arXiv cs.CY· Amalia Foka·· 11 小时前AI 评分18
Forging Emotions：用 GAN 生成视觉情感的深度学习实验
Forging Emotions: a deep learning experiment on emotions and art
AI 导读
深度学习实验 Forging Emotions 探索用视觉情感数据集和 GAN 的工作流程生成能传达或触发特定情感的图像。实验结论认为，计算机科学研究者目前构建情感这类高层概念图像数据集的方法并不充分，建议依据心理学研究利用情感联想网络。
正文 · AI 翻译
摘要：情感计算是一个跨学科领域，研究的是与情感相关或能够影响情感的计算方法。这些方法已被应用于交互式媒体艺术作品中，但它们主要侧重于情感检测，而非情感生成。对于情感生成，需要探索计算创造性的方法，这些方法近来由生成对抗网络（GANs）这一深度学习方法所推动。本文所展示的实验《锻造情感》（Forging Emotions）探索了视觉情感数据集的使用以及 GANs 的工作流程，用于视觉情感生成，即生成能够传达或触发特定情感的图像。该实验得出结论：计算机科学研究人员迄今为止用于构建描述情感等高层概念的图像数据集的方法是不够的，并提出根据心理学研究利用情感的联想网络。Forging Emotions 还得出结论：要在视觉上生成情感，仅仅对应基本的心理学发现（如明亮或暗淡的颜色）似乎并不充分。因此，研究工作应致力于理解训练好的 GANs 和组合式 GANs 的结构，以产生真正新颖的组合，从而通过生成图像的主题内容来传达或触发情感。
| 评论： | 10 页。发表于 Artnodes 第 31 期（2023 年），加泰罗尼亚开放大学，采用 CC BY 4.0 许可。为在 ISEA 2022（巴塞罗那）上发表的论文的扩展版本 |
| 主题： | 计算机视觉与模式识别（cs.CV）；计算机与社会（cs.CY）；人机交互（cs.HC） |
| ACM 分类： | I.2.6；I.4.9；J.5 |
| 引用为： | arXiv:2610.32163 [cs.CV] |
| （或 arXiv:2610.32163v1 [cs.CV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.32163 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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| 期刊 参考： | Artnodes 31 (2023) 1-10 |
| 相关 DOI： | https://doi.org/10.7238/artnodes.v0i31.402397
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来自：Amalia Foka [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 23 日星期五 04:54:00 UTC（1,686 KB）
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