かつて、芸術巨匠の作品は、手元に置いたり、疑うことを知らない購入者に販売したりする前に、模倣とコピーという長く困難なプロセスを経る必要がありました。 AIGC テクノロジーの助けを借りて、ユーザーは特定のジャンルを選択するだけで、あたかも巨匠の作品を瞬時に模倣できるかのように作品を作成できるようになりました。

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既存のアート画像データベースは AI のデータ トレーニング ソースとなり、AI が芸術作品の特徴、スタイル、内容を学習して理解できるようになります。データトレーニング後、AIモデルが構築されます。これらのモデルは多くの場合、深層学習技術に基づいており、受信データを分析して新しい芸術作品を生成できます。アートを作成するとき、ユーザーは作成結果を制御するためにパラメータを入力または調整する必要があります。 AI モデルが芸術作品を生成した後、ユーザーはフィードバックと評価を提供することができ、それらは AI モデルをさらに改善および最適化し、その芸術作品の品質と多様性を高めるために使用されます。

パート01

業界探索:

AIGC がアート業界に引き起こした波紋

最近、MidjourneyやStable DiffusionなどのAI生成プラットフォームが社会から大きな注目を集めており、AIにより画像等が便利かつ効率的に生成されています。これらはすべてAIGC（Artificial Intelligence Generated Content）の範疇に属し、人間の指示から意図情報を抽出・理解して、その知識や意図情報に基づいてコンテンツを生成するものです。

AIGC がアート業界の発展に大きな影響を与えていることは明らかです。 AIGC とアート業界の間のいくつかの重要な相互作用と画期的な成果をたどるために、各段階を振り返ってみましょう。

2000 年代初頭から 2010 年代初頭にかけて、研究者やアーティストは、芸術作品への人工知能テクノロジーの応用を模索し始めました。このテクノロジーはまだ十分に成熟していませんが、アート生成アルゴリズムやコンピューターベースのアート実験など、いくつかのプロジェクトがこの分野に関与し始めています。

AI が生成した「レンブラント風」ポートレート

2010 年代初頭、ディープラーニング技術の急速な発展に伴い、AIGC はアート分野で大きな進歩を遂げました。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などの深層学習モデルは、画像生成やスタイル転送などのタスクに適用され始めています。これらのテクノロジーにより、コンピュータがアーティストのスタイルを模倣し、芸術的な画像や構成を生成できるようになります。たとえば、2015 年 7 月に Google がリリースした DeepDream プロジェクトは、畳み込みニューラル ネットワークを使用して画像内のパターンを見つけて強化し、アルゴリズム Pareidolia [1] を通じて幻覚画像を生成します。

2010 年代半ば、AIGC は機械作成において画期的な進歩を遂げ、機械学習モデルは独立した芸術作品、音楽、文学を生成できるようになりました。 2018年、史上初の人工知能によって作られた芸術作品「エドモン・デ・ベラミーの肖像2018」がニューヨークのクリスティーズオークションで43万2500米ドルで落札され[2]、機械制作による初の商業的成功を記録した。この作品は、パリを拠点とするアート集団「Obvious」が開発した人工知能アルゴリズムによって作成され、ベラミー家の架空の人物の肖像画を描いている。

AIによる「エドモン・デ・ベラミーの肖像」

2021 年初頭、DALL-E のリリースから始まり、VQGAN などのオープンソース アルゴリズムが続いて、テキストから画像へのアルゴリズムが登場し始めました。 OpenAI がリリースした CLIP は、クロスモーダルなテキストとテキストの重要なノードとなっています。テキストとテキストの古典的なクロスモーダル検索モデルとして、CLIP は大規模な画像とテキストのデータセットで比較学習するために事前トレーニングされています。強力なクロスモーダルテキストと画像機能を備え、状態表現の学習能力を備えています [3]。

