64/1 和 Harshit Agrawal

这件艺术品收集了绘画数据集,并运用 AI 将一系列性别形式图谱生成为圆形挂毯,帮助理解和展示在印度人们如何以视觉手法表现性别。

艺术品

书籍

过程

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艺术家们收集了由印度各界人士绘制的约 2300 幅男女站立人物形象组成的数据集。每一位数据集贡献者各绘制一幅女性和男性图像。大约一半的作品是人工完成的(使用黑色马克笔在两张白纸上分别绘制女性和男性形象),另一半使用 Mechanical Turk(模仿真实世界数据采集设置)生成。

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GAN(NVIDIA StyleGAN 2)在性别图纸的数据集上经过训练。GAN 输出以采用所收集的数据集训练的二进制分类器作为数据源,在一定的置信度水平下将输出分类为女性或男性。由 GAN 生成的这种扩散式的性别表现用于创作最后的圆形挂毯 – 中心是 100% 的女性形象,最外圈是 0% 的女性形象。

艺术家团体 64/1 的成员包括 Karthik Kalyanaraman 和 Raghava KK

关于 64/1

64/1 是一个艺术研究和策展团体,由 Karthik Kalyanaraman 和 Raghava KK 兄弟创立,专注于模糊艺术、艺术批评与艺术教育之间的界限。

Karthik 是一位概念艺术家、作家和前学者,拥有计量经济学博士学位(哈佛大学),对于在统计学中建立因果关系方面进行了关键研究。除了在伦敦大学学院执教之外,他还曾在美国一家顶级机构工作,并发表过关于社交网络分析和美学理论的作品。

Raghava KK 是一位著名艺术家,擅长跨领域创作。他的作品跨越了传统的绘画、装置艺术和表演形式,同时也采用新的媒体来表达当代的后人类时代的现实。他入选了 CNN 2010 年度十大杰出人物榜单和 2020 年 Netflix 纪录片《印度创意人》(The Creative Indians)。

关于 Harshit Agrawal

Harshit 是一位印度艺术家,专注于使用人工智能和新兴技术进行创作。他使用机器和算法,并经常把它们作为自己艺术创作过程中必不可少的一部分。  

他的作品已成为全球最大的计算机科学博物馆德国 HNF 博物馆的永久展品。他是七位国际人工智能艺术先驱中唯一的印度人,参加了世界上最早的人工智能艺术展之一(在当代艺术画廊 Gradient Descent at Nature Morte 举行)。他的作品还曾在其他主要展馆展出,如电子艺术节(奥地利)、亚洲文化中心(韩国光州)和明日博物馆(巴西)等。他的作品还被英国广播公司、《纽约时报》Stir World 等国际媒体报道,并就人工智能艺术问题进行过多次演讲,包括三次 TEDx 演讲。

他毕业于麻省理工学院媒体实验室和古瓦哈蒂分校。除了他的艺术实践,他还撰写过几本关于他的作品(交融人机交互与创意表达)的出版物并获得了一些专利。 

Harshit Agrawal

精选演讲

AI 诠释艺术

艺术家可以将 AI 用作工具、协作者或灵感源泉,在其创作过程中的不同阶段影响其艺术作品。来自世界各地的艺术家讨论小组成员将相互交流,比较他们如何将自己的美术背景与未来主义艺术实践相结合。

Aiva

了解 AI 音乐作曲器 AIVA,其接受了数千份乐谱的训练,旨在让人们通过创作自己的个性化配乐来提升自身能力。

曲目

播放列表:登陆火星、随机访问内存、4-32.vACCESS_DENIED_99161.wav、愉悦  

2020/2021
人工智能虚拟艺术家创作的音乐  

体验

创作过程

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关于 Pierre Barreau

Pierre 是人工智能情感配乐创作公司 AIVA 的联合创始人兼首席执行官。作为一名计算机科学家、屡获殊荣的电影导演和注册作曲家,Pierre 带领公司实现其愿景:通过利用 AIVA 创作个性化配乐来提升个人能力。

网站

关于 Denis Shtefan

Denis 是 AIVA 的联合创始人兼首席技术官。作为一名发表多篇论文的研究人员和作曲家,Denis 正领导着研发工作,致力于运用 AI 技术来解决飞速发展的创意和个性化音乐生成领域中最具挑战性的问题。

