DeepMind Open Sources Arnheim, produce immagini con pennellate grammaticali
Questi due Colab sono esempi di come l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per aumentare la creatività umana suggerendo possibili modi per formare una rappresentazione.
Hai sentito parlare di Rudolf Arnheim? Bene! Rudolf è nato in Germania nel 1904 ed è stato un teorico dell’arte e del cinema. Nel 1968, è stato invitato a entrare a far parte dell’Università di Harvard come professore di psicologia dell’arte. Le sue opere, come “Art and Visual Perception: A Psychology of the Creative Eye” (1954) e “Visual Thinking” (1969), hanno indagato l’arte attraverso la lente della scienza e della percezione sensoriale.
Come spiega DeepMind nel suo blog , “Il nostro lavoro di creatività computazionale utilizza i computer come strumenti per generare ‘arte’ visiva in un modo ispirato al formalismo di Arnheim”. Il laboratorio di ricerca si è rivolto a Twitter per presentare Arnheim, un algoritmo generativo per la produzione di immagini realizzate con pennellate grammaticali.
Arnheim – un algoritmo generativo per la produzione di immagini realizzate con pennellate grammaticali.
— DeepMin 10 novembre 2021
A tal fine, DeepMind offre due Colab per consentire alle persone di inventare facilmente le proprie architetture e dipinti generativi, che includono:
Arnheim 1: L’algoritmo originale dal documento arte generativa Utilizzando neurale visiva grammatiche e doppi Encoder in esecuzione su 1 GPU permette di ottimizzare qualsiasi immagine utilizzando un algoritmo genetico. Questo è molto più generale ma molto più lento rispetto all’utilizzo di Arnheim 2, che utilizza i gradienti.
Arnheim 2: una reimplementazione dell’architettura generativa di Arnheim 1 nel framework CLIPDraw che consente l’ottimizzazione dei suoi parametri utilizzando gradienti; molto più efficiente di Arnheim 1 sopra, ma richiede una differenziazione attraverso l’immagine stessa.
Per coloro che vogliono giocare con il codice per modificare il modo in cui vengono generate le pennellate, si può ottenere qui .
Questi due Colab sono esempi di come l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per aumentare la creatività umana suggerendo possibili modi per formare una rappresentazione.
Alva Noë definisce l’arte come il processo di riorganizzazione dell’esperienza, in effetti come una sorta di filosofia visiva. Sebbene siamo ancora molto lontani da una comprensione algoritmica di questo processo profondamente umano, i colab qui mostrano che in una certa misura, un aspetto minore può essere compreso per sintesi, vale a dire, come vengono prese le decisioni su quali segni ordinati fare per produrre una rappresentazione efficiente. Il team spera che altri modifichino questi algoritmi in modi affascinanti.