2022 年には、拡散モデルがテキスト生成画像の分野の中核となる手法となります。現在、最もよく知られ人気のあるテキスト生成画像モデルである Stable Diffusion、Disco-Diffusion、Mid-Journey、DALL-E2 などはすべて拡散モデルに基づいています。 DALL.E2 は OpenAI 社によって開発され、その最大の特徴はその驚異的な理解力と創造性です[4]。シンプルなインタラクションと速い生成速度により、Stable Diffusion は 2022 年 8 月にオープンされるやいなや、AI 作成ブームを引き起こしました [5]。現在驚異的なアプリケーションとなっている Midjourney は、2022 年 7 月 12 日にパブリック ベータ版に入り、ユーザーの描画をインテリジェントに支援できるなどの利点により、1 年足らずで 1 億米ドルの収益を達成しました。

2023 年は「AIGC 元年」とも言えます。AIGC は社会的な話題として広く注目を集めており、アート分野における画期的な出来事は、Adobe による AI 制作への統合です。第一世代の Adob​​e Firefly モデルは、画像とテキストの効果の作成に重点を置いており、Adobe Stock 内の何億ものプロ仕様のライセンス画像、公的にライセンスされたコンテンツ、期限切れのパブリック ドメイン コンテンツでトレーニングされており、強力なこのエンジンは、スタイル、色、トーン、照明、構成を見事に制御して、写真、芸術的、グラフィック、テキストの効果を作成できるように強化されています。

クリエイターは、Adobe Firefly の「カスタマイズ可能な拡散」機能を利用して、AI に情報を与える画像を選択できます

これらの重要な出来事は、AIGC がアート業界で画期的な進歩を遂げ、アーティスト、観客、市場に新たな機会と課題をもたらしていることを示しています。テクノロジーが進歩し続ける中、AIGC は今後もアート分野で重要な役割を果たし、芸術作品の革新と探求を促進していきます。

パート02

Voice of the Arts: ツール、盗作?それともインスピレーションの源ですか？

アーティストが AIGC にどのように反応しているかをご覧ください

2022年8月、アメリカ・コロラド州で開催されたエマージング・デジタル・アーティスト・コンペティションにおいて、初のAIによる作品としてジェイソン・アレン氏が制作した「スペースオペラ」がグランプリを受賞しました。アーティストはまずミッドジャーニーを通じてラフな草稿を描き、次にコンピューター ソフトウェアを使用していくつかの修正を加えます [6]。このコンペの結果を受けて「AIGCの芸術作品」についても熱い議論が巻き起こりましたが、ツールを使って描いた作品がトップになったら、それは芸術と言えるのでしょうか？アーティストの作品に影響を与えることはありますか？

ジェイソン・アレンの「スペース・オペラ」ミッドジャーニープロデュース

過去 2 年間で主に AIGC の主要プレイヤーがゲームに参入しましたが、コンセプチュアル アートやデジタル イラストレーションなどの一部の分野では、多数のアーティストが AIGC を通じてインスピレーションを見つけ、生成された結果をゲームに統合し始めています。彼らの芸術作品は [7] にあります。

エール大学建築大学院で現役の建築家であるブレナン・バック氏によると、ここでの人工知能の役割は、主にプロジェクトの構想段階で役割を果たすツールに近いとのことです。人工知能はアーティストが画像に色を付けたり拡大縮小したりするのに役立ちますが、これらの小さな貢献は全体的な創造性に重大な影響を与えるわけではありません [8]。

AIGC テクノロジーがクリエイター エコノミー時代の波の下で画像生成を民主化していることは否定できません。 AIアートクリエイターと伝統的なアーティストグループの間には、短期的には概念的な対立があるかもしれないが、長期的には両者は区別されたままであると信じている人もいます[9]。その理由は、現在生み出されている AI アートは、どちらかというと動きの速い消費財に近く、従来のアートとは異なる市場に直面しているためです。

AI ペイント

一方、盗作は AIGC が批判される重要な理由となっており、オンライン プラットフォーム上で公開されたアート作品は、AIGC プラットフォームがキャプチャおよびコピーできるリソースとなっています。 NightCafe Studioの創設者アンガス・ラッセル氏は、2023年4月初旬に3人のアーティストが、Stability AI、Midjourney、DeviantArtを含むトップ人工知能アートジェネレーターに対して集団訴訟を起こしたと述べた。これらの人工知能企業が著作権で保護された画像の使用について同意を得ていないか、補償金を提供していなかったからだ。アルゴリズムをトレーニングするためです [4]。