 

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专题研讨会

音乐创作研讨会

今年,我们邀请 AIVA 的团队主持研讨会,研讨如何使用其基于 Web 的音乐应用程序。您将了解该应用的工作原理、获得最佳效果的技巧和 AI 生成的音乐的用途。

Daniel Ambrosi

对于 Daniel Ambrosi 来说,计算摄影不仅仅是营造出一种空间感,而是在于从内在、认知和情感上传达我们对环境的感受。

艺术作品

Azalea Walk(杜鹃花小径)
Hi Ute Ranch(Hi-Ute 牧场)
Mining Nightfall(矿场暮色)
Bryant Park(布莱恩特公园)
Japanese Tea Garden(日本茶园)
Guadalajara Cathedral(瓜达拉哈拉大教堂)

抽象之梦

2020/2021
计算摄影 + 人工智能

作为我们 Dreamscape 项目的下一步演进,该系列进一步将生成的艺术作品与基本的摄影作品分离开来,探索潜意识。这些循环播放的抽象之梦视频旨在唤起一种冥想效应,产生深度感知的幻觉,通过颜色和纹理的变化逐渐淡化或增加类似的特征。

创作过程

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关于 Daniel Ambrosi

Daniel Ambrosi 是新兴 AI 艺术运动的创始人之一,素以在人与 AI 的混合艺术中的微妙平衡而闻名。自取得康奈尔大学建筑学士学位和 3D 图形硕士学位以来,近 40 年来,他一直在探索新的视觉呈现方法。2011 年,Daniel 设计了一种独特的计算摄影形式,可生成异常富有沉浸感的风景图像。

dreamscapes.ai

主题会谈

社交晚餐:从数字到物理,再从物理到数字

艺术家 Pindar Van Arman 和 Daniel Ambrosi 以非同寻常的方法在其艺术作品中使用人工智能,但他们有一个共同的关注点,那就是制作由物理效果 AI 增强的艺术品。根据艺术家们的说法,我们是生活在三维世界中的三维生物,但我们体验世界的感官却深藏在没有光线射入的头骨之中。艺术品由位还是原子组成真的重要吗?

借助 AI 通过艺术手法呈现自然形态

有人说艺术源自生活,但如果这种艺术是艺术家利用人工智能创造的动植物呢? 参加艺术家 Sofia Crespo、Feileacan McCormick、Anna Ridler 和 Daniel Ambrosi 以及 NVIDIA 技术专家 Chris Hebert 的讨论,了解他们如何在创作过程中利用 AI 生成技术诠释自然形态。

1 分钟:对深度梦境景象的冥想

陷入 Daniel Ambrosi 的 Japanese Tea Garden(日本茶园)抽象梦境

Refik Anadol

Refik Anadol 的数据绘画和雕塑将新媒体技术的逻辑转化为空间设计,根据自然、历史、人类活动和艺术历史的海量数据集打造沉浸式体验。

Machine Hallucination – MoMA

Machine Hallucinations 中的艺术作品系列

2021 年至 2022 年
生成式研究 I

AI 数据绘画
Anadol 和他的团队利用现代艺术博物馆 200 多年艺术藏品的公共元数据训练人工智能模型,打造了一场独特的人工智能数据绘画展览。 Generative Study 来自一系列算法 AI 数据绘画,展示了 Anadol 与 GAN 算法在技术与美学交叉点上的合作。该系列中的每一帧都展示了一组选定的“潜在空间序列”,艺术家在机器思维中偶然暗示了现代视觉表达。

数据绘画

Machine Hallucinations – MoMA Dreams

2021 年至 2022 年

创作过程

Human Connectome 项目

创作过程

Refik Anadol

关于 Refik Anadol

Refik Anadol 是一位媒体艺术家、导演,也是机器智能美学的先驱,探索人类与机器的交汇领域。Refik 以我们身边流动的数据为主要素材、将计算机化思维的神经网络视为“协作者”,通过激进的技术直观呈现我们的数字化记忆以及建筑、叙事和身体运动的可能性。他针对特定地点的参数化数据雕塑、现场视听表演和身临其境的装置采用多种形式,同时启迪我们重新思考人类与物理世界的互动、物理世界的时间和空间维度以及机器的创意潜力。

