과거에는 미술 대가의 작품이 그대로 유지되거나 의심하지 않는 구매자에게 판매되기까지 길고 힘든 모방과 복사 과정을 거쳐야 했습니다. 이제 AIGC 기술을 통해 사용자는 거장의 작품을 순식간에 흉내내듯 특정 장르를 선택해 작품을 만들 수 있다.

Yuan Vision 디지털 컬렉션 "AI Stan" 시리즈

기존 예술 이미지 데이터베이스는 AI의 데이터 교육 소스가 되어 예술 창작의 특성, 스타일 및 내용을 학습하고 이해할 수 있습니다. 데이터 트레이닝을 마친 후 AI 모델이 구축됩니다. 종종 딥 러닝 기술을 기반으로 하는 이러한 모델은 들어오는 데이터를 분석하고 새로운 예술 작품을 생성할 수 있습니다. 예술 작품을 만들 때 사용자는 매개변수를 입력하거나 조정하여 창작 결과를 제어해야 합니다. AI 모델이 예술 작품을 생성한 후 사용자는 피드백과 평가를 제공할 수 있으며, 이는 AI 모델을 더욱 개선 및 최적화하고 예술 창작물의 품질과 다양성을 향상하는 데 사용됩니다.

파트 01

산업 탐구:

AIGC가 예술 산업에 만들어낸 물결

최근에는 Midjourney, Stable Diffusion 등 AI 생성 플랫폼이 AI를 통해 편리하고 효과적으로 이미지 등을 생성하고 있어 사회에서 큰 주목을 받고 있습니다. 모두 AIGC(인공지능 생성 콘텐츠)의 범주에 속하며, 인간이 제공한 지시에서 의도 정보를 추출 및 이해하고, 인간의 지식과 의도 정보를 기반으로 콘텐츠를 생성합니다.

AIGC가 미술산업 발전에 지대한 영향을 미치고 있는 것은 분명합니다. AIGC와 미술 산업 간의 몇 가지 중요한 상호 작용과 획기적인 성과를 추적하기 위해 단계를 되돌아보겠습니다.

2000년대 초반부터 2010년대 초반까지 연구자와 예술가들은 인공지능 기술을 예술적 창작에 적용하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 기술이 아직 충분히 성숙되지는 않았지만 예술 생성 알고리즘 및 컴퓨터 기반 예술 실험과 같은 일부 프로젝트가 이 분야에 참여하기 시작했습니다.

AI가 생성한 “렘브란트 스타일” 초상화

2010년대 초반, 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 AIGC는 예술 분야에 큰 발전을 이루었습니다. CNN(Convolutional Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 딥러닝 모델이 이미지 생성, 스타일 전달 등의 작업에 적용되기 시작했습니다. 이러한 기술을 통해 컴퓨터는 예술가의 스타일을 모방하고 예술적인 이미지와 구성을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, Google이 2015년 7월에 발표한 DeepDream 프로젝트는 컨벌루션 신경망을 사용하여 이미지의 패턴을 찾아 강화하고 Pareidolia 알고리즘을 통해 환각 이미지를 생성합니다[1].

2010년대 중반 AIGC는 기계 제작 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 기계 학습 모델은 예술, 음악 및 문학의 독립적인 작품을 생성할 수 있습니다. 2018년에는 역사상 최초로 인공지능을 통해 탄생한 작품인 '에드몽 드 벨라미의 초상(Portrait of Edmond de Belamy, 2018)'이 뉴욕 크리스티 경매에서 432,500달러[2]에 팔리며 기계 창작 최초의 상업적 성공을 거두었습니다. 파리에 기반을 둔 미술 집단 Obvious가 개발한 인공 지능 알고리즘으로 제작된 이 작품은 Bellamy 가족 구성원의 가상 초상화를 묘사합니다.

