위키아트

WikiArt
WikiArt 홈페이지

WikiArt(구 WikiPaintings)는[1][2] 사용자가 편집할 수 있는 온라인 비주얼 아트 백과사전입니다.2013년 [3]재무보고서에 따르면 이 사이트는 2010년부터 온라인 상태인 것으로 보인다.

현재의 개발

2020년 1월에 사이트에는 다음과 같은 수치가 표시됩니다.

  • 3293명(예술운동 171명, 예술학교/단체 267명, 국적 106명)
  • 169057점(191점), 61장르)
  • 예를 들어, 살바도르 달리는 스타일, 시대, 시리즈에 따라 분류된 1162개의 예술작품과 그의 관련 예술가, 그리고 예술적 영향의 구름을 특징으로 한다.
  • 현지화 8개 언어(영어, 독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 러시아어, 우크라이나어, 중국어)

개발자는 우크라이나에 [4]거점을 두고 있다.2010년부터 위키아트 편집장은 우크라이나 미술평론가 크세니아 빌라쉬입니다.

2016년부터, 위키아트는 여성 아티스트들의 페이지를 특집으로 하고 있다.이 사이트의 성명에 따르면, 그것은... 여성 예술가의 더 나은 표현을 옹호한다.그것은 과거의 중요한 여성 예술가들을 조명하고 오늘날 일하는 위대한 여성 예술가들을 장려함으로써 예술 전시의 성비 불균형을 해소한다.시대와 국적을 불문하고 여성 예술가의 업적을 인정받아 남성 중심의 미술계에서 차별화하기 위한 작품이라고 말했다.

2019년부터 WikiArt는 런던을 거점으로 한 감독 Dekel Berenson이 큐레이터를 맡은 단편 영화 섹션을 선보였습니다.

저작권 정책

WikiArt에는 퍼블릭 도메인과 저작권으로 보호된 아트워크가 모두 포함되어 있습니다.공공영역에 속하지 않는 저작물은 공정한 사용 [5]원칙에 따라 제시된다.

WikiArt 및 AI 리서치

WikiArt는 대중이 이용할 수 있고, 상당히 많은 데이터베이스가 잘 발달된 구조와 결합되어 있기 때문에, AI를 연구하는 과학자들에 의해 종종 사용된다.즉, 그들은 예술을 인식하고 분류하고 창조하는 능력을 발견하기 위해 위키아트 데이터에 AI를 훈련시킨다.

2015년, Rutgers 대학의 컴퓨터 과학자 Babak Saleh와 Ahmed Egamal은 WikiArt의 이미지를 사용하여 그림을 보고 작품의 장르, 스타일 및 [6]예술가를 감지하는 알고리즘을 훈련시켰다.그 후, Rutgers University, College of Charleston 및 Facebook의 AI Lab의 연구진은 GAN(Generative Adversical Networks)에 대해 공동 작업을 실시해, WikiArt의 데이터에 대해 예술 작품과 사진 또는 도표의 차이를 구별하고,[7] 다양한 예술 스타일을 식별하도록 훈련했습니다.그런 다음, 그들은 알려진 예술 스타일에 맞지 않는 새로운 작품을 만들기 위해 WikiArt 데이터 세트에 대한 교육을 받은 CAN(창조적 적대 네트워크)[8]을 설계했습니다.

2016년, Chee Seng Chan(말라야 대학 부교수)과 그의 공동 연구진은 CNN(컨볼루션 뉴럴 네트워크)을 WikiArt 데이터 세트에 대해 교육하고 논문 "Ceci n'est pas une pipe: A Deep Convolution Network for Fine-Art Paint Classification"[9]을 발표했다.그들은 예술과의 관계에서 AI의 가능성을 탐구하기 위해 ArtGAN을 출시했다.

2017년 새로운 연구 및 개선 ArtGAN "자연 이미지와 아트워크의 조건부 합성을 위한 개선 ArtGAN"[10]을 발간하였습니다.

2018년 GAN이 제작한 에드몽 드 벨라미 초상화는 크리스티 경매에서 43만2500달러에 낙찰됐다.이 알고리즘은 WikiArt에서 14세기부터 19세기에 [11]걸쳐 15,000점의 초상화를 대상으로 훈련되었다.

2019년 크로아티아 Rudjer Boskovic Institute의 연구원 Eva Cetinic과 그녀의 동료들은 WikiArt의 이미지를 기계학습 알고리즘 훈련에 사용하여 미술의 [12]미학, 감성적 가치 및 기억력 간의 관계를 탐색했습니다.

2020년, 스탠포드 대학의 연구원과 그의 공동 연구진은 WikiArt의 81,000개의 작품을 위해 감정적인 반응과 그에 대한 서면 설명을 포함한 439,121개의 감정적인 주석을 수집했다.그들의 연구는 6,377명의 인간 주석자를 참여시켰고 감정 설명 작업에서 [13]사소한 튜링 테스트 성능을 보여주는 최초의 신경 기반 스피커 모델을 만들었다.

레퍼런스

  1. ^ "Welcome theteachingpalette.com - BlueHost.com". theteachingpalette.com.
  2. ^ 최종: 컴퓨터 화면에서 세계 최고의 그림 (Oprah Winfrey Life Lift)
  3. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2014-01-16. Retrieved 2015-04-19.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)
  4. ^ WikiPaintings 블로그:Financial Report 2012 Q1 ("...우리나라(우크라이나)는..."를 지원하지 않습니다...")
  5. ^ "WikiArt.org - Encyclopédie des Arts Visuels". www.wikiart.org.
  6. ^ Magazine, Smithsonian; Fessenden, Marissa. "Computers Are Learning About Art Faster than Art Historians". Smithsonian Magazine.
  7. ^ "AI Project Produces New Styles of Art".
  8. ^ "AI-Generated Art Now Looks More Human Than Work at Art Basel, Study Says". 11 July 2017.
  9. ^ http://web.fsktm.um.edu.my/~cschan/doc/ICIP2016.pdf[베어 URL PDF]
  10. ^ Wei Ren Tan; Chee Seng Chan; Aguirre, Hernan; Tanaka, Kiyoshi (2017). "Improved ArtGAN for Conditional Synthesis of Natural Image and Artwork". arXiv:1708.09533 [cs.CV].
  11. ^ "How an Art Collective is Using Artificial Intelligence to Make Paintings".
  12. ^ "Full Page Reload". 14 June 2019.
  13. ^ Achlioptas, Panos; Ovsjanikov, Maks; Haydarov, Kilichbek; Elhoseiny, Mohamed; Guibas, Leonidas (2021). "ArtEmis: Affective Language for Visual Art". arXiv:2101.07396 [cs.CV].

외부 링크