工作室团队:Alex Morozov、Arda Mavi、Carrie He、Christian Burke、Danny Lee、Efsun Erkilic、Ho Man Leung、Kerim Karaoglu、Kyle McLean、Nicholas Boss、Nidhi Parsana、Pelin Kivrak、Raman K. Mustafa、Rishabh Chakarabarty、Toby Heinemann

精选会议

机器头脑中的艺术

Refik Anadol Studio 的总监 Refik Anadol 将展示 Machine Hallucinations:Moma,该作品以无监督方式处理了现代艺术博物馆的 138,151 个元数据。借助 StyleGAN2 ADA,在多维空间中捕获现代艺术的机器“幻影”。

基于脑电波构建 AI 数据雕塑

Refik Anadol Studio (RAS) 将先进的神经成像技术与尖端 AI 和多模态数据可视化工具相结合,开启探索人脑构造的新历程。

与 Refik Anadol 一起开启虚拟工作室之旅

与我们的一位优秀 AI 艺术画廊艺术家一起前往幕后,以虚拟方式参观他们的创新工作室,了解 AI 如何帮助塑造他们的创意流程。

借助 AI 与艺术家对话

本次与 GTC 大会 AI 艺术画廊艺术家 Daniel Ambrosi、Refik Anadol 和 Helena Sarin 的座谈将探讨他们旨在连接 AI 和美术的个人历程、该技术如何影响其艺术过程、AI 在更广泛的美术领域的重要性、艺术教育如何与 AI 教育交叉,以及 AI 是否能够自主控制创意流程。

Sofia Crespo 和 Entangled Others Studio

人工生命形式能否帮我们重新思考与自然的联系? Sofia Crespo 和 Entangled Others Studio 使用新技术,从全新视角探索数字世界中基于 AI 建立的生命形式如何帮助我们探索我们的共同纽带。

经验

创作过程

经验

创作过程

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关于 Sofia Crespo

Sofia Crespo 是一位对生物学启发型技术有着浓厚兴趣的艺术家。她的主要关注点之一是有机生命利用人工机制来模拟自身并实现进化的方式。这意味着技术是创造它们的有机生命的一种反向产物,而非完全分离开的对象。另一方面,她也非常关注运用机器学习技术的艺术家的角色的动态变化。

www.sofiacrespo.com

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关于 Entangled Others

Entangled Others 是 Feileacan McCormick 和 Sofia Crespo 这两位艺术家共同尝试开设的工作室。他们的作品侧重于生态学、自然和生成艺术,重点是在数字空间中,为人类以外的新生命形式赋予存在和生命。这涉及到借助受生物学启发的技术,探索各种关系、生物多样性和意识问题。反过来,他们强调了如何通过有意识的努力,利用新技术敦促人们关注和认识那些与我们紧密交织但又无法直接看到的东西。

entangledothers.studio

关于 Entangled Others

Entangled Others 是 Feileacan McCormick 和 Sofia Crespo 这两位艺术家共同尝试开设的工作室。他们的作品侧重于生态学、自然和生成艺术,重点是在数字空间中,为人类以外的新生命形式赋予存在和生命。这涉及到借助受生物学启发的技术,探索各种关系、生物多样性和意识问题。反过来,他们强调了如何通过有意识的努力,利用新技术敦促人们关注和认识那些与我们紧密交织但又无法直接看到的东西。

entangledothers.studio

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主题会谈

借助 AI 通过艺术手法呈现自然形态

有人说艺术源自生活,但如果这种艺术是艺术家利用人工智能创造的动植物呢? 参加艺术家 Sofia Crespo、Feileacan McCormick、Anna Ridler 和 Daniel Ambrosi 以及 NVIDIA 技术专家 Chris Hebert 的讨论,了解他们如何在创作过程中利用 AI 生成技术诠释自然形态。

Leaves of Manifold(多种多样的叶子)

Helena Sarin

2020-2021/生成式混合媒体

作为一名视觉艺术家兼软件工程师,Helena 在自然和计算的统一模式中发掘灵感。她使用生成式对抗网络 (GAN) 揭示其中一些模式,并以有趣的方式重新组合它们。她努力让自己的生成式艺术作品不仅具有趣味性和美感,还反映出她的模拟艺术的特点 -即兴,大胆,和深刻的艺术特点。