AI

2021년 초, DALL-E 출시를 시작으로 텍스트-이미지 변환 알고리즘이 등장하기 시작했고, 이어서 VQGAN과 같은 오픈소스 알고리즘이 등장했습니다. OpenAI가 출시한 CLIP은 텍스트와 텍스트에 대한 고전적인 크로스 모달 검색 모델로서 대규모 그림과 텍스트 데이터 세트에 대한 비교 학습을 위해 사전 훈련되었습니다. 강력한 교차 모달 텍스트 및 그림 기능을 갖추고 있습니다[3].

2022년에는 확산 모델이 텍스트 생성 이미지 분야의 핵심 방식이 될 것입니다. 현재 가장 잘 알려지고 인기 있는 텍스트 생성 이미지 모델인 Stable Diffusion, Disco-Diffusion, Mid-Journey, DALL-E2 등은 모두 확산 모델을 기반으로 합니다. DALL.E2는 OpenAI 회사에서 출시되었으며 가장 큰 특징은 놀라운 이해력과 창의성입니다[4]. Stable Diffusion은 간단한 상호 작용과 빠른 생성 속도로 인해 2022년 8월 출시되자마자 AI 생성 붐을 일으켰습니다[5]. 오늘날 경이로운 애플리케이션이 된 Midjourney는 이르면 2022년 7월 12일에 공개 베타 버전에 돌입했습니다. 사용자의 그림 그리기를 지능적으로 지원할 수 있는 등의 장점 덕분에 1년도 안 되어 1억 달러의 매출을 달성했습니다.

2023년은 'AIGC의 해'라고 할 수 있습니다. AIGC는 사회적 화두로 폭넓은 관심을 받고 있습니다. 예술 분야의 획기적인 사건은 Adobe의 AI 창작 통합입니다. 1세대 Adobe Firefly 모델은 이미지 및 텍스트 효과 생성에 중점을 두고 있으며 Adobe Stock에 있는 수억 개의 전문가급 라이선스 이미지는 물론 공개 라이선스 콘텐츠 및 만료된 공개 도메인 콘텐츠에 대해 교육을 받았으며 강력한 스타일 엔진은 스타일, 색상, 톤, 조명 및 구성을 인상적으로 제어하여 사진, 예술, 그래픽 및 텍스트 효과를 만들 수 있도록 향상되었습니다.

창작자는 Adobe Firefly의 "맞춤형 확산" 기능을 활용하여 AI에 정보를 제공하는 이미지를 선택할 수 있습니다

이러한 주요 이벤트는 AIGC가 예술 산업에서 획기적인 발전을 이루고 예술가, 관객 및 시장에 새로운 기회와 도전을 가져오고 있음을 나타냅니다. 기술이 계속 발전함에 따라 AIGC는 예술 분야에서 계속해서 중요한 역할을 수행하고 예술 창작의 혁신과 탐구를 촉진할 것입니다.

파트 02

예술의 소리: 도구, 표절? 아니면 영감의 원천인가요?

아티스트들이 AIGC에 어떻게 반응하는지 알아보세요

2022년 8월, AI가 창작한 최초의 작품으로 제이슨 앨런이 제작한 '스페이스 오페라'가 미국 콜로라도에서 열린 Emerging Digital Artist Competition에서 대상을 수상했습니다. 작가는 먼저 Midjourney를 통해 대략적인 초안을 그린 다음 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 몇 가지 개선 작업을 수행합니다[6]. 이번 공모전의 결과는 'AIGC의 예술적 창작'에 대한 뜨거운 논의를 불러일으키기도 했다. 아티스트의 창작물에 영향을 미칠까요?

Midjourney

AIGC의 주요 참가자들은 지난 2년 동안 주로 게임에 참여했지만 개념 미술, 디지털 일러스트레이션 등 일부 분야에서는 많은 예술가들이 AIGC를 통해 영감을 얻고 생성된 결과를 예술 작품에 통합하기 시작했습니다. 작품 [ 7].

Yale School of Architecture의 실무 건축가인 Brennan Buck의 견해에 따르면 여기서 인공지능의 역할은 프로젝트의 개념 단계에서 주로 역할을 하는 도구에 더 가깝습니다. 인공 지능은 아티스트가 이미지에 색상을 지정하거나 크기를 조정하는 데 도움을 줄 수 있지만 이러한 작은 기여는 전체 창의성에 결정적인 영향을 미치지 않습니다[8].

