Media art research using generative AI models with artists' original data

• Project/Area Number: 25K03773
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 01070:Theory of art practice-related
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 児玉 幸子 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10323883)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: メディアアート / 生成AI / インタラクションデザイン / 深層学習 / LLM

Outline of Research at the Start

本研究は、近年急速に発達を遂げている深層学習の手法に基づくAI （ Artificial
Intelligence）を用いてアーティストが自らの作品に関するデータ、用意したオリジナルデータを使って、動きや言葉によるインタラクションを生成できるモデルを構築し、独創的でユニークなメディアアート作品を作る手法を構築することである。自らの作品や独自に作成した写真・映像、サウンド、動き、テキストのデータを学習させたAIモデルを作り、それらを使ってインタラクティヴアートやAIキャラクターを作る技法を開発する。そして、本研究で開発した手法、システムを使って実際にメディアアートの作品を制作し発表する。