​​Алтари Средневековья в твоем смартфоне
#arts #digitalheritage

Герман Роде — немецкий художник, живший в 15 веке, которому приписывают создание нескольких алтарных фигур. В Эстонии и Германии оцифровали две известные работы живописца — алтари св. Луки и св. Николая. Алтари находятся в разных странах, но теперь не обязательно ехать в Германию или Эстонию, чтобы их увидеть. Мультимедийная экспозиция работ сегодня доступна онлайн для каждого желающего бесплатно.

Мультимедийная экспозиция включает в себя не только оцифрованные работы немецкого художника, но и их исследовательский разбор, что позволяет лучше изучить и понять замысел автора. Исследователям удалось больше узнать о героях легенд, изображенных на работах Роде, а также сопоставить их с реально жившими людьми. Иконографические описания и их анализ позволяют понять истории, которые изображены на алтарях.

Технологии оцифровки

Благодаря технологиям, которые выбрали авторы экспозиции, можно полностью рассмотреть алтари снаружи и внутри. Фотографии работ живописца сделаны в самом высоком на сегодняшний день разрешении. Это дает зрителю возможность обнаружить детали, которые трудно разглядеть на реальных алтарях.

При оцифровке также применялась технология инфракрасной съемки, в которой используется специальная фотопленка или светофильтр для цифрового фотоаппарата. Их чувствительность к инфракрасному световому излучению помогает увидеть под слоями краски изначальные рисунки художника.

Алтарь св. Николая

Алтарь св. Николая в Таллине достигает шесть метров в ширину. Тем не менее, его оцифрованная версия доступна в самом высоком разрешении. Несмотря на то, что работе несколько столетий, она до сих пор является одной из самых хорошо сохранившихся алтарных фигур Средневековья. Алтарь имеет изображения более сорока библейских персонажей. На создание этой работы горожане пожертвовали 1250 рижских марок. Наибольшая сумма тогда была внесена богатыми торговцами и Братством Черноголовых.

Алтарь св. Луки

Вторая работа художника, представленная в экспозиции в ширину составляет всего два метра, однако это не делает ее менее величественной. Алтарь св. Луки в Любеке был создан для церкви Святой Екатерины, которая ранее была храмом Францисканского монастыря. Это единственная работа Роде, на которой есть не только его подпись, но и дата создания самого алтаря.

https://sysblok.ru/arts/altari-srednevekovja-v-tvoem-smartfone/

Елизавета Снежко

​​Технологии Big Data в индустрии моды
#arts

В модной индустрии большие данные обычно используются в маркетинговых и аналитических целях. А информационный дизайнер Джорджия Лупи на основе больших данных создает принты для одежды. Она считает, что так она придает сырым данным большую человечность.

«Будучи людьми, мы не способны увидеть в сырых данных на листах Excel паттерны человеческого поведения, — рассказала Лупи Vogue. — Только через дизайн и визуализацию данных можно получить доступ к этим знаниям». Также Лупи выступила на TedTalks, посмотреть выступление.

Совместно с брендом & Other Stories в 2019 году Лупи выпустила коллекцию одежды. Данные для принтов она собрала из биографий трех женщин-ученых — Ады Лавлейс, Рэйчел Карсон и Мэй Джемисон.

Ада Лавлейс

Ада Лавлейс знаменита тем, что в середине XIX века она описала первую в истории компьютерную программу. В примечании к своей научной статье об устройстве механической вычислительной машины она рассказала, как ее можно использовать для вычисления последовательности Фибоначчи. Это и была первая попытка запрограммировать машину для вычисления сложных математических задач.

Фрагменты алгоритма Лавлейс представлены в коллекции Лупи серией ярких разноцветных штрихов. Ниже прикрепляем фотографию готовой одежды с этими принтами.

Рэйчел Карсон

Рэйчел Карсон — биолог, защитница окружающей среды и автор нескольких книг. Для серии принтов о Рэйчел Карсон дизайнер использовала данные из ее книги «Безмолвная весна»: количество слов и символов в книге, типы знаков препинания. Также Лупи собрала информацию о различных видах растений, о которых писала Карсон, и ее исследованиях антропогенного изменения климата.

