画像電子学会
The Institute of Image Electronics
Engineers of Japan

年次大会予稿
Proceedings of the Media Computing Conference

絵画芸術における色彩スタイルの文化進化モデルに基づく創作者の影響度推定
Estimation of Creator Influences Based on Cultural Evolution Models ofColor Styles in Painting Arts
中村 栄太†
Eita NAKAMURA†

齋藤 康之‡
andYasuyuki SAITO‡†京都大学†Kyoto University‡木更津工業高等専門学校 ‡National Institute of Technology, Kisarazu College
E-mail: †eita.nakamura@i.kyoto-u.ac.jp, ‡saito@j.kisarazu.ac.jp

1. は じ め にな ど を デ ー タ か ら 推 定 す る こ と が 可 能 に な る ．そ し て ，

近年，絵画データの進化解析に関する研究が盛んに推定された影響度の高い作者のリストと美術史文献になっている．従来研究では，物理系の解析で使用され登場する作者のリストの一致度を測定することで，本る 特 徴 量 [1] や 深 層 学 習 に よ り 抽 出 さ れ た 特 徴 量 [2,3]

モデルによる画像データから作者の影響度の推定手法の 分 析 に よ り ，時 代 ご と の ト レ ン ド の 存 在 が 示 さ れ た ．の有効性を検証する．

ま た ， 色 の コ ン ト ラ ス ト の 分 析 か ら ， 特 に 15 世 紀 から 16 世 紀 と 19 世 紀 後 半 に ， 絵 画 の 平 均 的 特 徴 に 大

2. 色 彩 ス タ イ ル の ク ラ ス タ ー 分 析

きな変化があったことが示され，これらは各々，油絵

本 研 究 で は ， 公 開 ウ ェ ブ サ イ ト WikiArt.org か ら 取具の普及と絵画スタイルの個人性の増加に関連付けら得した主に西洋絵画の画像データを使用する．分析にれ た [4]．

用 い る の は ，油 絵 32,401 点 の 画 像 で あ り ，作 品 の 制 作

こうした研究が絵画スタイルの時間変化と社会的年 は 1270 年 か ら 2022 年 ま で の 範 囲 に 分 布 し ， 作 者 の要因との関係を明らかにしている一方で，文化進化の総 数 は 1128 で あ っ た ． 図 1 に 示 す 手 順 で 各 画 像 か ら微視的な過程，即ち創作者間での知識の伝達や新たな色 彩 統 計 量 を 抽 出 し た ． 代 表 色 は ， 円 錐 形 の HSV 色知識の創出が芸術進化に及ぼす影響については，まだ空 間 内 で 等 間 隔 に 配 置 さ れ た 40 個 の 点 集 合 と し た ．

十分に理解されていない．一般的に，知識の伝達と変各作品における代表色の相対頻度を計算し，以下の分形・創出を繰り返しによる進化過程は，文化進化の巨析には，作者と制作年，色彩統計量を用いる．

視 的 な 性 質 や 規 則 性 を 生 じ る 要 因 と な り [5]，新 し い 創

ダウンサンプリングと減色処理

作スタイルを生むための重要な過程でもある．人間のA原画像様なスタイルの絵画が生成できる技術の実現にもつなデータ内の全ての作品

本研究では，作者が通常，複数の創作スタイルの作V. van Gogh

B

べ る ．ま ず ，油 絵 の 色 彩 ス タ イ ル を ク ラ ス タ ー 分 析 し ，

V. van Gogh
112233K

クラスター頻度に同期的な変化を見い出す．この同時係 し て い る こ と が 示 さ れ て い る [6]．次 に ，作 者 が 自 身・・・品を制作するという事実に注目し，分布として表され性には各作者の色彩スタイル分布が持つ性質が強く関

色彩統計量(40次元)40の代表色がると期待される．

る創作スタイルの文化的伝達と絵画の進化について調

圧縮画像(100 x 100)