크리에이터 경제 시대의 물결 속에서 AIGC 기술이 이미지 생성을 민주화하고 있다는 것은 부인할 수 없습니다. 어떤 사람들은 단기적으로는 AI 예술 창작자와 전통 예술가 그룹 사이에 개념적 갈등이 있을 수 있지만 장기적으로는 둘이 별개로 유지될 것이라고 믿습니다[9]. 그 이유는 현재 제작되는 AI 예술품은 빠르게 움직이는 소비재에 가깝고, 기존 예술품과는 다른 시장에 직면해 있기 때문이다.

AI 페인팅

한편, 표절은 AIGC가 비판을 받는 중요한 이유가 되었고, 온라인 플랫폼에 게시된 예술 작품은 AIGC 플랫폼이 크롤링하고 복사하는 자원이 되었습니다. 나이트카페 스튜디오(NightCafe Studio) 설립자인 앵거스 러셀(Angus Russell)은 2023년 4월 초 Stability AI, Midjourney, DeviantArt 등 최고의 인공지능 예술 창작자들을 상대로 아티스트 3명이 집단소송을 제기했다고 밝혔다. 이들 인공지능 회사들이 저작권이 있는 이미지 사용에 대한 동의를 얻지 않거나 보상을 제공하지 않았기 때문이다. 알고리즘을 훈련합니다 [4].

위의 상황은 고립된 사례가 아닙니다. 침해 가능성은 오늘날 유명 예술가와 일러스트레이터에게 큰 문제가 되고 있습니다. 2023년 3월, 시카고에서 열린 예술과 인공 지능에 대한 기조 연설에서 시카고 대학의 컴퓨터 과학 교수인 벤 자오(Ben Zhao)는 예술가들이 수입 손실에 직면할 뿐만 아니라 예술적 정체성도 희석될 수 있다고 지적했습니다. "인공지능 예술 모델은 아직 '훈련'을 통해 인간 예술가를 대체할 수 없지만 인공지능은 이미 예술 산업을 전복시키고 있습니다." Ben Zhao는 일부 예술가가 향후 자신의 작품이 출판되는 것을 막기 위해 개인 웹사이트에 자신의 예술 작품을 전시하는 것을 중단할 수도 있다고 덧붙였습니다. . 허가를 받아 크롤링되었습니다[10].

위안비전 디지털 컬렉션 "벽 속의 환상·환상적인 동물들"

이에 따라 Ben Zhao는 동료 Heather Zhen과 협력하여 GLAZE라는 프로그램을 개발했습니다. 이 프로그램은 Stable Diffusion, Midjourney 및 DALL-E와 같은 플랫폼에 적용하여 아티스트의 작품을 무단 도용으로부터 보호할 수 있습니다. GLAZE는 아티스트가 온라인에 게시한 작품을 해석하고 스타일의 변화를 만들어 AI의 복사 과정을 방해하는 것이 원칙입니다.

그럼에도 불구하고 모방은 예술계에서 오랫동안 존재해 왔으며 종종 경멸적이지 않은 평가적 맥락에서 이루어졌습니다. 과거에는 예술가들이 자신의 기술을 연마하고 자신만의 미학을 발전시키기 위해 학습 과정의 중요한 부분으로 대가의 작품을 모방했습니다. 지난 세기에 앤디 워홀과 같은 예술가들은 중요한 목적을 달성하기 위해 기존 이미지를 가지고 작업했습니다. 이를 근거로 LMU의 미술사 교수인 데이먼 윌릭(Damon Willick)은 인공지능이 이 두 가지 목적을 달성하지 못했다고 지적했습니다. 즉, 자신이 복제한 이미지를 강화하지도 않았고 비판을 달성하지도 않았으며 일종의 순수한 표절만을 수행했을 뿐입니다.[10 ] .