Мэй Джемисон

Мэй Джемисон — первая темнокожая женщина в космосе. В 1992 году она отправилась на орбиту во время миссии STS-47. Лупи визуализировала дни, проведенные Джемисон в космосе, ее восприятие других людей на станции и проведенные научные эксперименты на орбите.

Посмотреть всю коллекцию

https://sysblok.ru/arts/big-data-modnaja-skazka-o-chelovecheskih-zhiznjah/

Даша Джиоева

​​Русский 360°: виртуальный музей без границ
#arts #digitalheritage

Технологии формируют новое пространство вокруг нас и расширяют сферы применения научно-просветительских и образовательных программ. Пример в области искусства — цифровые проекты Государственного Русского музея. Портал «Виртуальный музей» собрал всю информацию о деятельности Русского музея в сфере информационных технологий воедино.

Оцифрованная коллекция музея

Коллекция Русского музея — крупнейшее собрание русского искусства в мире: тысячи картин, сервизы императорского фарфорового завода, скульптуры, гравюры и т. д. Коллекция была оцифрована и теперь доступна онлайн. Также есть фотогалерея, которая иллюстрирует историю музея с 1898 года.

3D-туры по экспозициям

3D-экскурсии обеспечивают полное погружение в музейную атмосферу. Это достигается благодаря технологиям, похожим на Google Street View. На сайте проекта есть два типа 3D-экскурсий. Тур по основной экспозиции и проект «Шедевры русского музея в „Одноклассниках“» — это фотографии экспонатов, виртуальные панорамы залов, медиатека с аудиогидом, который озвучивают звезды: Боярский рассказывает об истории создания картины Карла Брюллова «Последний день Помпеи», Ургант — о «Шестикрылом серафиме» Врубеля.

Электронная экспозиция Центра мультимедиа

Электронную экспозицию Центра мультимедиа составляют физические выставки в музее, экскурсионный сюжет которых строится при помощи компьютерных фильмов, аудио и видео сопровождения, 3D-моделирования, интерактивного режима для пользователей, технологий микромэппинга и кинекта. Такие интерактивные экспозиции посвящены, например, владельцу Михайловского замка — Павлу I, а в 2020 году работу начинает техно-игровой маршрут «Петр I и Павел I: прадед и правнук». На портале можно оставить заявку на посещение центра мультимедиа и заказать групповую экскурсию по экспозиции.

Онлайн-лекторий Русского музея

Этот проект включает в себя проведение лекций с онлайн-трансляцией на платформах музея в социальных сетях. Публичные лекции читаются по теории и истории изобразительного искусства, проводятся тематические встречи и конференции с сотрудниками и ведущими специалистами Русского музея, кураторами выставок, реставраторами, исследователями и профессионалами в других сферах. На портале доступно расписание ближайших лекций и видеозаписи прошедших.

Виртуальный филиал

«Русский музей: виртуальный филиал» — это межрегиональный и международный проект, воплощающий идею доступности крупнейшей в России коллекции русского искусства самой широкой аудитории за пределами Санкт-Петербурга. Информационно-образовательный центр виртуального филиала состоит из медиатеки, информационно-образовательного класса и мультимедийного кинотеатра и содержит материалы по истории русского искусства в период с X по XXI вв., архивной деятельности, изучению и показу музейных экспонатов.

«Сага о династии»

С 2013 года Русский музей работает над реализацией проекта преобразования Михайловского замка в музей нового типа, который будет посвящен династии Романовых. «Сага о династии» будет представлять собой историческую драму в десяти актах (+ эпилог), каждый из которых посвящен эпохе правления отдельной исторической личности. Основаны они на временных выставках, по итогам которых были подготовлены виртуальные туры.

