Scott 运用机器学习技术增强自己的创作过程，他尝试通过简单的绘图界面来探索抽象、几何式 3D 形式网络。
探索作品 “Human Allocation of Space” 的原始数字原型。单击拖动可旋转作品，从多个角度观看其效果。
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。
创作过程
最终的绘图（即“蓝图”）编码了重建最终雕塑所需的全部信息（只要有神经网络能对其进行解压缩或扩展）。开发最终作品的过程包括多次线条布设、加权和轮廓细化迭代，从而让我获得了心目中的理想雕塑。将绘图与最终作品进行比较以探究神经网络如何将线条解读为建立平面变化的指令，这很有启发性。
绘图
Humanity (Fall of the Damned)
2019
Dibond 档案印刷品，第 5 版
从左到右轻扫，跟随艺术家的创作之旅，看看从绘图准备到最终渲染成品的演变过程。
创作过程
Scott 的“人物”数据集包括 3 万多张不同的照片，这些照片是他在工作室中历时两年时间，为不同的志愿者拍摄的。神经网络的实用性往往与训练输入数据的质量直接相关，因此精心编制这些数据对于在他的艺术实践中构建 AI 工具至关重要。
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。
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。
