We analyze the spaces of images encoded by generative neural networks of the BigGAN architecture. We find that generic multiplicative perturbations of neural network parameters away from the photo-realistic point often lead to networks generating images which appear as "artistic renditions" of the corresponding objects. This demonstrates an emergence of aesthetic properties directly from the structure of the photo-realistic visual environment as encoded in its neural network parametrization. Moreover, modifying a deep semantic part of the neural network leads to the appearance of symbolic visual representations. None of the considered networks had any access to images of human-made art.


翻译:我们分析了BigGAN架构生成性神经网络编码的图像空间。我们发现,离开照片逼真点,对神经网络参数的通用乘性扰动通常会导致网络生成的图像看起来像是相应物体的“艺术演绎”。这证明了美学特性直接从其神经网络参数化所编码的逼真视觉环境的结构中产生。此外,修改神经网络的深度语义部分会导致符号视觉表示的出现。所有考虑到的网络都没有接触到人造艺术的图像。

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