上記の状況は特別なケースではなく、侵害の可能性は今日、どの有名なアーティストやイラストレーターにとっても大きな問題となっています。 2023年3月、シカゴで行われたアートと人工知能に関する基調講演で、シカゴ大学コンピュータサイエンス教授のベン・ジャオ氏は、アーティストは収入の減少に直面するだけでなく、芸術的アイデンティティが希薄化する可能性があると指摘した。 「人工知能のアートモデルはまだ『トレーニング』によって人間のアーティストに取って代わることはできませんが、人工知能はすでにアート業界を破壊しつつあります。」ベン・ジャオ氏は、一部のアーティストは将来的に作品が公開されないよう個人ウェブサイトでのアートの表示をやめる可能性があると付け加えた。 . 許可を得てクロールしました[10]。

ユアンビジョンデジタルコレクション「壁の中の幻想・幻想的な動物たち」

そこで、Ben Zhao 氏は同僚の Heather Zhen 氏と協力して、Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E などのプラットフォームに適用してアーティストの作品を不正盗難から保護できる GLAZE と呼ばれるプログラムを開発しました。その原理は、GLAZE がアーティストによってオンラインで公開された作品を解釈し、スタイルの変更を生成して AI のコピー プロセスを妨害するというものです。

それでも、コピーはアートの世界に古くから存在しており、多くの場合、軽蔑的ではない評価の文脈で行われてきました。かつて、アーティストはスキルを磨き、独自の美学を発展させるために、学習プロセスの重要な部分として巨匠の作品を模倣していました。前世紀には、アンディ ウォーホルのようなアーティストが既存のイメージを利用して重要な目的を達成しました。これに基づいて、LMU の美術史教授デイモン・ウィリックは、人工知能はこれら 2 つの目的を達成できていない、つまり、コピーした画像を強化したり、批判を達成したりすることはなく、ある種の純粋な盗作を行っているだけであると指摘しました。 ] 。

アンディ・ウォーホルのスクリーンプリント作品「フラワーズ」シリーズ（一部）1970年制作

クリエイティブ ツールとして使用されるだけでなく、純粋に興味や自己修復のために AIGC を使用して創作を行うアート愛好家は今後も存在します。 AI アートはドーパミンの分泌を引き起こし、これまで人々が得ることのできなかった誇りと達成感をもたらします。 AI を使用してアートを作成することを好む人は多く、たとえば、NightCafe Studio では、AI アートが人々が予期していなかった「創造性のかゆみ」を感じ取ってしまった、あるいは単に人々が AI を芸術の手段として宗教的に使用しているだけだというフィードバックをよく受けると述べています。リラックスしてストレスを解消します[4]。

パート03

数字の美しさ:

AIGCの影響下でのデジタルアートとデジタル移行

メディア形式の観点から見ると、デジタル アートは AIGC と最も密接に関係する芸術形式の 1 つです。従来のメディア素材のメタファーを放棄して、デジタル アートは純粋にコンピューターで生成することも、グラフィック ソフトウェアやグラフィック タブレットを使用してスキャンした写真や図面などの他のソースから取得することもできます。現在、AR、VR、NFT、その他のテクノロジーのサポートにより、デジタル作品の作成と流通に新たな力が加わり、AI テクノロジーはデジタル作品の生成のためのますますインテリジェントな基礎ロジックを提供します。

GAN などのテクノロジーの成熟に伴い、新しい形式のデジタル アートの作成とプレゼンテーションがアーティストの注目を集め始めています。敵対的生成ネットワーク (GAN) は、2 つのニューラル ネットワークを相互に対戦させることで学習する教師なし学習の方法です。さらに有名なクリエイターには、ビジュアル アーティストのヘレナ サリンがいます。彼の作品にはドイツ表現主義の特徴があり、限られた色とフラットなグラフィックを使用してコラージュのような無限の世界を構築しています。

「アム・アイ・ダリ」ヘレナ・サリン 2018 (ジェレミー・ハワード・コレクション)

