コード生成AIが水彩画を描く：TRLとOpenEnvを用いた実装の公開

言語モデルがコードを生成し、それによって水彩画を描くという、芸術と工学の融合したプロジェクトが公開されました。

このアイデアは、Surya Narreddi氏によるもので、当初はクローズアップの花など、限定的な段階で発表されていましたが、本記事ではその手法をTRL（Transformer Reinforcement Learning）とOpenEnvを用いて再現し、全ての要素をオープンソース化しています。

このシステムは、言語モデルがp5.brushライブラリを介してJavaScriptコードを記述し、それが水彩画としてレンダリングされる仕組みです。

再現されたパイプライン全体はHugging Face上で動作しており、強化学習（RL）環境やスコアラーモデルはSpacesとして提供され、全ての成果物がHub上に集約されています。

ユーザーは環境とスコアラーモデルを複製し、報酬の組み合わせを定義する2つの環境変数を設定するだけで、一連のプロセスを実行できます。

特筆すべきは、生成される絵画が「ゆるく、不完全で、手作り感がある」点です。

これは、統計的に平均的な完璧な画像を生成する画像モデルとは対照的であり、この「不完全さ」が動画が拡散した要因の一つであると筆者は推測しています。

このプロジェクトは、DeepDream（2015年）や初期のGANアートのように、生成AIの可能性を「探求する」という初期の段階のAIアートの精神に近いものだと述べられています。

本実装では、オリジナルのアイデアを基に、オープンな実装、手動評価されたデータプール、そして3種類の報酬の組み合わせが訓練・比較されています。

この再現により、研究コミュニティは、コード生成AIを芸術表現に応用する具体的な「レシピ」をオープンに得ることが可能になりました。