作者の作品

図1

スタイルクラスター・・・

目指す現在の自動絵画生成システムよりもはるかに多・・・

この創造的知能を理解できれば，既存データの再現をK

作者のスタイル分布

デ ー タ 分 析 の 流 れ ．A: 色 彩 統 計 量 の 抽 出 処 理 ．

B: 色 彩 ス タ イ ル ク ラ ス タ ー と 作 者 の ス タ イ ル 分 布 ．の色彩スタイル分布を選択する過程を理解するために，この分布が作者間で伝達される過程を含む文化進化モ創作スタイルの進化を定量的に調べるため，色彩統デルを構築する．これにより，理論モデルに基づく創計量の分布の時間変化を分析する．高次元の統計量を作知識の伝達過程の分析，具体的には，作者の影響度扱うため，まず統計量の空間でクラスタリングを適用

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して，データ点が密集したいくつかの領域を特定する

3. 色 彩 ス タ イ ル 分 布 の 文 化 進 化 モ デ ル（ こ れ ら を 色 彩 ス タ イ ル ク ラ ス タ ー と 呼 ぶ ）．こ の ク ラ

前章で説明した，作者の色彩スタイル分布の偏りとスタリングは時間情報を用いずに行い，各作品を最も共有性が生じる原因として，作者間での創作知識の文近いクラスターに割当て，以降の分析に用いる．

化伝達の影響が考えられる．絵画芸術に関する複雑な

1450 年 以 降 を 分 析 の 時 間 範 囲 と し て ，分 布 を 近 似 す知 識 は 通 常 ，他 の 作 者 や そ の 作 品 か ら 学 習 さ れ る た め ，る た め に 20 個 の ク ラ ス タ ー を 使 用 し た ．図 2 よ り ，色色彩スタイル分布がこの学習過程で伝達されるという彩スタイルクラスターの相対頻度の変化において，特可能性が考えられる．また，後世における影響度の高記すべきいくつかの特徴が読み取れる．まず，各時代い作者のスタイル分布がより多くの作者により学習さで複数のクラスターが活発化しており，活発なクラスれることで，共有性が生じると期待される．

ターは時間の経過とともに徐々に変化する，共時的か以下では，具体的な文化伝達の過程を組み入れた文

つ 過 渡 的 な ク ラ ス タ ー 構 造 [7,8]が 観 察 で き る ． 常 に 複化進化の数学モデルを構築する．以下で考える，影響数の活発なクラスターが存在することは，複数の芸術者主導型伝達モデルでは，各作者は主に，師匠のようス タ イ ル や ジ ャ ン ル が 共 存 し て い る こ と を 表 す ．ま た ，な特定の先行の作者（影響者）を 1 人選び，そのスタ出現と衰退の時期が同期しているクラスターがいくつ

イ ル 分 布 を 学 習 す る と 仮 定 す る ． 選 択 確 率 で は ，近 親か 確 認 で き る ．例 え ば ，ク ラ ス タ ー 1 と 3，お よ び ク ラ性バイアス（より最近に活躍した作者を影響者としてス タ ー 17 と 18 は ， 各 々 ， 同 期 的 な 頻 度 の 上 昇 を 示 し

選 択 す る 確 率 が 高 く な る 傾 向 ）と ，影 響 者 の（ 固 有 の ）ている．これらの結果は，色彩スタイルの進化におけ影響度（適応度とも呼ばれる）の効果を組み入れたモる巨視的な規則性の存在を示していると考えられる．

デルを考える．近親性バイアスでは，忘却率の大きさ

スタイルクラスター

平均統計量1234567891011121314151617181920を表す時定数を導入する．また，各作者に対して影響度パラメーターを導入する．
影響者が選択されると，伝達されるスタイル分布は，影響者のスタイル分布とその時代の平均的なスタイル分布，ランダム変異を表す項の和により表される．ここで，その時代の平均スタイル分布の項の重みを表す斜行伝達係数を導入する．また，ランダム変異の効果は一様分布により表し，その重みを表す定数は十分に小さい値に固定して考える．このモデルのスタイル分
布の学習と伝達過程では，将来の情報が使われないと