人間と機械が協力してアートを作成します。これは、デジタル解釈のもう 1 つの形式となっています。人間と機械のコラボレーション分野の先駆者であり、MIT メディア ラボの元研究員である Sougwen Chung は、中国系アメリカ人の学際的なアーティストです。彼女は、人間とコンピューターの間の相互作用をより深く理解することを目的として、人間と機械が共同して作成するマーク作成の探究に熱心に取り組んでいます。アートプロジェクト「Drawing Operations Unit」では、Zhong Sujun が Google の TensorFlow フレームワークを採用し、独自の描画スタイルとメソッドをロボット アームに移し、協力して制作しました。彼女はまた、人間と機械のコラボレーションの概念を拡張するために一連の技術的手段を適用し、これらの訓練されたニューラル ネットワークは、人間の図面に基づいて画像やスケッチに変化を生成することができます [11]。

鍾素軍と「描画業務ユニット」

Babbitt の創設者 Chang Chai 氏と Bytom の主任研究員 Liu Qiushan 氏が執筆した著書『Metaverse, the Road to Infinite Games』では、メタバースの開発には「3 つの段階」、つまりデジタル ツイン、デジタル ネイティブがあると述べられています。そしてデジタルの不死性 - これは人類のデジタル移行のプロセスでもあります [12]。 「デジタルツイン」とは、現実世界の基本的な素材、資産、文化的シンボルをブロックチェーン上にマッピングすることを指します。「デジタルネイティブ」とは、現実と人間の認知を超えた新しい知識を生み出すことを指します。「デジタル不滅」とは、現実世界とデジタル世界を指します。世界は共同して人間の生活空間を構成し、この二つは切り離せないものとなる。

NUWA-Infinityは「清明節の川沿い」の研究に基づいて絵画の一部を再現しました

AIGC アートがデジタル移行にマッピングされている場合、現在の焦点は主に最初の 2 つの段階にあります。 「デジタル ツイン」は伝統的な芸術作品のデジタル化に似ていますが、「デジタル ネイティブ」はより重要なのは、メディア環境の変化と、芸術作品の新しい制作、コミュニケーション、取引方法の出現です。たとえば、マイクロソフトの AI アート ツール Nuwa が広範な学習を経て実行した清明節の「新時代の川辺のシーン」は、デジタル ツイン段階の作品であり、ミス ジャーニーのポートレートは、AI アルゴリズムによって「何もないところから」作成されました。ミッドジャーニー コミュニティの何百万人もの人々の共同想像力によって、そのような「新しい人間」が創造され、デジタル ネイティブ アートに属します。

ミス・ジャーニーの肖像

パート04

未来に力を与える:

AIGC が発表する複合力信号

AIGC は他にどのような機会や開発トレンドをもたらす可能性がありますか?どの分野と組み合わせることで、より強力な相乗効果を生み出すことができるでしょうか?

AIGC アートの発生分野から判断すると、現段階では主に主流のインターネット世界で発生していますが、例えば安定拡散が CC0 (クリエイティブ コモンズ ゼロ ライセンス) などの兆候を体現している可能性は否定できません。分散化の精神、web3 おそらく、それは AI アートの次の広大な肥沃な土壌となるでしょう。同時に、NFT が AI アートの開発により多くの潜在的なコミュニティの力と生産性を提供していることも観察できます。さらに、検証可能な真正性は芸術の世界における価値判断の非常に重要な側面であるため、ブロックチェーンの分散型で安全な性質により、芸術作品の所有権と取引を管理するための自然な選択となっています[13]。

安定拡散を使用してユーザーが生成した画像

Botto は、DAO が管理する生成 AI アート プロジェクトで、その芸術スタイルを「ダイナミック」、つまり認識可能な構成ルールを頻繁に破ることによって常に進化するスタイルと定義し、強い視覚的インパクトを持つ画像を作成します。 Boto は、AI、DAO、DeFi の交差点でコミュニティ主導の創造性の限界を押し広げています。 2021 年 10 月以来、Botto のアート エンジンは「シャード」とも呼ばれるドラフトを週に 350 件作成してきました。 DAO コミュニティによる投票を通じて、最も人気のある「シャード」を毎週選択し、SuperRare で鋳造して販売します。投票データは AI にフィードバックされ、コミュニティの好みに合わせてアートワークを生成する方法を学習します。 Botto は毎週のアート販売、ロイヤルティ、プロジェクトの収集品の販売を通じて収益を上げ、その収益はコミュニティ内で分配され、プロジェクトの成長と発展におけるコミュニティの参加に報いることができます。全体として、Boto は公共の創作物の価値と重要性を探求し、DAO 組織の実践を実践し、暗号アーティストのための創造的な経済ネットワークを構築します。

