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人工智能创作的艺术作品获奖。艺术家们不高兴。
一些批评人士认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品，还在于它们的工作原理。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像而构建的。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。
艺术家驻留计划设计和影响的经验教训
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
1969 年，著名艺术家 Noel J. Daggett
1969 年，海岸警卫队领导层找到受人尊敬的艺术家 Noel J. Daggett，邀请他亲眼见证海岸警卫队对越南战争的贡献。9 月 8 日，司令官威拉德 J. 史密斯海军上将通知越南海岸警卫队活动指挥官，Daggett 将抵达越南访问“海岸警卫队部队，收集材料，以便他随后制作一系列油画，这些油画将赠送给海岸警卫队，几乎将成为该地区所有海岸警卫队活动的永久历史记录。”在两个月的时间里，Daggett 的行程包括在 Point Banks 和 Blackhaw 巡逻、参观爆炸物装载分队 1 和 4、参观 MEDCAP 和盲人学校。在乘坐 Jolly Green 飞机飞往 Con Son LORAN 站之前，他与海岸警卫队飞行员 LT Richard V. Butchka 一起度过了一个下午。
负责任地创作 AI 艺术：艺术家的实地指南
用于生成合成媒体的机器学习工具可以实现创造性表达，但也可能产生误导和造成伤害的内容。《负责任的人工智能艺术领域指南》为设计师、艺术家和其他制作者提供了一个起点，让他们了解如何负责任地谨慎使用人工智能技术。我们建议使用人工智能的艺术家和设计师将他们的作品置于负责任的人工智能的更广泛背景中，关注他们的作品可能带来的意想不到的有害后果，这些后果在信息安全、错误信息、环境、版权以及有偏见和挪用的合成媒体等领域都有所理解。首先，我们描述生成媒体的更广泛动态，以强调使用人工智能的艺术家和设计师如何存在于具有复杂社会特征的领域中。然后，我们描述了我们的项目，这是一个专注于人工智能创作生命周期中四个关键检查点的指南：(1) 数据集、(2) 模型代码、(3) 训练资源和 (4) 发布和归属。最后，我们强调，对于使用人工智能的艺术家和设计师来说，考虑这些检查点和刺激是构建创造性人工智能领域的起点，并关注其作品对社会的影响。关键词合成媒体人工智能艺术负责任的人工智能人工智能伦理生成媒体
PM Vishwakarma 雕塑家和石雕艺术家（Mortikar）
6. 职位简介 雕刻和石雕工艺是一种细致的艺术形式，技艺娴熟的工匠将原石变成精巧迷人的雕塑。在艺术视野和技术精准度的指导下，雕刻家雕刻和塑造石雕艺术和陶瓷艺术，为作品注入生命。镶嵌工艺是这一工艺的补充，将对比鲜明的材料无缝地融入石材表面，增加深度和装饰，形成纹理和色彩的和谐融合，丰富了雕刻杰作。 7. 学生/实习生/学习者/员工入职资格标准 a. 入职资格和相关经验：
印度艺术家的独特风格的“民间印度”融合...
Sudarshan Shaw是印度艺术家和传播设计师。他在美国国家时装技术研究所学习，并在兰桑堡国家公园（Ranthambore National Park）的毕业项目中爱上了野生世界。促使他探索更多的印度森林，并与当地社区进行互动，以帮助他对民间艺术的历史，创造力和有效性进行教育。今天，他说：“我自豪地保留了对人们的故事，野生智慧和森林法律的偏见”。，这样做希望“将土著艺术作为土地的语言，为土地成为土地的语言”。
波斯尼亚和黑塞哥维那的艺术和艺术家
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AI 生成的艺术作品获奖。艺术家们并不高兴。
一些评论家认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品。而是它们的工作方式。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像来构建的，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。
心灵艺术家：用人类思维创造艺术快照
我们引入了 Mind Artist (MindArt)，一种新颖而高效的神经解码架构，可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近，使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展，但由于数据注释的稀缺，仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同，这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言，在离散 OT 理论下，我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系，从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外，所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构，能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中，从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。