In recent years, generative AI has quickly become a new creative and artistic tool that could challenge our understanding of the creative process and the role of the machine. Despite having exhibited visually promising results, images generated by AI tools present various challenges, most notably their tendency to display cultural, gender and racial biases. The objective of the project is to speculate on the concept and prototype of an alternative text-to-image generation system, designed to mitigate biases from linguistic and cultural differences, and facilitate diversity in machine creativity. muGen, the final design, is a fictional system that allows the user to generate images using data in different languages, while adding user controls such as time period to better associate user’s idea with the system. / Under de senaste åren har generativ AI snabbt blivit ett nytt kreativt och konstnärligt verktyg som kan utmana vår förståelse av den kreativa processen och maskinens roll. Trots att bilder som genererats av AI-verktyg har uppvisat visuellt lovande resultat finns det flera utmaningar, framför allt deras tendens att visa kulturella, köns- och rasmässiga partiskhet. Syftet med projektet är att spekulera kring konceptet och prototypen för ett alternativt text-till-bild-genereringssystem, utformat för att mildra partiskhet från språkliga och kulturella skillnader, och underlätta mångfald i maskinkreativitet. muGen, den slutliga designen, är ett fiktivt system som låter användaren generera bilder med hjälp av data på olika språk, samtidigt som det lägger till användarkontroller som tidsperiod för att bättre associera användarens idé med systemet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-339830 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Yu, Yan |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:749 |
Page generated in 0.1163 seconds