「Seaport Subject」は、Boto の作品の初版としてコミュニティによって選ばれた断片の 1 つです

第二に、AIGC はクロスメディアおよびクロスフィールドのイノベーションにおいて大きな可能性を秘めており、アルゴリズムによって生成された画像を音楽、効果音、ダイナミックな画像と組み合わせることで、従来のメディア間の境界を打ち破り、豊かで多様なクロスメディア アートを生み出すことができます。仕事。

Refik Anadol は、芸術活動においてビッグ データ コレクションと機械学習アルゴリズムを頻繁に使用して、素晴らしいデジタル アートワークを作成するクロスメディア アーティストです。データを AI システムにフィードすることにより、アナドルは前例のない方法で情報を解釈し、提示することができます [14]。彼の「Machine Hallucinations」シリーズには、NATURE DREAMS、WINDS OF BERLIN、ST. AGNES などがあります。約100年にわたるニューヨーク市の歴史の画像データをAIシステムにフィードすることで、めくるめく視覚体験が生み出されました。これらの作品は、深層学習を通じて大量の画像データを処理して、抽象的な画像と錯覚を生成し、機械と人間の知覚のインタラクティブな図を提示します。

「Dream of the Machine」作成者: Refik Anadol

このようなクロスメディアおよびクロスフィールドの議論は、コンピューティングが人間社会にもたらす課題と可能性に焦点を当て、人間そのものに再び焦点を当てる思考を導き、深い共時的啓蒙の重要性を含んでいます。アナドルが信じているように、今日では機械が私たちの日常生活を支配しており、時間と空間の認識と経験がどのように根本的に変化したかを探求することに夢中になっています。

新しい美的技術を導入して多様な没入環境を作り出すことにより、動的な空間認識を提供することは、身体の効果的な実現にも貢献します。たとえば、アナドルはクロスメディアと建築形式を統合し、芸術的な観点からニューメディアテクノロジーのロジックを翻訳することで、観客を内部および外部の建築要素の機能を再定義し、現実の多様性についての思考を実現するよう促します。

最後に、AIGC アートは、よりインタラクティブで参加型の体験を観客に提供します。インタラクティブ テクノロジーや仮想現実などの革新的なツールを使用することで、観客はリアルタイムで作品と対話し、作品の創造と進化に参加することができ、それによって、パーソナライズされたアート体験。

ミッドジャーニー展示ホールのデザイン

Es Devlin は、舞台美術、建築、デジタル テクノロジーの交差点を探求する舞台デザイナー兼アーティストです。彼女は AIGC によって生成されたコンテンツを使用して、投影やインタラクティブな要素を通じてパフォーマンスと相互作用するアート インスタレーションや舞台背景を作成します [15]。観客がステージに目を向けると、エス デブリンは観客を観察することで、AI 支援による集団的な詩の実験を作成します。 2017 年、ロンドンの V&A と共同制作した集団合唱インスタレーション「THE SINGING TREE」（THE SINGING TREE）は、音と光による機械学習を統合しました。 2018 年 9 月、Google Arts & Culture とのコラボレーションによる彼女の人工知能インスタレーション「Please Feed The Lions」は、ロンドンのトラファルガー広場に 5 番目のライオン像として設置されました。轟音を立てているようで、口に埋め込まれたLEDスクリーンには機械学習技術を使って生成された詩が表示される[16]。