Русский музей в Google Arts & Culture

Русский музей принял участие в проекте Google Arts & Culture. Это цифровое собрание изображений предметов искусства из известных музеев и художественных галерей всего мира в наивысшем качестве. Каждое такое изображение — это примерно 7 миллиардов пикселей, которые позволяют исследовать мельчайшие детали полотен, манеру письма и особенности стиля художника. Была оцифрована картина «Последний день Помпеи» Карла Брюллова.

https://sysblok.ru/arts/russkij-360-virtualnyj-muzej-bez-granic/

Мария Черных

​​Реставрация картин: от вакуумных столов до машинного обучения
#arts

Картины Ильи Репина можно назвать «хронически больными», уверяют сотрудники Третьяковской галереи. Исследование его работ показало, что более трех десятков его картин написаны некачественными масляными красками и с применением некачественных грунтов.

Картина «Иван Грозный и сын его Иван» никогда не покидала стен Третьяковской галереи, но и там ее все время подстерегали опасности.
• В 1913 году на картину было совершено покушение: душевнобольной Абрам Балашов изрезал лицо царя. Для восстановления этих повреждений был нанесен дублирующий слой.
• В 1922 году дождливая осень и неотапливаемые залы спровоцировали осыпи краски с картины — влагу со стен хранители музея собирали тряпками.
• В 2018 посетитель Третьяковки в Лаврушинском переулке трижды ударил полотно металлической стойкой ограждения, разбив защитное стекло.

Третьяковская галерея пригласила западных специалистов, которые предложили несколько вариантов для реставрации — методика «холодного дублирования», компьютерное моделирование процессов старения реставрационных материалов, комбинированные методы различных типов визуализаций.

Мы изучили методы эффективных реставрационных работ, которые невозможны без компьютерных технологий и анализа данных, на примере российского опыта.

Рентгенографическое исследование. Рентгенография используется для уточнения состояния сохранности предметов, стадии написания полотна, и позволяет составить предварительное мнение о материалах, из которых состоит работа. Большие полотна, такие как «Иван Грозный и сын его Иван» (2×2,54 м), сканируют фрагментарно и соединяют части воедино.

Физико-химические исследования. Способствуют изучению процессов нейтрализации кислот на поверхности стареющего полотна, определяют уровень деформации станковой живописи при повышенной влажности в разных условиях хранения работ во время экспозиционирования.

Дублирование и укрепление красочного слоя картин. В 70-х годах прошлого столетия появились вакуумные столы с подогревом, которые позволяют точно регулировать и задавать температуру и давление для реставрационных работ картин. Вместо традиционных утюжков в практику вошли обогреваемые шпатели и специальные подрамники, которые регулируют натяжение холста.

Моделирование и сбор данных. Любое исследование требует моделирования и сбора данных, чтобы оценить риски и затраты и предсказать результаты. Для этого используют инструменты машинного обучения — сверточные нейросети. Они решают зрительные задачи: превращают визуальные данные в смысловые единицы. Комбинируя различные методы визуализации, исследователи видят под поверхностью полотна непосредственное изменение химического состава художественных пигментов, которые использовал художник.

Реставрационная съемка. ГМИИ им. Пушкина при реставрации и диджитализации объектов культурного наследия использует технологию реставрационной съемки, которая позволяет рассмотреть объект с разных ракурсов. Цифровая реставрация объекта происходит вручную: такая методика позволяет запечатлеть процесс реставрации в онлайн-пространстве. Реставраторы, используя цифровые методы, удешевляют сам процесс и оценивают целесообразность воссоздания объекта в первоначальном виде. Сбор и восстановление культурных артефактов с помощью реставрационной съемки может стимулировать разработку алгоритма, который на основе максимально точных цифровых образов одной эпохи, художественного направления или выделенной группы, сможет автоматизировать процесс реставрации.

https://sysblok.ru/arts/restavracija-kartin-ot-vakuumnyh-stolov-do-mashinnogo-obuchenija/

Дарья Джиоева

​​Автор или авторка: влияет ли пол автора на восприятие произведения
#society #arts

Корнелия Кулен, автор книги «Reading beyond the female: The relationship between perception of author gender and literary quality», исследует, как связана оценка литературного произведения с полом автора.

