プログラミングでお絵かきして遊ぶための50のアイディア - FAL 制作メモ
プログラミングでお絵かきする試みを続けるうちにスケッチが100個ほど溜まりました。 似たようなことをして遊んでみたい人のために、過去のスケッチを例に出しつつ、アイディアというかネタというか、そういうのを列挙してみます。 これはProcessing Advent Calendar 2018 - Qiitaの6日目の記事です。遅刻！ 序 初めて作り、完成したのはライフゲームだったと思います。簡単なプログラミングだけで複雑怪奇な振る舞いをするシステムを作れるという事実に、目の覚めるような驚きを感じつつ、魔法の金槌を手に入れたような気分になりました。 プログラミングさえあれば新鮮な驚きと感動に飢えることなく、人生はずっと面白いままなのだろうという予感を覚えました。 ── ポーン（ゲーム制作者）*1 この文章がずっと印象に残っています。 それはたぶん私も似たような原体験を持っているからで、そういう人
Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]
AI DJ Project — http://qosmo.jp/aidj/ Visualization: Shoya Dozonoupdate: 2022/5 この記事を書いた2017年以降の最新の情報をカバーした、音楽生成AIに関するホワイトペーパーをリリースしました。こちらから無償でダウンロードできます。 ホワイトペーパー 音楽生成AIの現状と可能性update: 2021/2 音楽をはじめとした創作活動、創造性とAIの未来像を書いた拙著『創るためのAI—機械と創造性のはてしない物語』がBNNから発売になりました。この記事で書いている内容にも触れています。ぜひお手にとってみてください。 update: 2019/9/25 2019年 4月から慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスで 、Computational Creativity Labという名前で研究室をはじめました。AIを使った音楽制作
![Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/914963b8cc87bfb41d804c50ebcb69166620cc37/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fresize%3Afit%3A1200%2F1%2AGAag2b4jJwLKX2mCJFIoxA.png)
ディープラーニングは人間の創造性を広げるか？ 「AI DJ Project」に見るクリエイティブの可能性
2018年4月20日、Deep Learning Labが主催するイベント「音声・言語ナイト」が開催されました。Chainerを提供するPreferred Networksと、Azureクラウドを提供するMicrosoftによる、エンジニアコミュニティDeep Learning Lab。今回は、自然言語処理や合成音声など、音声・言語×深層学習の最新事例や知見を発表しました。プレゼンテーション「Deep Learningの音楽／メディアアート領域での活用事例」に登場したのは、株式会社Qosmo代表取締役で工学博士の徳井直生氏。ディープラーニングを用いた次世代のクリエイティブと、人工知能に宿る「想像力」の可能性を語ります。 冬の時代からの人工知能研究者 徳井直生氏（以下、徳井）：みなさん、こんばんは。Qosmo（コズモ）の徳井と申します。よろしくお願いします。今日はタイトルにあるように、Dee
Glow: Better reversible generative models
An interactive demo of our model to manipulate attributes of your face, and blend with other faces Manipulating attributes of images of researchers Prafulla Dhariwal and Durk Kingma. The model isn’t given attribute labels at training time, yet it learns a latent space where certain directions correspond to changes in attributes like beard density, age, hair color, and so on. Generative modeling is
CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization
CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization Yang Chen Tsinghua University, China chenyang15@mails.tsinghua.edu.cn Yu-Kun Lai Cardiff University, UK Yukun.Lai@cs.cf.ac.uk Yong-Jin Liu∗ Tsinghua University, China liuyongjin@tsinghua.edu.cn Abstract In this paper, we propose a solution to transforming pho- tos of real-world scenes into cartoon style images, which is valuable
cables
cables is under heavy development. There might be one or another bug, please let us know about it! Cables is a tool for creating beautiful interactive content.With an easy to navigate interface and real time visuals, it allows for rapid prototyping and fast adjustments. You are provided with a set of operators, such as mathematical functions, shapes, materials and post processing effects. Connect
Toward ethical, transparent and fair AI/ML: a critical reading list
**stopped maintaining in 2019 In the past 5 years there’s been a lot of enthusiasm about AI and specifically machine learning and deep learning. As we continuously deploy AI models in the wild we are forced to re-examine what are the effects of knowledge symbolisation, generalisation and classification on the historical, political and social conditions of human life. We also need to remind ourselv
ジェネレーティブアートメモ - Qiita
これはProcessing Advent Calendar 2017 - Qiitaの15日目の記事です。 半年間、趣味として「ジェネレーティブアート」を Processing を用いて描いていました。 その中でよく使った文法をこの機会にまとめてみようと思い、 Advent Calendar 2017に参加させていただきました。 変数 void setup() { size(300, 300); noFill();//図形を塗りつぶさない } int a = 0;//変数を宣言する void draw() { ellipse( 150, 150, a, a); a+=4; } void setup() { size( 300, 300); int r = 82; noFill(); //繰り返し文を使う for (int i= 0; i < width; i += 20) { for (i
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5 Demos Where Code Meets Music
holger lippmann
GitHub - joaoperfig/mikezart: automatic music generator and interface
Fea Fult, by Mikezart