任意ツールでのデザイン支援のためのGANを用いたサンプル模倣フレームワーク

使用 GAN 的示例模仿框架通过任意工具提供设计支持

基本信息

批准号：
22KJ0353
负责人：
矢倉大夢
金额：
$ 0.83万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では機械学習モデルを、一般のユーザがより直観的にかつ創造的に使えるようになることを目指し、新たなシステムの開発やフレームワークの提示を行ってきた。特に本年度は、前年度までに得られた結果を元にして、ユーザが様々なコンテンツ生成技術や探索技術を活用できるよう、その応用範囲を拡大していくことに取り組んだ。具体的には、前年度に主な対象としていた画像ドメインからターゲットを広げ、音楽や言語などの幅広いメディアを対象に研究を行った。例えば、音楽については、ユーザの作業状況に適したBGMの提示を可能とする楽曲推薦システムを提案し、User Modeling and User-Adapted Interactionsに論文が採録された。これは、作業に集中するためには「とても好き」な音楽ではなく「好きでも嫌いでもない」音楽を聞くのが良いと知られている一方で、人間にとって「とても好き」な音楽を挙げるのは容易でも「好きでも嫌いでもない」音楽を挙げるのは難しいのに対し、機械学習モデルにとっては「とても好き」な音楽より「好きでも嫌いでもない」音楽の方が挙げやすいという点に基づいている。他にも、最新の機械翻訳モデル等を組み合わせることによって、言語学習中のユーザを対象に覚えたい単語の例文を日常生活の文脈に沿う形で生成し、Mixed Reality等も活用しながら提示することで学習効果を高めるシステムを提案した。これも、コンテンツ生成技術を新たな形で応用するシナリオを提示するものであり、関連する論文がACM CHI 2022に採択された。

在这项研究中，我们开发了一个新的系统并提出了一个框架，旨在让普通用户更直观、更有创意地使用机器学习模型。特别是今年，我们在去年取得的成果的基础上，努力扩大应用范围，以便用户可以利用各种内容生成和搜索技术。具体来说，我们从去年主要关注的图像领域扩大了目标，并针对音乐和语言等广泛的媒体进行了研究。例如，在音乐方面，我们提出了一种音乐推荐系统，可以呈现适合用户工作情况的BGM，并且我们的论文被User Modeling and User-Adapted Interactions接受。这是因为，虽然众所周知，为了专注于工作，听你既不喜欢也不不喜欢的音乐比听你“非常喜欢”的音乐更好，但人类很难列出音乐尽管机器学习模型很容易列出他们既不喜欢也不不喜欢的音乐，但机器学习模型更容易列出他们既不喜欢也不不喜欢的音乐。此外，通过结合最新的机器翻译模型等，我们可以为正在学习语言的用户，以符合日常生活语境的形式，生成用户想要记忆的单词的例句，并在使用时呈现出来。混合现实等提出了一种提高学习效果的系统。这也提出了一种以新方式应用内容生成技术的场景，相关论文已在 ACM CHI 2022 上被接受。