В своей книге Кулен фокусируется на оценке произведения читателями в зависимости от пола автора и реальных достоинств и недостатков текста. Она приводит данные The Riddle of Literary Quality, исследовательского проекта института истории Нидерландов и Амстердамского университета. Его цель — определить, какие факторы влияют на представление о тексте и его значимости и ценности.

Что спрашивали у читателей

В рамках проекта был проведен опрос читателей: их просили оценить роман по 7-балльной шкале и оставить краткий отзыв на одну из тех книг, которые они оценивали. В эксперименте участвовали 9791 женщина, 3897 мужчин и 96 людей, которые не раскрыли свой пол. Кулен провела регрессионный анализ результатов эксперимента. Ее интересовало, насколько точно независимые переменные — жанр, пол автора и факт перевода (переводная книга или нет) — позволяют прогнозировать зависимую, а именно рейтинг.

С помощью алгоритма множественной линейной регрессии удалось установить, что пол автора является значимым признаком: книги, написанные женщинами, получали более низкие оценки как за их литературные достоинства, так и за общее качество. Если же автором был мужчина, то рейтинг произведения увеличивался сразу на половину пункта. Также, женщины оценивают книги, написанные мужчинами выше, чем те, которые написаны женщиной, и наоборот.

Кулен задается вопросом, можно ли с помощью инструментов автоматической обработки естественного языка выявить объективную взаимосвязь пола автора и созданного им литературного произведения. Для этого был проведен ряд экспериментов.

Эксперимент 1. Бестселлеры и номинанты на премию: что волнует персонажей книг

В этом эксперименте тексты исследовали с помощью инструмента LIWC, Linguistic Inquiry and Word Count (лингвистическое исследование и подсчет слов). LIWC позволяет посчитать частоты слов из заданных списков слов (категорий) и относительную частоту этих слов для конкретного текста. Выбрали категории разных порядков: психологические, лингвистические или личные интересы.

Взяли два набора данных: корпус проекта The Riddle и корпус Nominees — номинантов на премию для нидерландских и бельгийских писателей AKO Literatuurprijs, сбалансированный по количеству мужчин и женщин (24 женщины, 25 мужчин и 1 трансгендерный мужчина).

Эксперимент 2. Машина вычисляет гендер автора

В этом эксперименте корпуса анализировали с помощью методов машинного обучения. Тексты исследуемых корпусов нужно было отнести к одному из двух классов: произведения, написанные автором-мужчиной, и тексты, написанные автором-женщиной.

За основу взяли идею обучения модели классификации с помощью метода опорных векторов на мешке слов (Bag-of-words, BOW) из 60% наиболее распространенных лемм в корпусе. Также была опробована модель на символьных триграмах — Char3grams. Обучение проводилось на корпусе the Riddle, а оценка модели проводилась сразу на двух корпусах: the Riddle и Nominees.

Эксперимент 3. Мужские и женские темы в литературе.

В этом эксперименте на основе корпуса the Riddle провели тематическое моделирование. Для этого из лемматизированного корпуса удалили служебные слова и пунктуацию и поделили его на фрагменты в 1000 токенов. Далее с помощью латентного распределения Дирихле (LDA, мы рассказываем об этом тут) были получены 50 тем и их весá в зависимости от пола автора.

О результатах экспериментов — со скриншотами, таблицами и графиками — читайте в нашей статье: https://sysblok.ru/society/avtor-ili-avtorka-vlijaet-li-pol-avtora-na-vosprijatie-proizvedenija/

Маруся Захарова, Мария Черных, Екатерина Смирнова

​​Онлайн-выставки, цифровое кураторство и музейные IT: интервью с Владимиром Определеновым
#interviw #arts

Коронавирус повысил важность цифровой трансформации для музеев. «Системный Блокъ» поговорил о цифровом кураторстве, IT-трендах в музейной сфере и о внедрении искусственного интеллекта в Пушкинский музей с Владимиром Определеновым, заместителем директора по цифровому развитию ГМИИ им. Пушкина.