1970년에 제작된 앤디 워홀의 스크린 프린팅 작품 "Flowers" 시리즈(일부)

창의적인 도구로 사용되는 것 외에도 순전히 관심이나 자기 치유를 위해 AIGC를 사용하는 예술 애호가가 여전히 존재할 것입니다. AI 예술은 이전에 사람들이 얻을 수 없었던 도파민의 폭발과 자부심 및 성취감을 유발합니다. 예를 들어 많은 사람들이 AI를 사용하여 예술 작품을 만드는 것을 좋아합니다. NightCafe Studio는 AI 예술이 사람들이 예상하지 못한 '창의적인 가려움증'을 포착했거나 사람들이 예술을 위한 방법으로 종교적으로 사용했다는 피드백을 자주 받는다고 말합니다. 긴장을 풀고 스트레스를 해소하세요.

파트 03

숫자의 아름다움:

AIGC의 영향을 받은 디지털 아트와 디지털 마이그레이션

미디어 형식의 관점에서 디지털 아트는 AIGC와 가장 밀접한 예술 형식 중 하나입니다. 전통적인 미디어 자료에 대한 은유를 버리고 디지털 아트는 순수하게 컴퓨터로 생성되거나 그래픽 소프트웨어나 그래픽 태블릿을 사용하여 스캔한 사진이나 그림과 같은 다른 소스에서 얻을 수 있습니다. 오늘날 AR, VR, NFT 및 기타 기술의 지원으로 디지털 작품의 창작과 유통이 새로운 힘을 얻었으며 AI 기술은 디지털 작품 생성을 위한 점점 더 지능적인 기본 논리를 제공합니다.

GAN과 같은 기술의 성숙으로 인해 새로운 디지털 아트 창작 및 프레젠테이션 형식이 아티스트의 관심을 끌기 시작했습니다. 생성적 적대 신경망(GAN)은 두 개의 신경망을 서로 대결하여 학습하는 비지도 학습 방법입니다. 그보다 더 유명한 작가로는 시각 예술가 헬레나 사린(Helena Sarin)이 있는데, 그의 작품은 독일 표현주의의 특징을 담고 있으며 제한된 색상과 평면 그래픽을 사용하여 콜라주와 같은 무한한 세계를 구축합니다.

"Am I Dali?", 헬레나 살린, 2018(제레미 하워드 컬렉션)

인간과 기계가 협력하여 예술을 창조하며 이는 디지털 해석의 또 다른 형태가 되었습니다. 인간-기계 협업 분야의 선구자이자 MIT 미디어랩 연구원을 지낸 정수웬은 중국계 미국인 다학제 예술가이다. 그녀는 인간과 기계의 상호 작용에 대한 더 깊은 이해를 목표로 인간과 기계가 협력하여 만든 마크 메이킹을 탐구하는 데 전념하고 있습니다. 예술 프로젝트 "드로잉 작업 유닛"에서 Zhong Sujun은 Google의 TensorFlow 프레임워크를 채택하고 자신의 드로잉 스타일과 방법을 로봇 팔에 전송하고 협업하여 창작했습니다. 그녀는 또한 인간-기계 협업의 개념을 확장하기 위해 일련의 기술적 수단을 적용했습니다. 이러한 훈련된 신경망은 인간의 그림을 기반으로 이미지와 스케치의 변화를 생성할 수 있습니다[11].

종수준과 "도면작업부"

Babbitt 창립자 Chang Chai와 Bytom 수석 연구원 Liu Qiushan이 쓴 책 "Metaverse, the Road to Infinite Games"에서는 메타버스 개발에 디지털 트윈, 디지털 네이티브, 디지털이라는 '3단계'가 있다고 언급되어 있습니다. 영생, 이것은 인류의 디지털 이주 과정이기도 하다[12]. '디지털 트윈'은 현실 세계의 기본 물질, 자산, 문화적 상징을 블록체인에 매핑하는 것을 의미하고, '디지털 네이티브'는 현실과 인간의 인지를 초월하는 새로운 지식을 창출하는 것을 의미하며, '디지털 불멸성'은 현실 세계와 디지털을 의미한다. 세계는 인간의 생활 공간을 공동으로 구성하며 둘은 분리될 수 없습니다.