书籍

创作过程

Helena Sarin

Helena Sarin

视觉艺术家和软件工程师 Helena Sarin 一直致力于打造面向科技公司的尖端技术。同时,她还接受他人委托的水彩画和粉彩作品创作工作,以及时尚品、食品、饮料造型和摄影等应用艺术的创作工作。艺术与软件犹如她生活中两条并驾齐驱的轨道,在发现 GAN(生成式对抗网络)之前,她的所有艺术创作均采用模拟手法。作为她过去几年后生成式对抗网络创作方法的一部分,她正在探索如何将 AI 作为一种工具,创作实际作品。她创作的艺术书籍《The Book of GANesis》(生成式对抗网络创作主义之书)一经发售就很快售罄,她的 GANcommedia Erudita 曾在 NVIDIA 的 2020 年秋季 GTC 大会上亮相,目前,她正在创作《Book of veGAN》(veGAN 之书)。为了补充 veGAN 这种双关语,Helena 还在试验她所说的“potteryGAN”– 使用 GAN 推理产生具有实用性的陶土器皿的设计。

Twitter
| Instagram

主题会谈

AI 助力艺术

艺术家可以将 AI 用作工具、协作者或灵感源泉,在其创作过程中的不同阶段影响其艺术作品。来自世界各地的艺术家讨论小组成员将相互交流,比较他们如何将自己的美术背景与未来主义艺术实践相结合。

Scott Eaton

为了进一步探索自己的艺术实践,Scott 采用了深度神经网络技术。这次探索产生了极富表现力的新颖表现手法,迸发出自己的生命力。

雕塑

雕塑

创作过程

绘图

创作过程

Scott Eaton

Scott Eaton

Scott 是一位艺术家、教育家和创意技术专家,居住在英国伦敦。他的作品将传统技法与当代数字工具相结合,突破了具象化表现手法的界限。他获得了麻省理工学院媒体实验室的硕士学位,并在意大利佛罗伦萨学习过绘画和雕塑学术课程。除了自己的创作实践之外,Scott 还经常与其他艺术家和工作室合作,并在视觉效果、动画和游戏行业提供广泛的咨询服务。

www.scott-eaton.com

主题会谈

AI 助力艺术

艺术家可以将 AI 用作工具、协作者或灵感源泉,在其创作过程中的不同阶段影响其艺术作品。来自世界各地的艺术家讨论小组成员将相互交流,比较他们如何将自己的美术背景与未来主义艺术实践相结合。

Holly Herndon

训练神经网络在柏林 Martin Gropius Bau 博物馆举行的互动公众仪式上唱歌

体验

创作过程

艺术家 Holly Herndon

关于 Holly Herndon

Holly 在电子和前卫流行音乐的边缘开展工作,并凭借自己活力十足且具颠覆性的卡农曲脱颖而出。在她最新的全长专辑《PROTO》中,Herndon 领导并指挥一个由人声和 AI 声音组成的电子流行音乐合唱团。Herndon 在 PROTO 中合成的声音、她的“AI 宝宝”Spawn 和人声重唱团结合了 Herndon 活力十足且独特的个人历程中的元素。其中包括她在东田纳西州教堂的童年经历的永恒民间传统,她在米尔斯学院探索的前卫音乐,以及柏林激进的俱乐部文化。她最近在斯坦福大学攻读作曲专业博士学位,并研究机器学习和音乐,这进一步增强了上述元素。Herndon 与 Mat Dryhurst 共同创办了播客系列节目“Interdependence”。

网站

艺术家 Mathew Dryhurst

关于 Mat Dryhurst

Mathew Dryhurst 是位于柏林的艺术家兼研究人员。他与 Holly Herndon 一起创作音乐和艺术,他们的专辑《PROTO》和《Platform》(4AD) 在国际上赢得了好评。他在纽约大学的克莱夫·戴维斯录音音乐学院、斯特雷卡学院和欧洲研究院任教,并曾担任旧金山灰区的编排总监。Dryhurst 与 Holly Herndon 共同创办了播客系列节目“Interdependence”。

关于 Mat Dryhurst

Mathew Dryhurst 是位于柏林的艺术家兼研究人员。他与 Holly Herndon 一起创作音乐和艺术,他们的专辑《PROTO》和《Platform》(4AD) 在国际上赢得了好评。他在纽约大学的克莱夫·戴维斯录音音乐学院、斯特雷卡学院和欧洲研究院任教,并曾担任旧金山灰区的编排总监。Dryhurst 与 Holly Herndon 共同创办了播客系列节目“Interdependence”。

