[論文レビュー] A Portrait of Emotion: Empowering Self-Expression through AI-Generated Art

Yoon Kyung Lee, Yong-Ha Park+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 26, 2023

Creativity in Education and Neuroscience被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、芸術的表現を通じて生成的AIが人間の感情的意図をどのように反映するかを検討し、詳細な感情的記述をもとに画像生成を誘導する手法を用いる。結果として、出来事に基づくプロンプトよりも感情的ナラティブに基づくAI生成アートが好まれることが示されたが、ステレオタイプへの過剰依存は整合性と美的品質を損なうことが判明し、感情的自己表現を高めるために、的確な誘導が不可欠であることが示唆された。

ABSTRACT

We investigated the potential and limitations of generative artificial intelligence (AI) in reflecting the authors' cognitive processes through creative expression. The focus is on the AI-generated artwork's ability to understand human intent (alignment) and visually represent emotions based on criteria such as creativity, aesthetic, novelty, amusement, and depth. Results show a preference for images based on the descriptions of the authors' emotions over the main events. We also found that images that overrepresent specific elements or stereotypes negatively impact AI alignment. Our findings suggest that AI could facilitate creativity and the self-expression of emotions. Our research framework with generative AIs can help design AI-based interventions in related fields (e.g., mental health education, therapy, and counseling).

研究の動機と目的

• 生成的AIが芸術的出力によって作成者の認知的および感情的プロセスをどのように反映できるかを調査すること。
• ユーザーの意図とAIが生成した感情の視覚的表現との整合性を評価すること。
• 感情的記述の質が画像の美的品質、新規性、および認識される深みに与える影響を評価すること。
• ステレオタイプの過剰表現や視覚的要素の強調が、整合性を低下させる要因となるような制限要因を同定すること。
• 精神的健康、療法、感情的教育分野におけるAIベースの干渉を支援する研究フレームワークの構築

提案手法

• 参加者がテキストから画像への拡散モデルを誘導するため、個人の感情的経験を詳細に記述した。
• AIが生成した画像は、感情的意図との整合性、美的品質、新規性、楽しさ、感情的深みの観点から評価された。
• 感情的ナラティブに基づく画像と主な出来事の記述に基づく画像を比較評価した。
• 好みと意図された感情との間の知覚的整合性を分析するため、定性的および定量的評価が用いられた。
• 感情の明確さとステレオタイプ的視覚的キーワードの影響が、画像品質およびユーザーの認識に与える影響を分離するため、制御されたデザインが採用された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AI生成アートは、テキスト記述に基づいて、ユーザーの感情的意図をどの程度正確に反映できるか？
• RQ2 感情的ナラティブと出来事ベースの記述では、どちらがより美的かつ感情的に説得力のある画像を生成するか？
• RQ3 視覚的ステレオタイプや強調された要素は、ユーザーの意図とAI出力との間の整合性を低下させる役割を果たすか？
• RQ4 ユーザーは、感情的入力に基づくAI生成アートの新規性、楽しさ、深みをどのように認識するか？
• RQ5 AI生成アートを用いた構造的フレームワークは、治療的または教育的文脈における感情的自己表現を支援できるか？

主な発見

• 参加者は、出来事のナラティブに基づくプロンプトよりも、感情的記述に基づくAI生成画像を顕著に好んだ。
• 感情的記述に基づく画像は、感情的深みと美的品質の観点で高い評価を受けた。
• 特定の視覚的要素や文化的ステレオタイプの過剰表現は、ユーザーの意図した感情との整合性の認識を悪化させた。
• ステレオタイプ的イメージの存在は、生成された芸術作品の新規性と真正性の認識を低下させた。
• 本研究は、プロンプトが感情的に豊かで文脈的に洗練されている場合、AIが感情的自己表現の有効な媒体であると確認した。
• 本研究で開発したフレームワークは、AI生成アートを用いた精神的健康および感情的教育分野の干渉に統合可能な可能性を示した。