NUWA-Infinity는 "청명제 강가에서"에 대한 연구를 바탕으로 그림의 일부를 재창조했습니다

AIGC 아트가 디지털 마이그레이션에 매핑된다면 현재 초점은 주로 처음 두 단계에 있습니다. '디지털 트윈'은 전통적인 예술 작품의 디지털화와 유사하지만, '디지털 네이티브'는 미디어 환경의 변화와 예술 창작의 새로운 생산, 소통 및 거래 방식의 출현에 더 중요합니다. 예를 들어, Microsoft의 AI 아트 도구인 Nuwa가 광범위한 학습을 ​​거쳐 수행한 Qingming Festival의 New Era Riverside Scene은 디지털 트윈 단계의 작품입니다. Midjourney 커뮤니티에 속한 수백만 명의 공동 상상은 이러한 "새로운 인간"을 창조했으며 따라서 디지털 네이티브 예술에 속합니다.

미스 저니 초상화

파트 04

미래에 힘을 실어주기:

AIGC가 발표한 연합군 신호

AIGC가 가져올 또 다른 기회와 개발 트렌드는 무엇인가요? 어떤 분야와 얽혀 더 강력한 시너지를 낼 수 있을까요?

AIGC 예술의 발생 분야 관점에서 볼 때 현 단계에서는 주로 주류 인터넷 세계에서 발생하지만 Stable Diffusion으로 구현되는 CC0(Creative Commons Zero License) 및 기타 탈중앙화 징후 등을 부정할 수는 없습니다. , web3는 AI 예술의 차세대 비옥한 기반이 될 수 있습니다. 동시에 NFT가 AI 예술 개발을 위해 더 많은 잠재적인 커뮤니티 파워와 생산성을 제공하고 있다는 점도 관찰할 수 있습니다. 더욱이, 검증 가능한 진품성은 예술계에서 가치 판단의 매우 중요한 차원이기 때문에 블록체인의 분산화되고 안전한 특성은 예술품 소유권과 거래를 관리하는 데 자연스러운 선택이 됩니다[13].

Stable Diffusion

Botto는 DAO가 관리하는 생성적 AI 아트 프로젝트로, 예술적 스타일을 "다이내믹"으로 정의합니다. 이는 종종 인식 가능한 구성 규칙을 깨고 강력한 시각적 효과가 있는 이미지를 만드는 끊임없이 진화하는 스타일입니다. Boto는 AI, DAO 및 DeFi의 교차점에서 커뮤니티 중심 창의성의 경계를 넓히고 있습니다. 2021년 10월부터 Botto의 아트 엔진은 주당 350개의 초안('샤드'라고도 함)을 생성했습니다. DAO 커뮤니티의 투표를 통해 매주 가장 인기 있는 "샤드"를 선택하고 이를 주조하여 SuperRare에서 판매합니다. 그런 다음 투표 데이터는 AI에 피드백되어 커뮤니티의 취향에 더 부합하는 예술 작품을 생성하는 방법을 학습합니다. Botto는 주간 예술품 판매, 로열티 및 프로젝트 수집품 판매를 통해 수익을 창출하며, 수익금은 프로젝트의 성장과 발전에 대한 커뮤니티 참여에 대한 보상으로 커뮤니티 내에 분배됩니다. 전반적으로 Boto는 공공 창작물의 가치와 중요성을 탐구하고, DAO 조직의 관행을 실천하며, 암호화폐 아티스트를 위한 창의적인 경제 네트워크를 구축합니다.

"Seaport Subject"는 커뮤니티에서 Boto 작품의 첫 번째 버전으로 선택한 단편 중 하나입니다

둘째, AIGC는 크로스 미디어 및 크로스 필드 혁신에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 알고리즘을 통해 생성된 이미지는 음악, 음향 효과 및 역동적인 이미지와 결합되어 기존 미디어 간의 경계를 허물고 풍부하고 다양한 크로스 미디어 예술 작품을 만들 수 있습니다. .