艺术家 Mathew Dryhurst

专题研讨会

深度乐器:机器学习降临音乐制作

音乐家对数据集处理已十分熟悉;完整的音乐流派完全基于对样本的处理。如今,音乐制作技术已经变得如此复杂,以至于听众只能感知音乐的特质。但在幕后,创造这些特质的方法正在发生巨大变化。这个专家小组将包含电子乐器的创作者和用户,他们依赖深度学习技术来表演 – 无论是从现有录音中创造全新的声音和音乐,还是以人类形式来演奏音乐。

Allison Parrish

《22 Compasses》是一本用机器学习拼写和语音模型撰写的诗集。该模型在所谓的离散类别之间的负空间中发明了一些新词。

诗歌

创作过程

Allison Parrish

关于 Allison Parrish

Allison 是计算机程序员、诗人、教育工作者和游戏设计师,其教学工作和实践解决了在语言和计算机相遇时出现的异常现象。她是纽约大学互动电信项目的助理艺术教授,她在 2008 年取得了该校的硕士学位。

Allison 在 2016 年被“乡村之声”评为“诗歌机器人最佳制作者”,她使用计算机生成的诗歌最近发表在《BOMB》杂志和《Nioques》上。她还是《@Everyword: The Book》(Instar, 2015) 的作者,该书收集了她广受欢迎的长期自动化写作项目的成果(该项目在 Twitter 上发布了英语中的每个单词)。Allison 与 Adam Simon 和 Tim Szetela 合作设计了一款名为“Rewordable”的单词游戏,该游戏在成功完成一轮 Kickstarter 融资后于 2017 年 8 月由 Penguin Random House 发布。2018 年,她的第一本由计算机生成的全长诗集《Articulations》由 Counterpath 出版。

Allison 出生在犹他州的西邦蒂富尔,目前住在布鲁克林。

网站

专题研讨会

利用 AI 塑造一代人的语言

我们的故事代代相传,但如果这些故事是通过神经模型而不是人传递的呢? 参加讨论,探讨 AI 时代的语言如何以新的形式出现并讲述新的故事。艺术家 Stephanie Dinkins、Pindar Van Arman 和诗人 Allison Parrish 分享了 AI 的语言如何塑造其作品和创作过程。

11 分钟:阅读生成的诗歌

Allison Parrish 使用机器学习模型创作出天马行空的诗歌,快来欣赏一番!

Leaves of Manifold(多种多样的叶子)

Helena Sarin

2020-2021/生成式混合媒体

作为一名视觉艺术家兼软件工程师,Helena 在自然和计算的统一模式中发掘灵感。她使用生成式对抗网络 (GAN) 揭示其中一些模式,并以有趣的方式重新组合它们。她努力让自己的生成式艺术作品不仅具有趣味性和美感,还反映出她的模拟艺术的特点 -即兴,大胆,和深刻的艺术特点。

书籍

创作过程

Helena Sarin

Helena Sarin

视觉艺术家和软件工程师 Helena Sarin 一直致力于打造面向科技公司的尖端技术。同时,她还接受他人委托的水彩画和粉彩作品创作工作,以及时尚品、食品、饮料造型和摄影等应用艺术的创作工作。艺术与软件犹如她生活中两条并驾齐驱的轨道,在发现 GAN(生成式对抗网络)之前,她的所有艺术创作均采用模拟手法。作为她过去几年后生成式对抗网络创作方法的一部分,她正在探索如何将 AI 作为一种工具,创作实际作品。她创作的艺术书籍《The Book of GANesis》(生成式对抗网络创作主义之书)一经发售就很快售罄,她的 GANcommedia Erudita 曾在 NVIDIA 的 2020 年秋季 GTC 大会上亮相,目前,她正在创作《Book of veGAN》(veGAN 之书)。为了补充 veGAN 这种双关语,Helena 还在试验她所说的“potteryGAN”– 使用 GAN 推理产生具有实用性的陶土器皿的设计。