1500

1600

1700

年

1800

1900

2000

図 2 色彩スタイルクラスターの平均統計量と時代ごとの相対頻度．

いう因果的制約が守られている．
創作知識の実際の伝達過程を観測することは難し
いが，上記で述べたモデルのパラメーターは創作物データから統計推論により推定できる．具体的には，最スタイルクラスターの頻度変化に見られる同期性尤 推 定 に 基 づ く EM ア ル ゴ リ ズ ム の 考 え 方 基 づ い て ，を 理 解 す る た め ，文 献 [6]で は ，こ の 同 期 性 と ，各 作 者

影響度，時定数，斜行伝達係数の全て，あるいはそのの作品におけるクラスターの相対頻度（これを作者の一部を推定するアルゴリズムが導出できる．

色彩スタイル分布と呼ぶ）との関係が分析された．もし，各時代における作者のスタイル分布に偏り（特定のいくつかのクラスターに分布が局在していること）

4. 作 者 の 影 響 度 推 定
前章に示した文化進化モデルの妥当性を評価すると共有性（同時代の作者間で似たスタイル分布が共有ため，最尤推定により得られたモデルの予測性能を尤されること）があるとすると，異なるスタイルクラス度基準により評価した．比較として，各作者が時代ごター間の頻度変化には相関が生まれると考えられる．との平均スタイル分布に従って作品を生成するランダ

文 献 [6]で は ，こ の 仮 説 が 実 際 に デ ー タ か ら 支 持 さ れ る

ムモデルでの尤度も評価した．その結果，ランダムモことが示された．つまり，作者のスタイル分布には偏デ ル の 対 数 尤 度（ −2.95）と 比 較 し て ，進 化 モ デ ル に よりと共有性が見られ，個々の作者のこれらの性質が，る 対 数 尤 度（ −2.75）は 大 き な 値 を 示 し ，文 化 伝 達 の モ

クラスター頻度の同期性という，色彩スタイルの進化デルがデータの予測に大きく寄与することが分かった．

における全体的な規則性が生じる大きな要因の一つになっていることが示された．

進化モデルにより推定される各作者の影響度は，直接観測可能な量ではないため，以下の方法で間接的な評価を行った．この評価は，もし進化モデルが現実の

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作者の影響度を推定できるとすると，高い推定影響度

5. む す びを持つ作者のリストは，美術史で頻繁に取り上げられ本研究では，統計的機械学習と進化モデルの手法をる著名な作者のリストと良く一致するはずであるとい用いて，絵画芸術における色彩スタイルの文化伝達とう仮定に基づく方法である．具体的には，まず，進化進化を分析した．このモデルがランダムモデルよりもモデルにより推定された影響度の高い順からソートし歴史的データを良く説明できることを示した．また，た作者のリストを作成した．次に，美術史で頻繁に取本モデルを用いた教師なし学習により，画像データのり上げられる作者のリストを得るため，美術史の古典みから作者の影響度を推定でき，絵画芸術の歴史にお的 文 献 で あ る Gombrich の 著 書 [9]に 登 場 す る 101 名 のける重要な人物を自動的に発見できることも示した．

作 者 か ら な る リ ス ト （ Gombrich の 作 者 リ ス ト と 呼 ぶ ）これらの結果は，絵画文化において，平均的な色の組を抽出した．

み 合 わ せ だ け で な く ，様 々 な 色 の 組 み 合 わ せ の 分 布（ 色

これらのリストの一致度を計算するため，二項分類

彩スタイル分布）も作者間で伝達されており，作者のの 評 価 尺 度 と し て 一 般 的 で あ る F 値 を 用 い る ．モ デ ル

色彩スタイル分布はそれから作者の影響度がある程度の 推 定 結 果 の リ ス ト の 先 頭 か ら ，あ る サ イ ズ M の リ ス

推定可能な情報を有する，創作知識の特質を表していト を 切 り 出 し ， F 値 を 計 算 し た ．様 々 な M に 対 し て ，ることを示している．

F 値が高い値を示す時，モデルによる作者の影響度の

ただし，現行のモデルは現実の進化の過程を単純化

推定精度は高いと見なせる．なお，ランダムに並べ替したモデルであることには注意も必要である． 4 章でえた作者のリストに対しても同様の計算を行うことで，示された，尤度を最大化するパラメーターと美術史文チャンスレートによるベースライン比較が可能である．