О чем мы поговорили с Владимиром Викторовичем

• О том, какие знания и навыки нужны специалистам по цифровым проектами в музейной сфере
• О самых актуальных ИТ-трендах в музейной сфере
• О том, как можно усовершенствовать работу IT-отделов в российских музеях и где можно применять ИИ
• О накапливании цифрового мусора
• О создании доменов для каждого музейного экспоната
• О доступности музея для всех категорий посетителей
• О том, насколько виртуальное посещение музеев может заменить реальное

Онлайн-проекты музея

• Лекции, материалы и виртуальный музей доступны в разделе «Наедине с Пушкинским».
• На платформе «Виртуальный Пушкинский» можно прогуляться по выставкам Цая Гоцяна, Щукина, проекта «Тату» и многим другим.
• Также можно посетить полноценный цифровой двойник выставки «От Дюрера до Матисса. Избранные рисунки из собрания ГМИИ им. А. С. Пушкина» в формате 4D, посмотреть на каждую вещь, приблизить ее.

https://sysblok.ru/arts/onlajn-vystavki-cifrovoe-kuratorstvo-i-muzejnye-it-intervju-s-vladimirom-opredelenovym/

Дарья Джиоева, Василиса Александрова, Даниил Скоринкин

​​Эрмитаж онлайн: как служебный музейный каталог становится доступным для всех
#digitalheritage #arts

Единая система учета экспонатов Эрмитажа была создана еще в первой половине 20-го века. Однако до недавнего времени каталоги были доступны только «избранным» — музейным сотрудникам и профессиональным исследователям, — а пользоваться ими было крайне сложно.

Сейчас Эрмитаж постепенно переносит всю свою экспозицию в онлайн. Уже оцифрована примерно 1/10 всей коллекции, то есть около 400 тысяч экспонатов.

Сотрудники Эрмитажа параллельно развивают два проекта. Первый будет больше интересен туристам, а второй — специалистам. Подробнее о цифровой трансформации музеев России можно узнать из нашего интервью с Владимиром Определеновым.

Проект «В фокусе»

На сайте проекта «В фокусе» пока доступно всего 53 экспоната. Зато про каждый из них снято видео, в котором об экспонате рассказывают сами хранители и заведующие отделами, что гарантирует качество и достоверность информации. Среди видео-экскурсий есть короткие, которые длятся несколько минут, а есть — полноценные получасовые лекции.

На сайте представлены не только всем знакомые «обязательные для осмотра» экспонаты, но и менее известные произведения искусства и даже некоторые предметы интерьера. Для примера ниже прикрепляем видео с рассказом про «Мадонну с Младенцем» Леонардо да Винчи.

На все экспонаты можно посмотреть с хорошего ракурса, что затруднительно сделать в реальности из-за толп туристов. Также есть обзоры некоторых выставок и работает поиск по сайту, который позволяет сгруппировать объекты по времени их создания, по тематике и др.

Онлайн-коллекция Эрмитажа

Этот электронный каталог полезен тем, кто занимается искусством или историей профессионально. В онлайн-коллекции есть живопись, скульптура, нумизматика, археологические находки и другие экспонаты. Однако, так как на сайте сотни тысяч оцифрованных предметов, для всех экспонатов указана только самая ключевая информация.

Чтобы что-то найти, нужно воспользоваться расширенным поиском. Можно выбрать школу, к которой принадлежал автор работ, или организацию — например, продукция завода в Гусь-Хрустальном. Есть возможность сгруппировать экспонаты по коллекциям или выставкам. Также, можно выбрать конкретный объект, чтобы посмотреть детали.

Потенциально оба проекта могут развиваться до бесконечности, а точнее — до тех пор, пока не будут оцифрованы абсолютно все экспонаты. Ведь у каждого предмета есть своя интересная история, которую было бы здорово рассказать всему миру.

https://sysblok.ru/digital-heritage/kak-shodit-v-jermitazh-onlajn/

Светлана Филатова

​​Как нейросеть реставрирует старые советские мультфильмы
#arts #knowhow

Главная проблема старых мультфильмов — низкое разрешение видеозаписи. Нейросеть DeepHD увеличивает изображение и делает его четким. Программа работает не только со старыми пленками, но и с прямыми трансляциями. Задача алгоритма — убрать шумы и искажения, которые возникают в процессе передачи или сжатия картинки.