Refik Anadol은 예술적 작업에 빅 데이터 컬렉션과 기계 학습 알고리즘을 자주 사용하여 멋진 디지털 작품을 만드는 크로스 미디어 아티스트입니다. Anadol은 AI 시스템에 데이터를 공급함으로써 전례 없는 방식으로 정보를 해석하고 제시할 수 있습니다[14]. 그의 "Machine Hallucinations" 시리즈에는 NATURE DREAMS, WINDS OF BERLIN 및 ST. AGNES가 포함됩니다. 약 100년에 달하는 뉴욕시의 이미지 데이터 역사를 AI 시스템에 입력해 눈부신 시각적 경험을 만들어냈습니다. 이 작품들은 딥러닝을 통해 대량의 이미지 데이터를 처리해 추상적인 이미지와 시각적 환상을 생성하고 기계와 인간의 인식에 대한 대화형 그림을 제시합니다.

Refik Anadol

이러한 매체 간, 분야 간 논의는 컴퓨팅이 인류 사회에 가져오는 도전과 가능성에 초점을 맞춰 인간 자체에 다시 초점을 맞추는 사고를 유도하고 심오한 공시적 깨달음을 담고 있습니다. 아나돌은 오늘날 기계가 우리의 일상을 지배하고 있다고 믿고 있으며, 시간과 공간에 대한 인식과 경험이 근본적으로 어떻게 변화했는지 탐구하는 데 집착하고 있습니다.

다양한 몰입 환경을 조성하기 위한 새로운 미적 기술을 도입하여 역동적인 공간 인식을 제공함으로써 효과적인 구현 구현에도 기여합니다. 예를 들어 아나돌은 크로스미디어와 건축적 형태를 통합하고 뉴미디어 기술의 논리를 예술적 관점에서 해석함으로써 관객이 건축 내부와 외부 요소의 기능을 재정의하고 현실의 다양성에 대한 사유를 실현하도록 유도한다.

마지막으로, AIGC Art는 인터랙티브 기술과 가상 현실과 같은 혁신적인 도구를 사용하여 관객에게 더욱 인터랙티브하고 매력적인 경험을 제공합니다. 관객은 실시간으로 예술 작품과 상호 작용하고 작품의 창작과 진화에 참여하여 개인화할 수 있습니다. 예술적 경험.

중간 전시장 디자인

Es Devlin은 무대 공예, 건축, 디지털 기술 간의 교차점을 탐구하는 무대 디자이너이자 예술가입니다. 그녀는 AIGC에서 생성된 콘텐츠를 사용하여 프로젝션 및 대화형 요소를 통해 공연과 상호 작용하는 예술 설치 및 무대 배경을 만듭니다[15]. 관객이 무대를 바라보면 에스 데블린(Es Devlin)은 관객을 관찰하여 집단적인 AI 지원 시 실험을 만듭니다. 2017년에는 런던의 V&A와 공동 제작한 공동 합창 설치물 "THE SINGING TREE"(THE SINGING TREE)를 통해 소리와 빛을 통합한 기계 학습을 구현했습니다. 2018년 9월, Google Arts & Culture와 공동으로 제작한 인공지능 설치물 'Please Feed The Lions'는 런던 트라팔가 광장의 다섯 번째 사자상이 되었습니다. 으르렁거리는 것 같고, 입에 내장된 LED 스크린에는 머신러닝 기술을 사용해 생성된 시가 표시된다[16].

Stable Diffusion

위의 경우 AIGC 기술은 몰입형 음악 환경을 조성했으며 AI 알고리즘을 사용해 청중의 심장박동과 생리적 반응을 분석해 이 데이터를 실시간으로 생성되는 소리와 빛과 그림자 효과로 변환했습니다. 관객은 이러한 환경에서 개인화된 음악 경험을 느끼고, 작품은 관객의 정서적, 신체적 상태에 따라 실시간으로 조정되어 독특한 관객 경험을 만들어냅니다.

