ディープドリーム

DeepDream / 2015– / 技法 / デジタル芸術

画像認識ネットワークが学習した特徴を反復して増幅し、雲や岩や葉の中へ目、動物、塔のような形を過剰に見いださせるGoogle発の可視化技法。認識の誤読そのものが、反復する幻覚的な表面になる。

DeepDream — DeepDream applied to white noise, published algorithm-generated example — Martin Thoma, 2016 — MartinThoma — Wikimedia Commons / CC0
DeepDream applied to white noise, published algorithm-generated example — Martin Thoma, 2016 — MartinThoma — Wikimedia Commons / CC0 · CC0
DeepDream — AI生成の解釈イメージ 1
AI生成の解釈イメージ(参考作品ではありません)
DeepDream — AI生成の解釈イメージ 2
AI生成の解釈イメージ(参考作品ではありません)

ひと目で判断

見た目の特徴

  • 画面全体に反復する目と動物の顔
  • 元の輪郭へ沿って増殖する渦状の質感
  • 細部を見るほど別の像が現れる多尺度の反復
  • 高彩度の青・黄・紫が連続してうねる

向いている用途

  • 機械が像をどう誤認するかを、一目で分かる展示や批評画像にするとき
  • 音楽映像やジャケットで、元風景を残しながら幻覚的な多尺度の表面へ変えるとき

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短い指針を制作へ持ち込むか、構造化された仕様をAIへ渡せます。

詳しい作り方と出典制作ルール、実在作例、比較、研究、引用形式

辞書情報

文字
文字は処理後に置き、細部の反復と競合しない単純な太字で短く保つ。
構成
元画像の大きな構図を保ち、複数の縮尺で同じ特徴を増幅して奥へ続く反復を作る。
素材
学習済み画像認識モデルの層を選び、その活性を勾配上昇で反復して強める。
注意
単なる渦巻きフィルターや犬の顔の貼り込みではない。どの層の何が増幅され、元画像とどう結び付いたかを残す。
関連研究
feature visualization and layer selection / iterative zoom and octave scales / GoogLeNet ImageNet feature bias

関連項目

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