予算案から顔（能面：オモテ）を作ってみた

「予算案から顔（能面：オモテ）を作ってみた」というテキストをmirrorに公開しました。

2020年の夏頃、VECTIONでは、当時の大規模言語モデルであるBERTを利用して、予算案の「意味」に基づき「顔」を生成するという遊びを開発していた。

2020年に作ったもの

予算配分は集団の性質をよく表す。だが、その全体像やつながり方を数値とグラフだけで把握することは難しい。

予算案の複雑で掴みづらい性質を、人の「顔」に要約したら面白いのでは？という発想から、この遊びが生まれた。

だが、「顔」の「意味」を制御する方法や拘束条件（顔のどのような細部と、予算のどのような性質を紐付けるのか、その紐付けの理由や根拠をどの程度説明可能にするのか、あるいは全く説明できない方が面白いのか、など）を考えているうちに、忙しさにかまけて、公表の機会を逸してしまった。

そして、今ブームとなっているStable Diffusionで、またそれをやってみようと思った。

前のネタをもう一度やってみようと思った理由の一つに、Stable Diffusionが、抽象的なプロンプト（文）から、それなりに適切な映像を作ることができることが分かったことがある。

つまり、ある程度は、適切な意味（予算案）と映像（顔）との対応を自動的に作ってくれるかもしれないという期待があった。

そしてそれが「能面」に至る…。
(続きは、下の埋め込みリンク先で。)

予算案から顔（能面：オモテ）を作ってみた