Работа нейросети

Технология состоит из двух этапов:
• устранение помех — восстановление деталей.
• увеличение изображения — преобразование картинки в карты признаков и уменьшение расстояния между ними.

Программу обучали на картинках высокого качества, которые уменьшали для приближения к действительности. После обработки «дискриминатор» проверял достоверность исходного и улучшенного изображений. Если «подделку» было трудно отличить от «подлинника», результат работы нейросети считался положительным. С помощью новых датасетов, программа научилась различать объекты различных размеров и качеств.

DeepHD в кино

В мае 2018 года нейросеть испытали на нескольких советских фильмах: «Летят журавли», «Судьба человека», «Иваново детство» и др. У героев фильмов улучшились мимика и фактура одежды, исчезли пересветы.

С помощью технологии также улучшили 10 анимационных лент «Союзмультфильма»: «Котенок по имени Гав», «Дюймовочка», «Аленький цветочек» и др. Персонажи стали четче, повысилось качество фонов, вернулись детали, пропавшие при оцифровке. Все картины можно посмотреть на «КиноПоиске».

Альтернативные способы реставрации

Реставраторы-любители считают, что можно обойтись и без DeepHD. Вначале исходник, оцифрованный в Adobe Premier, разбивают на куски. После поправляют цвет, повышают резкость и убирают шумы. Это можно сделать с помощью программ Conbustion или VirtualDubMod. Восстановление займет много времени, но результат будет похож на DeepHD.

https://sysblok.ru/arts/vozvrashhenie-chetkogo-popugaja-kak-nejroset-restavriruet-starye-sovetskie-multfilmy/

Варвара Гузий

​​Алгоритм против копирайта: как запатентовать все мелодии мира
#news #arts

Ноа Рубин и Дэмиен Риль заявили права собственности на каждую когда-либо написанную мелодию песни. Для этого они создали алгоритм, который сгенерировал все возможные 8-тактовые мелодии из 12 звуков одной октавы — то есть все комбинации нот в заданном диапазоне.

Таким способом авторы проекта All the Music LLC хотят покончить с судебными разбирательствами в музыкальной индустрии. Они считают, что если все мелодии могут быть выражены в виде комбинаций, которые существовали с начала времен, то копирайт на них действовать не должен. Иными словами, они ставят знак равенства между сочинением музыки и выбором из конечного числа уже сгенерированных мелодий.

Архив со всеми мелодиями выложили в открытый доступ и сделали их общественным достоянием. А код алгоритма опубликовали на GitHub под лицензией Creative Commons Zero, что также предполагает отказ от авторских прав.

https://sysblok.ru/news/algoritm-protiv-kopirajta-kak-zapatentovat-vse-melodii-mira/

Михаил Совин

​​Ткани онлайн: как оцифровать полотно в 6 метров
#arts #history

Многие ткани — важные музейные экспонаты. Иногда это небольшие фартуки, но чаще — массивные платья с многочисленными узорами.

Что происходит с тканями, которым уже более ста лет? Ответ прост: их оцифровывают, как и другие артефакты.

Техники нанесения узора на ткань

Ценность экспоната заключается не только в узорах, но и способах создания:

• Ручная набивка — появилась в 10 веке. По деревянной форме ударяли специальным молотком — киянкой. Тиснение отпечатывалось на заранее окрашенной ткани.
• Механическая печать — на поверхности металлического вала гравировался рисунок, который мастер переносил на носитель. После инструмент окунали в краситель, благодаря чему выгравированный на ролике узор переносился на материал.
• Прямая печать — самая поздняя техника. Для легкой ткани используется обычный алгоритм работы струйного принтера, для плотной необходимо предварительное нанесение специальной грунтовки.

Оцифровка ткани

Чтобы превратить полотна в цифровые файлы, сканируют каждый узор. С помощью сканера формата А3 определяют уникальный фрагмент на ткани, повторяющийся рисунок. Затем происходит склеивание: деталь соединяют, регулируя радиус каждого кусочка. В конце работы формируется готовый файл, который хранится в облаке.

