することを特徴としています。
マシンプロセスの特徴は、大量のデータを管理および分析できることです。
この論文では、キュレーター界における現代の機械学習モデルの意味を探るために、AI キュレーションと視聴者との対話を想定しています。
このプロジェクトは、「New Directions May Emerge」と題された 2023 年のヘルシンキ アート ビエンナーレの機会に開発されました。
私たちはヘルシンキ美術館 (HAM) のコレクションを使用して、機械認識のレンズを通してヘルシンキの街を再想像します。
私たちはビジュアルテキストモデルを使用して屋内アートワークを公共スペースに配置し、類似性スコアに基づいて架空の座標を割り当てます。
360度のアートパノラマを合成して生成することで、都市の中にそれぞれのアート作品が存在する空間を変革します。
各アートワークの場所の 360 パノラマから奥行き値を推定する生成と、アートワークの機械生成されたプロンプトをガイドします。
このプロジェクトの結果は、アートワークを想像上の物理空間に配置し、アートワーク、コンテキスト、機械の認識の境界線を曖昧にする AI キュレーションです。
この作品は、リンク http://newlyformedcity.net/ 上の Web ベースのインスタレーションとして仮想的に表示され、ユーザーはそこで大規模な文化遺産を探索および対話しながら、都市の別のバージョンをナビゲートできます。
要約(オリジナル)
Art curatorial practice is characterized by the presentation of an art collection in a knowledgeable way. Machine processes are characterized by their capacity to manage and analyze large amounts of data. This paper envisages AI curation and audience interaction to explore the implications of contemporary machine learning models for the curatorial world. This project was developed for the occasion of the 2023 Helsinki Art Biennial, entitled New Directions May Emerge. We use the Helsinki Art Museum (HAM) collection to re-imagine the city of Helsinki through the lens of machine perception. We use visual-textual models to place indoor artworks in public spaces, assigning fictional coordinates based on similarity scores. We transform the space that each artwork inhabits in the city by generating synthetic 360 art panoramas. We guide the generation estimating depth values from 360 panoramas at each artwork location, and machine-generated prompts of the artworks. The result of this project is an AI curation that places the artworks in their imagined physical space, blurring the lines of artwork, context, and machine perception. The work is virtually presented as a web-based installation on this link http://newlyformedcity.net/, where users can navigate an alternative version of the city while exploring and interacting with its cultural heritage at scale.
arxiv情報
著者 | Ludovica Schaerf,Pepe Ballesteros,Valentine Bernasconi,Iacopo Neri,Dario Negueruela del Castillo |
発行日 | 2023-07-27 13:45:49+00:00 |
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