献における著名な作者の推定精度を最大化するパラメ

最尤推定により得られた進化モデルに対する評価

ーターとの不一致は，現行のモデルの不完全性を示し

結 果 を 図 3 に 示 す ．進 化 モ デ ル に よ る F 値 曲 線 が ，チている可能性がある．一方で，人よりも大量のデータャンスレートよりも大幅に高い値を示していることかを処理できる現行のモデルは，人では見つけることがら，モデルによる作者の影響度推定の有効性が確認で容易ではない様な客観的に正しい事実を見つけられるきる．また，より短い時定数とより小さい斜行伝達係

可 能 性 も 有 し て い る ． ま た ，芸 術 分 野 で は ，自 己 報 告数を用いて推定した影響度を用いた場合，F 値曲線はや歴史家による説明はあっても，これから完全な知識

さ ら に 高 い 値 を 示 す こ と が 分 か っ た （ 図 3）．

伝達経路の情報が得ることは難しいため，データ駆動型の方法で得られる相補的なデータが有用であると考40

τc = 50 yrs, η = 0.1

35

え ら れ る [10]．
最後に，確率的データ生成過程と文化進化過程を統F値 (%)

30合したモデルに基づく本研究の枠組みは，幅広いデー

25
τc = 117 yrs, η = 0.37 (最尤)20

タ領域に適用可能である．本研究で扱った色彩スタイ
ルの他にも，絵画データの重要なスタイル特徴量とし15100て，空間構成，ストロークのパターン，描かれた対象

ランダム5050100150200
作者リストのサイズ M

な ど が あ る ．こ れ ら の 様 々 な 特 徴 の 分 析 に は 深 層 学 習
250

300

を 適 用 で き [2,3]， デ ー タ 生 成 過 程 の モ デ ル を 変 更 す る
ことで，より一般の特徴量に対して同様の分析が実行

図 3 推 定 影 響 度 の 高 い 作 者 の リ ス ト と Gombrich のできる．さらに，本研究では絵画を対象としたが，応作 者 リ ス ト の 一 致 度 ． 文 化 進 化 モ デ ル の 時 定 数 𝜏c と用 で き る 他 の 文 化 領 域 と し て ，音 楽 や 文 学 な ど が あ り ，斜行伝達 𝜂 の値について 2 種類の結果を示す．

一般に，複雑な知識の文化伝達が創造的な知能を理解するために重要な領域への適用が考えられる．

後 者 の モ デ ル に よ る 推 定 影 響 度 が 最 も 高 か っ た 25
人 の 作 者 の リ ス ト を 確 認 す る と ， van Eyck， Titian，Lorrain，Renoir，Picasso な ど の 様 々 な 時 代 に 活 躍 し た謝辞

作 者 が 含 ま れ て お り ， そ の 中 に は de Vlieger や有益な議論をして頂いた伊藤貴之氏，持橋大地氏，Lichtenstein な ど の 著 名 か つ デ ー タ セ ッ ト 内 の 作 品 数

金 子 仁 美 氏 ，中 村 元 風 氏 に 感 謝 す る ．本 研 究 は JSPS 科が比較的少ない作者も含まれていることが分かった．

研 費 課 題 21K12187， 21K02846， 22H03661， お よ び JST

これは，モデルがデータ内の作品数による単純な推定

創 発 的 研 究 支 援 事 業 JPMJPR226X か ら の 支 援 を 受 け てではなく，色彩スタイルの特徴に基づいて影響度を推行われた．

定していることを示していると考えられる．

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文献[1] H. Y. D. Sigaki, M. Perc, and H. V. Ribeiro, Historyof art paintings through the lens of entropy andcomplexity, Proceedings of the National Academy ofSciences of the USA, vol.115, no.37, pp.E8585–
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[4] B. Lee et al., Heterogeneity in chromatic distance inimages and characterization of massive painting dataset, PLOS One, vol.13(9), no.e0204430, 2018.
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