安定拡散を使用してユーザーが生成した画像

上記のケースでは、AIGC テクノロジーが没入型の音楽環境を作成し、AI アルゴリズムを使用して聴衆の心拍数と生理学的反応を分析し、これらのデータをリアルタイムで生成されるサウンドと光と影の効果に変換しました。聴衆はこの環境でパーソナライズされた音楽体験を感じ、作品は聴衆の感情的および身体的状態に応じてリアルタイムに調整され、ユニークな聴衆体験を生み出します。

エス・デブリンとロンドンのV&Aが共同で集団合唱インスタレーション「The Singing Tree」を制作

おそらく現在の視点の限界のせいで、AIGC の青い海の奥深くに位置するアートには、探索する価値のある未知の部分がまだたくさんあります。今日、私たちにとって科学と芸術を区別し並置することはますます困難になっているように見え、両者の統合はますます深く、多様になってきています。理性、論理、現実主義が発展の正確かつ壮大な方向性を提供しようとするとき、感性、個人の価値観、理想主義は通常反撃し、思考の別の次元を提供し、「通常の道」を超えた可能性を常に問う必要があることを私たちに思い出させてくれます。 。」

「イカロスの翼」によって無制限に「太陽」に近づくことができたとしても、芸術の最終目的地は常に足元の肥沃な土壌である。人間の本性に由来し、人間の本性に関係し、人間の本性を反映することは、芸術の永遠の性質を示す唯一の脚注とみなすことができます。

【参考文献】

[1]Merzmensch. (2020). AI のパレイドリア —— 人工知能による失敗の美しさ. データ サイエンスに向けて.

[2]クリスティーズ. (2018). 人工知能は芸術の次の媒体になる予定ですか? 入手可能場所: https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human -one-a-machine-9332-1.aspx

[3] Jizhi Club. (2022). AI 技術の裏側: テキスト生成画像モデルの詳細な説明. https://swarma.org/?p=37227

[4]アンガス・ラッセル. (2023). AI 生成アートについて知っておくべきこと. Venturebeat. https://venturebeat.com/ai/what-you-need-to-know-about で入手可能-ai-generated-art/

[5] AIGC Industry News. (2023). AIGC は芸術と創作の定義モデルを静かに変更しています。入手先: https://www.aigc.cn/4073.html

[6] ライカ シンクタンク 柴犬 (2022). AIGC が現代の新しいアートの波を起こす. Jiemian ニュース. https://www.jiemian.com/article/8569125.html

[7]アンガス ラッセル (2023). AI 生成アートについて知っておくべきこと. Venturebeat. https://venturebeat.com/ai/what-you-need-to-know-about で入手可能-ai-generated-art/

[8]Kayla Yup. (2023). イェール大学の専門家によると、社会にとって AI アートが意味するもの. イェール デイリー ニュース. https://yaledailynews.com/blog/2023/01/23/what-イェール大学の専門家によると、AI アートは社会のための手段/

[9] Liu Qiushan. (2022). 10,000 語の長い記事で AI の技術を説明: 起源、意味、未来. Babbitt. https://www.8btc.com/article/6788196

[10]Joseph Wakelee-Lynch. (2023). AI のアーティストへの影響. LMU マガジン. https://magazine.lmu.edu/articles/mimic-master/

[11]Wesfan. (2021). 人間と AI のコラボレーションと共創はデジタル アートの未来となるでしょうか?入手可能場所: https://mirror.xyz/wesfan.eth/tkvqGTP9Mhi7fe6lKCQL-fNpbkW4k2l4jFdp8HA60rw

[12] Wang Jiajian. (2022). デジタル ツインからデジタル不滅まで、メタバース開発の「3 段階理論」丨Chang Chai とメタバースを探索する. https://www. 8btc.com/article/6732184

[13]Teng Yan. (2023). ボット: 分散型 AI アーティスト. 入手可能場所: https://members.delphidigital.io/reports/botto-the-decentralized-ai-artist#introduction

[14]Refik Anadol. (nd). 略歴. https://refikanadol.com/information/

[15]Es Devlin. (nd). 情報. https://esdevlin.com/information

[16]レベッカ・フリーラブ. (2018). エス・デブリン「ライオンズに餌をあげてください」の背後にあるコンセプトについて. Google Arts & Culture. 入手可能: https://artsandculture.google.com/story/IQUhsVDB1XB3IA

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