Мультимедийные экспозиции

Лондонский музей Виктории и Альберта создал виртуальную выставку, на которой можно увидеть антикварные и новые ткани из собраний модного дома Александра Маккуина.

А в России в Ивановском краеведческом музее создали онлайн–выставку, посвященную тканям прошлых столетий. В экспозиции представлены 300 тканей русских костюмов XIX–XX веков.

https://sysblok.ru/arts/tkani-onlajn-kak-ocifrovat-polotno-v-6-metrov/

Лиза Снежко

​​Генеративное искусство: от калейдоскопа до машинного обучения
#arts

Со временем машины получают все больше способностей. Одной из них стало творчество. Генеративное искусство — творческий процесс, который полностью или частично осуществляет автономный механизм. Задача художника — задать ряд правил и образец для творчества. Сюда относят создание любых произведений: музыки, картин, фильмов, текстов.

Этапы развития

• XVII век — создание музыкальной игры. После броска игральной кости выбирались заранее написанные фрагменты и случайным образом выстраивались в мелодию.
• XIX век — изобретение калейдоскопа.
• XX век — появление графических редакторов. До этого создание изображений требовало кропотливой работы. Сейчас нужный паттерн генерируют в приложениях Everypixel, Korpus, GeoPattern.
• XXI век — работа с генеративно-состязательными сетями (GAN). В октябре 2018 года аукционный дом впервые продал картину, созданную такой нейросетью. Это был портрет «Эдмона де Белами», прикрепляем его ниже.

Другие ветви генеративного искусства

Био-арт — одно из направлений, в котором произведения создают на основе закономерностей движения бактерий. Пример — абстрактные видео Джозефа Некватала.

Корейский художник Лими Юнг, наоборот, предпочитает наблюдать за механическими и математическими алгоритмами. Его автономным механизмом стал воздух. Кинетические скульптуры художника сделаны из нержавеющей стали и перемещаются посредством движения через них воздушных потоков.

Говоря о математических алгоритмах в контексте генеративного искусства, нельзя не упомянуть работу Джона Конвея «Игра жизни». Она представляет собой систему жизни клеток. Конвей разработал этот проект как пример алгоритма, который воспроизводит сам себя. Несмотря на то, что изначально игру не относили к искусству, она послужила источником вдохновения для художников.

Будущее автономного творчества

Корпорации проводят исследования в области генеративной музыки: планируют создать алгоритмы, которые на основе опыта, предпочтений и настроения слушателя могли бы автоматически создавать музыкальные композиции.

Это уже не кажется невероятным, ведь машинное обучение уже давно используют в музыкальной сфере. Яркий пример — Magenta, библиотека Python, предназначенная для генерирования музыки и изображений в творческих целях.

https://sysblok.ru/arts/generativnoe-iskusstvo-ot-kalejdoskopa-do-mashinnogo-obuchenija/

Мария Адзхед

Идеальная формула депрессивной песни
Если вы когда-нибудь думали: «Эх, вот бы кто-то посчитал, насколько мне грустно от этой музыки!», то ваше странное желание исполнено.

Мы уже писали о том, как изменились тексты поп-песен за последние 50 лет. Но в анализе песни важны не только слова, но и мелодия.

Британская рок-группа Radiohead известна как пишущая «грустную» музыку. Поклонник группы, дата-сайентист Чарли Томпсон решил вычислить их самую депрессивную песню с помощью языка программирования R, опираясь на музыкальную и текстовую составляющую.

Ученый придумал «индекс уныния» — формулу депрессивной песни, которая усредняет показатели музыкальной позитивности, процента «грустных» слов и лирической плотности (насколько важно каждое грустное слово). В итоге самой грустной песней оказалась «True Love Waits», а самой бодрой — «15 Step» из альбома In Rainbows.

Ещё Томпсон создал Sentify — сайт, где можно визуализировать настроение песен вашего любимого исполнителя. Достаточно вбить имя любимого исполнителя, и вы увидите график настроения всех его мелодий.

https://sysblok.ru/musicology/idealnaja-formula-depressivnoj-pesni-na-primere-radiohead/