Мистецтво
Штучний інтелект навчили створювати більш розширені версії класичних картин, умовно кажучи, бачити те, що залишилось за рамою. “Мона Ліза” да Вінчі опинилась по коліна у во дах темної ріки.
Художники створювали всілякі сюрреалістичні композиції, використовуючи інструмент штучного інтелекту OpenAI DALL-E, який створює зображення з кількох слів описового тексту. Але деякі ентузіасти ШІ використовували його з дещо іншою метою: «розширити» класичні твори мистецтва за допомогою моделі машинного навчання. Передусім, щоб показати поціновувачам мистецтва, як виглядала б картина, якщо художник взявся б розширити мізансцену навколо. Про новий винахід повідомляє Vice, передає "Дзеркало тижня".
Експеримент розпочався як спроба відтворити незавершену роботу з Джорджем Вашингтоном на доларовій купюрі. Ініціатор розробки і директор компанії AI neural.love Денис Ширяєв за допомогою розширення в Telegram, яке дає доступ до закритої тестової збірки DALL-E, почав створювати моделі «масок», отриманих з відомих творів мистецтва, які вказують алгоритму, які області зображення можуть бути доповнені.
Результати імітують камеру, яка наближає об’єкт, заповнює частини фону, які художник ніколи не візуалізовував. Наразі вже можна побачити результат “заглядання за раму” кількох класичних картин, таких як “Мона Ліза” да Вінчі, середньовічний "Христос Пантократор" з Синайського монастиря? «Дівчина з перловою сережкою» Яна Вермеєра, “Апофеоз війни” Василія Верещагіна.
Експерименти з “Нічною вартою” Рембрандта та триптихом Клімта
Це не перший експеримент із використанням машинного інтелекту з метою зіграти з культурною спадщиною, зокрема відомими творами мистецтва. Минулого року Рейксмузеум Амстердама використав ШІ для цифрового відновлення створеної 1642 року картини Рембрандта “Нічна варта”, яку обрізали в 1715 році, щоб помістити у дверному отворі. Інші дослідники знайшли три картини Густава Клімта, які вважались втраченими в Другій світовій війні під час нацистського пограбування. DALL-E також використовувався для повного переосмислення класичних картин, коли програма відтворювала їх у різних стилях.
«З точки зору мистецтва, я вважаю, що ці результати не дають нам багато, – сказав Ширяєв. – Але для мене особисто це була приємна подорож, щоб відчути те саме, всім знайоме мистецтво, але з несподіваних сторін».