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主题会谈

AI 助力艺术

艺术家可以将 AI 用作工具、协作者或灵感源泉,在其创作过程中的不同阶段影响其艺术作品。来自世界各地的艺术家讨论小组成员将相互交流,比较他们如何将自己的美术背景与未来主义艺术实践相结合。

Nao Tokui 和 Qosmo

制造混乱:Nao Tokui 和 Qosmo 充分利用 AI 某些不可预知的行为进行打破陈规的思考和创作。

体验

过程

艺术家 Nao Tokui

关于 Nao Tokui

Nao Tokui 是位于日本的艺术家兼研究人员。在东京大学攻读博士学位期间,他发行了第一张音乐专辑和其他单曲,其中包括与日本嘻哈界的传奇制作人 Nujabes 合作的 12 英寸唱片。从那时起,他一直在探索利用 AI 扩展人类创造力的可能性。他最近的工作包括开展 AI DJ 项目,在该项目中,基于机器学习技术的 DJ 与人类 DJ(Nao,他自己)通力合作,轮流选择和播放歌曲(一次一首)。另外他还与 Brian Eno 进行合作。他的作品曾在纽约 MoMA、Barbican Centre(伦敦)、InterCommunication Center(东京)等地展出。2021 年 1 月,他出版了第一本关于 AI 和创造力的书籍。

Medium | SoundCloud | 网站

统称为 Qosmo 的艺术家们

关于 Qosmo

计算创造力及其他。Qosmo 是由位于东京的 Nao Tokui 创立和领导的艺术家、研究人员和设计师团队。它的核心理念是:通过捕捉 AI 技术和生成方法中的有机性,可以帮助开展创作和丰富艺术表现力。
体验:Robin Jungers
可视化:Ryosuke Nakajima
图表、排版:Naoki Ise

Medium | Instagram网站

关于 Qosmo

计算创造力及其他。Qosmo 是由位于东京的 Nao Tokui 创立和领导的艺术家、研究人员和设计师团队。它的核心理念是:通过捕捉 AI 技术和生成方法中的有机性,可以帮助开展创作和丰富艺术表现力。
体验:Robin Jungers
可视化:Ryosuke Nakajima
图表、排版:Naoki Ise

Medium | 网站

统称为 Qosmo 的艺术家们

专题研讨会

节拍器研讨会

位于日本的艺术家兼研究人员 Nao Tokui 将主持专题研讨会,探讨如何使用他的网页式应用程序“神经网络 Beatbox”来制作节拍器。此应用程序将使与会者能够使用自己的声音集体创作节拍和节奏,进而使 AI 不断生成新的节奏。快来与 Nao 和其他与会者一起体验这种乐趣和协作过程!

4 分钟:环境音效的沉浸

在 AI 生成的沉浸式电子曲目中深入探究编制在一起的景观声音。

Madonna(圣母玛利亚)

Oxia Palus

2020/GAN、GPU、多光谱成像

Oxia Palus 正在运用 AI 的强大力量,发现被时间遗忘的艺术杰作。这是一种强有力的历史和创新科技二分法,可以让我们真正洞悉被时代遗忘的艺术。

创作过程

第一步

Leonardeschi 是一群在达芬奇工作室工作或受其影响的艺术家,他们的 225 幅画被用来训练 NVIDIA 的 pix2pixHD 模型。

Madonna of the Carnation(康乃馨圣母)画作就是该模型应用的一个例子,该模型可以将边缘图映射回绘画作品。

以粗粒度标签语义对 pix2pixHD 模型进行训练有助于指导该模型识别头发和皮肤等属性。

第二步

Oxia Palus 手动将伦敦帝国理工学院的达芬奇 《岩间圣母》 的 X 射线与国家美术馆制作的 X 射线轨迹进行了图像配准(对齐)。

然后,他们进一步手动编辑了配准后的图像,添加了缺失的笔触,并标记了皮肤、头发和衣服等属性。

 
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半透明彩色标签用于防止底层共同配准的图像饱和。

第三步

 
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左边的视频显示了一组不同的输入颜色图,展示了《岩间圣母》X 光扫描照片的一个片段。右侧视频显示了 pix2pixHD Leonardeschi 模型的输出,在左侧有一组输入颜色图。X 光扫描照片并不是理想的伪影轮廓。但是,通过稍加调整,就可以创造出流畅的潜在重建效果视频。

