Create: Update:
Как нейросети "видят" художественные работы?
Специально для новой серии холстов я создал дополнительный слой информации, который считывался по фотографии работы 4-мя нейросетевыми моделями, и так она "прочитала" фотографию полотна:
" a black and white drawing of a circle, an ultrafine detailed painting by Richard Pousette-Dart, behance, modern european ink painting, artwork, behance hd, dynamic composition "
Каждая ИИ-модель (ViT-B/32, ViT-B/16, ViT-L/14, ViT-L/14@336px) выдает свой процент совпадений по ряду факторов, например сходства среди работ других художников, жанров и стилей, техники исполнения и тд.
Например, ViT-B/16 определила:
an abstract drawing (31.2%)
by Nathaniel Pousette-Dart (9.8%)
modern european ink painting (36.4%)
ink drawing (8.7%), woodcut (8.2%), outlined art (5.9%)
Дальше я собрал весь объем информации в таблицу, сделал типографический блок для трафарета из винила, перенес на холст и добавил финальный слой текстур.
У каждой работы есть свой "Time Stamp" — это нужно для того, чтобы при изменений ИИ-моделей на новые версии, всегда можно было посмотреть "назад" на шероховатости и несовершенства, и при этом особенности этой технологии.
И этот анализ (как и создание работы) было ровно год назад.
Date: 09.13..2022
| Time: 23:10 UTC
Так быстро летит время.
Интересно, почему так долго я не рассказывал об этом проекте?
Специально для новой серии холстов я создал дополнительный слой информации, который считывался по фотографии работы 4-мя нейросетевыми моделями, и так она "прочитала" фотографию полотна:
" a black and white drawing of a circle, an ultrafine detailed painting by Richard Pousette-Dart, behance, modern european ink painting, artwork, behance hd, dynamic composition "
Каждая ИИ-модель (ViT-B/32, ViT-B/16, ViT-L/14, ViT-L/14@336px) выдает свой процент совпадений по ряду факторов, например сходства среди работ других художников, жанров и стилей, техники исполнения и тд.
Например, ViT-B/16 определила:
an abstract drawing (31.2%)
by Nathaniel Pousette-Dart (9.8%)
modern european ink painting (36.4%)
ink drawing (8.7%), woodcut (8.2%), outlined art (5.9%)
Дальше я собрал весь объем информации в таблицу, сделал типографический блок для трафарета из винила, перенес на холст и добавил финальный слой текстур.
У каждой работы есть свой "Time Stamp" — это нужно для того, чтобы при изменений ИИ-моделей на новые версии, всегда можно было посмотреть "назад" на шероховатости и несовершенства, и при этом особенности этой технологии.
И этот анализ (как и создание работы) было ровно год назад.
Date: 09.13..2022
| Time: 23:10 UTC
Так быстро летит время.
Интересно, почему так долго я не рассказывал об этом проекте?
Как нейросети "видят" художественные работы?
Специально для новой серии холстов я создал дополнительный слой информации, который считывался по фотографии работы 4-мя нейросетевыми моделями, и так она "прочитала" фотографию полотна:
" a black and white drawing of a circle, an ultrafine detailed painting by Richard Pousette-Dart, behance, modern european ink painting, artwork, behance hd, dynamic composition "
Каждая ИИ-модель (ViT-B/32, ViT-B/16, ViT-L/14, ViT-L/14@336px) выдает свой процент совпадений по ряду факторов, например сходства среди работ других художников, жанров и стилей, техники исполнения и тд.
Например, ViT-B/16 определила:
an abstract drawing (31.2%)
by Nathaniel Pousette-Dart (9.8%)
modern european ink painting (36.4%)
ink drawing (8.7%), woodcut (8.2%), outlined art (5.9%)
Дальше я собрал весь объем информации в таблицу, сделал типографический блок для трафарета из винила, перенес на холст и добавил финальный слой текстур.
У каждой работы есть свой "Time Stamp" — это нужно для того, чтобы при изменений ИИ-моделей на новые версии, всегда можно было посмотреть "назад" на шероховатости и несовершенства, и при этом особенности этой технологии.
И этот анализ (как и создание работы) было ровно год назад.
Date: 09.13..2022
| Time: 23:10 UTC
Так быстро летит время.
Интересно, почему так долго я не рассказывал об этом проекте?
Специально для новой серии холстов я создал дополнительный слой информации, который считывался по фотографии работы 4-мя нейросетевыми моделями, и так она "прочитала" фотографию полотна:
" a black and white drawing of a circle, an ultrafine detailed painting by Richard Pousette-Dart, behance, modern european ink painting, artwork, behance hd, dynamic composition "
Каждая ИИ-модель (ViT-B/32, ViT-B/16, ViT-L/14, ViT-L/14@336px) выдает свой процент совпадений по ряду факторов, например сходства среди работ других художников, жанров и стилей, техники исполнения и тд.
Например, ViT-B/16 определила:
an abstract drawing (31.2%)
by Nathaniel Pousette-Dart (9.8%)
modern european ink painting (36.4%)
ink drawing (8.7%), woodcut (8.2%), outlined art (5.9%)
Дальше я собрал весь объем информации в таблицу, сделал типографический блок для трафарета из винила, перенес на холст и добавил финальный слой текстур.
У каждой работы есть свой "Time Stamp" — это нужно для того, чтобы при изменений ИИ-моделей на новые версии, всегда можно было посмотреть "назад" на шероховатости и несовершенства, и при этом особенности этой технологии.
И этот анализ (как и создание работы) было ровно год назад.
Date: 09.13..2022
| Time: 23:10 UTC
Так быстро летит время.
Интересно, почему так долго я не рассказывал об этом проекте?
>>Click here to continue<<
POKRAS LAMPAS ®
