Het verkennen van de wereld van AI-kunst: technieken en creaties
In het steeds evoluerende technologische landschap heeft artificiële intelligentie zijn weg gevonden naar de kunstwereld, waardoor innovatieve en fascinerende kunstwerken zijn ontstaan die de traditionele grenzen van creativiteit uitdagen. AI-kunsttechnieken transformeren de manier waarop kunstenaars en liefhebbers hun vak benaderen en bieden talloze mogelijkheden voor zelfexpressie en visuele verhalen. In deze blogpost onderzoeken we drie prominente AI-kunsttechnieken: stijloverdracht, generative adversarial networks (GAN's) en deep learning. We voorzien een stapsgewijs plan en geven voorbeelden van hoe AI de kunstwereld opnieuw definieert.
AI-kunsttechniek 1: stijloverdracht
Stijloverdracht is een opmerkelijke AI-kunsttechniek die de inhoud van het ene beeld combineert met de artistieke stijl van een ander, wat resulteert in een unieke en boeiende fusie. Deze techniek maakt gebruik van diepe neurale netwerken, met name Convolutional Neural Networks (CNN's), om beelden te analyseren en opnieuw te creëren. Dit is hoe het werkt:
Voorbereiding : Om aan de slag te gaan met stijloverdracht heb je een afbeelding voor de inhoud en een stijlafbeelding nodig. De inhoudsafbeelding is het onderwerp dat u wilt stileren, en de stijlafbeelding is de artistieke referentie.
Kies een voorgetraind model : Selecteer een voorgetraind model zoals VGG16 of VGG19, dat effectief is gebleken voor stijloverdracht.
Functie-extractie : gebruik CNN om kenmerken uit zowel de inhoud als de stijlafbeeldingen te extraheren.
Verliesfuncties definiëren : maak verliesfuncties om het verschil tussen de inhoudskenmerken en de stijlkenmerken te minimaliseren. Dit begeleidt het algoritme bij het bereiken van de gewenste artistieke stijl met behoud van de inhoud.
Optimalisatie : optimaliseer de inhoudsafbeelding iteratief om de verliesfuncties te minimaliseren en de uiteindelijke gestileerde afbeelding te produceren.
Voorbeeld : denk aan een foto van een stadsgezicht (inhoudsafbeelding) en een beroemd kunstwerk zoals Van Goghs 'Sterrennacht' (stijlafbeelding). Door stijloverdracht toe te passen kan het stadsbeeld worden getransformeerd om de kenmerkende stijl van Van Gogh na te bootsen, wat resulteert in een boeiende mix van realiteit en artistieke expressie.
AI-kunsttechniek 2: Generative Adversarial Networks (GAN's)
Generative Adversarial Networks (GAN's) zijn een krachtige klasse van AI-modellen die bestaan uit twee neurale netwerken: een generator en een discriminator. GAN's staan vooral bekend om hun vermogen om geheel nieuwe en originele inhoud te creëren. Zo werken GAN's:
Training : GAN's worden getraind op een dataset met afbeeldingen. De generator creëert nieuwe beelden, terwijl de discriminator onderscheid probeert te maken tussen echte en gegenereerde beelden.
Feedbackloop : De generator verbetert zijn output in de loop van de tijd om de discriminator voor de gek te houden, en de discriminator wordt beter in het onderscheiden van echt van nep.
Creatie : Eenmaal getraind kunnen GAN's beelden genereren die vaak niet te onderscheiden zijn van door mensen gemaakte kunst. Ze kunnen schilderijen, foto's en zelfs geheel nieuwe stijlen produceren.
Voorbeeld : Kunstenaars en ontwikkelaars hebben GAN's gebruikt om alles te genereren, van portretten van denkbeeldige mensen tot unieke abstracte kunst. Het "Portret van Edmond de Belamy" van het kunstcollectief Obvious is bijvoorbeeld een treffend voorbeeld van door GAN gegenereerde kunst.
AI-kunsttechniek 3: Deep Learning
Deep learning is een fundamentele AI-technologie die ten grondslag ligt aan verschillende AI-kunsttechnieken, waardoor kunst kan worden gecreëerd via neurale netwerken met meerdere lagen. Hier is een vereenvoudigde handleiding:
Gegevensverzameling : Verzamel een gevarieerde dataset met afbeeldingen die relevant zijn voor uw creatieve project.
Modelselectie : Kies een deep learning-architectuur zoals Convolutional Neural Networks (CNNs) voor op afbeeldingen gebaseerde taken of Recurrent Neural Networks (RNNs) voor sequentiële gegevens.
Training : Train uw deep learning-model door de dataset in te voeren en patronen, stijlen en functies te leren.
Generatie : het getrainde model kan nu kunst genereren op basis van de patronen die het uit de trainingsgegevens heeft geleerd.
Voorbeeld : het project "AI Dungeon" van OpenAI maakt gebruik van deep learning om interactieve, op tekst gebaseerde avonturen te genereren. Gebruikers voeren een scenario in en het model genereert als reactie daarop een verhaal, waarin het creatieve potentieel van AI bij het vertellen van verhalen wordt getoond.
Bronnen
"Een neuraal algoritme van artistieke stijl" door Leon A. Gatys, et al.
"Generatieve Adversarial Networks" door Ian Goodfellow, et al.
OpenAI's "AI Dungeon" -project.