绘画

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关于 George Cann

George 通过循环的路径进入 AI 艺术世界 – 从艺术到空间科学,从机器学习到艺术。他的作品用 AI 重建过去,为 AI 如何创造新的艺术价值提供了另一种途径。George 也是伦敦大学学院的博士生,研究火星大气中的生物信号,他拥有伦敦大学学院空间科学与工程硕士学位和沃里克大学数学和物理学学士学位。

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关于 Anthony Bourached

Anthony 的研究涉及使用先进的机器视觉技术提取动物姿势,并运用这些技术创建跨越不同主体与物种的复杂行为分析。他致力于给自动化行为分析带来革命性的变化,并在医疗健康应用领域带来各种益处。Anthony 拥有都柏林三一学院理论物理学学士学位、爱丁堡大学高性能计算硕士学位以及伦敦大学学院的机器学习硕士学位。

Anthony Bourached

Anthony 的研究涉及使用先进的机器视觉技术提取动物姿势,并运用这些技术创建跨越不同主体与物种的复杂行为分析。他致力于给自动化行为分析带来革命性的变化,并在医疗健康应用领域带来各种益处。Anthony 拥有都柏林三一学院理论物理学学士学位、爱丁堡大学高性能计算硕士学位以及伦敦大学学院的机器学习硕士学位。

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精选演讲

AI 艺术竞赛:使用 NVIDIA GPU 重振失落的艺术

Oxia Palus 有一个崇高的使命:利用人工智能发现久违的杰作。深入了解他们如何使用数据集、标准图像增强和整体嵌套边缘检测将 X 射线转换为绘画,以及运用其他现代技术重现达芬奇的名画《岩间圣母》。

Myriad(郁金香)Mosaic Virus

  ANNA RIDLER  

2018 和 2019/C 型数字打印与手写注释、磁性油漆、磁铁、墨水

知识体系似乎是艺术灵感的常见源泉。对 Anna Ridler 来说,求知过程是她探索机器学习的关键,也是她创造非同寻常的新型创意叙事手法的关键。

经历

创作过程

来自 Myriad(郁金香)的照片用作制作 Mosaic Virus 时的训练数据集。在荷兰乌得勒支度过的三个月里(大约相当于一个郁金香花季的时长),Anna 拍摄了大量(10000 张)单支花朵的数码照片。然后,她将这些照片打印出来,手工标记了每支郁金香的颜色、大小和形状,以强调数据收集中的人为因素。

深度学习模型可以生成无尽的郁金香,但在艺术市场中,只有稀缺的作品才弥足珍贵。在这个作品中,郁金香的形状和外观由比特币的价格控制。随着价格的上涨,郁金香上的条纹越来越明显(反映出带有条纹的郁金香在郁金香狂热时期是最珍贵的)。Anna 为她制作的数据集添加了郁金香相关信息的标签,从而对最终的 GAN 输出实现了更多的控制。

Anna 对于运用机器学习技术颇感兴趣,不是为了展示技术,而是作为一种与记忆、创作者的角色、关于退化的展望以及运用分类和本体概念的理念进行互动的方法。机器学习让她能在此过程中融入这些理念,并产生她通过其他方式无法实现的关联、期望和轨迹。

Anna Ridler

Anna Ridler

Anna Ridler 既是艺术家,也是研究人员,她在伦敦生活和工作,并且拥有多个学位。她被 Artnet 列为探索 AI 创意潜力的九位“先锋艺术家”之一,并在 2019 年 Ars Electronica Golden Nica 奖的 AI 与生活艺术类别中获得荣誉提名。同年,她因其在数据集和分类方面的出色工作而被设计博物馆提名 2019 年“年度设计”奖。Anna 获得了 2019-2020 年 Google Artists and Machine Intelligence (AMI) 项目资助,她目前正在设计一项在线体验,该体验将于今年晚些时候在 Google Arts Culture 中展出。

www.annaridler.com

主题会谈

借助 AI 通过艺术手法呈现自然形态

有人说艺术源自生活,但如果这种艺术是艺术家利用人工智能创造的动植物呢? 参加艺术家 Sofia Crespo、Feileacan McCormick、Anna Ridler 和 Daniel Ambrosi 以及 NVIDIA 技术专家 Chris Hebert 的讨论,了解他们如何在创作过程中利用 AI 生成技术诠释自然形态。