WikiArt (เดิมชื่อWikiPaintings ) เป็นวิกิเกี่ยว กับศิลปะภาพวาด ซึ่งเปิดใช้งานมาตั้งแต่ปี 2010

ผู้พัฒนาตั้งอยู่ในยูเครน^{[ 1 ]}ตั้งแต่ปี 2010 บรรณาธิการบริหารของ WikiArt คือนักวิจารณ์ศิลปะชาวยูเครน Kseniia Bilash ^{[ 2 ]}

ในเดือนเมษายน พ.ศ. 2565 การเข้าถึง WikiArt ถูกจำกัดในรัสเซียตามคำขอของ สำนักงาน อัยการสูงสุด ตาม รายงานของRoskomsvoboda ^{[ 3 ]}

WikiArt มักถูกใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI ) พวกเขาฝึกฝน AI ด้วยข้อมูลจาก WikiArt เพื่อค้นหาความสามารถในการจดจำ จำแนก และสร้างสรรค์งานศิลปะ

ในปี 2015 นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Babak Saleh และ Ahmed Egammal จากมหาวิทยาลัย Rutgersใช้ภาพจาก WikiArt ในการฝึกอัลกอริทึมเพื่อตรวจสอบภาพวาดและตรวจจับประเภท รูปแบบ และศิลปินของผลงาน^{[ 4 ]}ต่อมา นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Rutgers, วิทยาลัย Charlestonและห้องปฏิบัติการ AI ของ Facebook ได้ร่วมมือกันสร้างเครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (GAN) โดยฝึกฝนด้วยข้อมูล WikiArt เพื่อแยกแยะความแตกต่างระหว่างงานศิลปะกับภาพถ่ายหรือแผนภาพ และเพื่อระบุรูปแบบศิลปะที่แตกต่างกัน^{[ 5 ]}จากนั้น พวกเขาได้ออกแบบเครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (CAN) ซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูล WikiArt เช่นกัน เพื่อสร้างผลงานใหม่ที่ไม่เข้ากับรูปแบบศิลปะที่รู้จัก^{[ 6 ]}

ในปี 2016 Chee Seng Chan (รองศาสตราจารย์ที่มหาวิทยาลัยมาลายา ) และนักวิจัยร่วมของเขาได้ฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional (CNN) บนชุดข้อมูล WikiArt และนำเสนอผลงานวิจัยเรื่อง "Ceci n'est pas une pipe: A Deep Convolutional Network for Fine-art Paintings Classification" ^{[ 7 ]}พวกเขาได้เปิดตัว ArtGAN เพื่อสำรวจความเป็นไปได้ของ AI ที่เกี่ยวข้องกับศิลปะ ในปี 2017 ได้มีการตีพิมพ์งานวิจัยใหม่และ ArtGAN ที่ได้รับการปรับปรุง: "Improved ArtGAN for Conditional Synthesis of Natural Image and Artwork" ^{[ 8 ]}

ในปี 2018 ภาพเหมือนของ Edmond de Belamyที่สร้างโดย GAN ถูกขายในราคา 432,500 ดอลลาร์สหรัฐใน การประมูล ของ Christie'sอัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนจากชุดภาพเหมือน 15,000 ภาพจาก WikiArt ซึ่งครอบคลุมช่วงศตวรรษที่ 14 ถึง 19 ^{[ 9 ]}

ในปี 2019 อีวา เซตินิช นักวิจัยจากสถาบันรุดเจอร์ บอสโควิชในโครเอเชีย และเพื่อนร่วมงานของเธอ ได้ใช้ภาพจากวิกิอาร์ตในการฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างสุนทรียศาสตร์ คุณค่าทางอารมณ์ และความสามารถในการจดจำของศิลปะชั้นสูง^{[ 10 ]}

ในปี 2020 Panos Achlioptas นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและนักวิจัยร่วมของเขาได้รวบรวมคำอธิบายประกอบเชิงอารมณ์จำนวน 439,121 รายการ ซึ่งเกี่ยวข้องกับปฏิกิริยาทางอารมณ์และคำอธิบายเป็นลายลักษณ์อักษรสำหรับผลงานศิลปะ 81,000 ชิ้นของ WikiArt การศึกษาของพวกเขามีผู้ให้คำอธิบายประกอบที่เป็นมนุษย์ 6,377 คน และส่งผลให้เกิดแบบจำลองผู้พูดแบบโครงข่ายประสาทเทียมตัวแรกที่แสดง ประสิทธิภาพ การทดสอบ Turing ที่ไม่ธรรมดา ในงานอธิบายอารมณ์^{[ 11 ]}

• เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