논문리뷰 4

Affective Image Classification using Features Inspired by Psychology and Art Theory

Affective Image Classification using Features Inspired by Psychology and Art Theory (2010) ABSTRACT 이미지는 감정적인 수준에서 사람들에게 영향을 미칠 수 있음 그러나 이미지를 보는 사람에게 발생하는 감정은 매우 주관적이기 때문에 인덱스가 형성되는 경우는 거의 없음 BUT 감정적인 내용을 기반으로 이미지를 검색할 수 있다면 도움이 될 수 있는 상황이 있음 해당 논문은 이미지의 감정적인 내용을 나타내는 low level feature를 추출하고 결합하는 방법을 조사하고 개발하여 이미지 감정 분류에 사용함 심리학과 예술 이론의 이론적이고 경험적인 개념을 활용하여 감정적인 표현으로 예술 작품 영역에 고유한 이미지 특징을 추출함 → I..

A Framework for Eliciting Emotional Speech: Capitalizing on the Actor’s Process

A Framework for Eliciting Emotional Speech: Capitalizing on the Actor’s Process (2006) ABSTRACT 배우를 활용해 Emotional Speech를 이끌어내기 위한 접근 및 이론적 프레임워크를 제시하고자 함 아벨슨이 제안한 목표 기반 감성 모델(감정 이론가들의 work)과 배우의 기술적 과정에 대한 접근(전문 연극에서 널리 사용되며 현대 음악원에서 가르침)을 연결하여 프레임워크를 개발하였음 ⇒ 이를 통해 현재 감정 연구에서 acted speech의 활용에 있어 겪는 어려움들을 해결하고자 함 INTRODUCTION Emotional Speech에 대한 수많은 연구들은 다양한 success degree를 가진 acted speech를 사용..

A Taxonomy of Prompt Modifiers for Text-To-Image Generation

논문을 읽기 전에 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)이란? 생성형 인공 지능(생성형 AI) 솔루션을 안내하여 원하는 결과를 생성하는 프로세스 원하는 결괏값에 최대한 가까워지도록 입력을 계속해서 다듬는 과정 ‘원하는’ 작업을 수행하도록 지시하는 최적의 프롬프트를 설계 AI가 사용자와 더 의미 있게 상호 작용하도록 안내하는 가장 적절한 형식, 구문, 단어 및 기호를 선택 → 예상대로 작동하도록 함 생성형 AI: 스토리, 대화, 동영상, 이미지, 음악과 같은 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공 지능 솔루션 방대한 양의 데이터로 사전 훈련된 심층 신경망을 사용하는 규모가 아주 큰 기계 학습(ML) 모델을 기반으로 함 대규모 언어 모델(LLM)은 매우 유연하며 다양한 작업을 수행할 수 있음 BU..

RePrompt: Automatic Prompt Editing to Refine AI-Generative Art Towards Precise Expressions

RePrompt: Automatic Prompt Editing to Refine AI-Generative Art Towards Precise Expressions (2023) ABSTRACT AI generated images가 얼마나 context와 emotion을 정확히 반영하는지 불분명함 → 이에 AI generated images의 emotional expressiveness를 연구하고, RePrompt를 개발함 RePrompt: AI generated images의 보다 정교한 expression을 위한 automatic text refine method text feature들을 선정 → proxy model을 훈련시켜 각 feature들이 AI generated images에 미치는 영향을 ..