End-to-end artworks generation via deep convolutional based generative adversarial networks
Künye
Turhan, N. & Yurttakal, A. H. (2023). End-to-End Artworks Generation Via Deep Convolutional Based Generative Adversarial Networks . Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi , 23 (3) , 671-676 . DOI: 10.35414/akufemubid.1269356Özet
While artificial intelligence (AI) technologies are used in many fields such as health, education, art and
continue to develop rapidly, emerging artificial intelligence solutions are also being addressed by
different disciplines, such as informatics and law. Apart from the problems of legal rules' having access
to the speed of social change, the search of a legal infrastructure that is suitable for keeping up with
these changes has started to make itself felt in recent years. In the study, the technical stages of digital
artworks created by using contentious producer networks from deep learning algorithms were
discussed and evaluated within the scope of intellectual and artistic works law. In the study, 6989
abstract and portrait paintings, which are a subset of the Wiki-Art dataset, were used. As a result, it has
been seen that the number of images in the dataset affects the originality of the outputs. It is thought
that the proposed method can be applied to different branches of art and can give art lovers a different
perspective. Yapay zeka (AI) teknolojileri sağlık, eğitim, sanat gibi birçok alanda kullanılıp hızla gelişmeye devam
ederken ortaya çıkan yapay zeka çözümleri, bilişim hukuku gibi farklı disiplinler tarafından da ele
alınmaktadır. Hukuk kurallarının sosyal değişimin hızına erişim sorunları bir yana, değişime ayak
uydurmaya müsait bir hukuki alt yapının varlığının araştırılması da son yıllarda önemini hissettirmeye
başlamıştır. Çalışmada derin öğrenme algoritmalarından çekişmeli üretici ağlar kullanılarak oluşturulan
dijital sanat eserlerinin teknik aşamaları ele alınarak fikir ve sanat eserleri hukuku kapsamında
değerlendirilmiştir. Çalışmada Wiki-Art veri kümesinin bir alt kümesi olan 6989 adet soyut ve portre
tablolar kullanılmıştır. Sonuç olarak veri kümesindeki görüntü sayısının çıktıların orijinalliğine etki ettiği
görülmüştür. Önerilen yöntemin farklı sanat dallarına uygulanabileceği ve sanatseverlere farklı bir bakış
açısı kazandırabileceği düşünülmektedir.
Kaynak
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri DergisiCilt
23Sayı
3Bağlantı
https://doi.org/10.35414/akufemubid.1269356https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3028671
https://hdl.handle.net/11630/11338
Koleksiyonlar
- Cilt 23 : Sayı 3 [25]