Es Devlin과 런던의 V&A

아마도 현재 관점의 한계로 인해 AIGC의 블루오션 깊숙한 곳에 자리잡은 예술에는 아직 탐구할 가치가 있는 미지의 부분이 많이 남아 있습니다. 오늘날 과학과 예술을 구별하고 병치하는 것이 점점 어려워지고 있으며, 과학과 예술의 통합은 점점 더 심오해지고 다양해지고 있습니다. 이성, 논리, 실용주의가 발전의 정확하고 거창한 방향을 제시하려고 할 때, 감성, 개인의 가치관, 이상주의는 대개 반격하며 또 다른 차원의 사고를 제공하고 우리가 항상 '평범한 길' 너머의 가능성에 대해 질문해야 함을 일깨워줍니다. ." .

'이카루스의 날개'를 통해 제한 없이 '태양'에 다가갈 수 있다고 해도 예술의 최종 목적지는 언제나 발 아래 있는 비옥한 땅일 것입니다. 인간 본성에서 유래하고, 인간 본성과 관련되고, 인간 본성을 반영하는 것은 예술의 영원성을 나타내는 유일한 각주라고 할 수 있다.

【참고】

[1]Merzmensch(2020). AI의 Pareidolia —— 데이터 과학을 향한 실패의 아름다움.

[2]Christies(2018). 인공 지능이 예술의 다음 매체가 될 예정인가요? https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one -a-machine-9332-1.aspx

[3]Jizhi Club(2022). AI 기술 뒤에: 텍스트 생성 이미지 모델에 대한 자세한 설명: https://swarma.org/?p=37227

[4]Angus Russell(2023). AI 생성 예술에 대해 알아야 할 사항 Venturebeat에서 확인 가능: https://venturebeat.com/ai/what-you-need-to-know-about-ai -생성 예술/

[5]AIGC 산업 뉴스(2023). AIGC는 예술과 창작의 정의 모델을 조용히 바꾸고 있습니다. https://www.aigc.cn/4073.html

[6] 라이카 싱크탱크 시바 이누(2022). AIGC가 현대 미술의 물결을 일으키고 있습니다. https://www.jiemian.com/article/8569125.html

[7]Angus Russell(2023). AI 생성 예술에 대해 알아야 할 사항 Venturebeat에서 확인 가능: https://venturebeat.com/ai/what-you-need-to-know-about-ai -생성 예술/

[8] Kayla Yup(2023). Yale 전문가에 따르면 AI 예술이 사회에 미치는 영향: https://yaledailynews.com/blog/2023/01/23/what-ai- 예일 전문가에 따르면 사회를 위한 예술 수단/

[9] Liu Qiushan(2022). AI의 예술: 기원, 의미 및 미래를 설명하는 10,000자 기사: https://www.8btc.com/article/6788196

[10]Joseph Wakelee-Lynch(2023). LMU 매거진에서 볼 수 있습니다. https://magazine.lmu.edu/articles/mimic-master/

[11]웨스판(2021). 인간과 AI의 협업과 공동창작이 디지털 아트의 미래가 될 것인가? 이용 가능: https://mirror.xyz/wesfan.eth/tkvqGTP9Mhi7fe6lKCQL-fNpbkW4k2l4jFdp8HA60rw

[12] Wang Jiajian(2022). 디지털 트윈에서 디지털 불멸까지, 메타버스 발전의 '3단계 이론' Chang Chai와 함께 메타버스를 탐험해보세요: https://www.8btc. com/article/6732184

[13]Teng Yan(2023). Botto: 분산형 AI 아티스트: https://members.delphidigital.io/reports/botto-the-decentralized-ai-artist#introduction

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

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

[16]Rebecca Fulleylove(2018). 'Please Feed The Lions'의 개념에 대해 설명합니다. https://artsandculture.google.com/story/IQUhsVDB1XB3IA

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