OZM ट्रेनस्पॉटिंग
एक छोटी सी "एआई फॉर गुड" कहानी
इस सप्ताह हमारे पास है कि OZM एक नया पेज जोड़ा। ट्रेन के भित्तिचित्रों को इकट्ठा करने का विचार बहुत पहले आया था, लेकिन हमारे पास वास्तव में इस पर गौर करने का समय नहीं था। हम कई मौकों पर इस विषय पर वापस आए हैं, लेकिन वास्तव में कभी नहीं। अगस्त 2021 तक जब हमने तय किया कि यह AI के लिए एकदम सही काम है।
कला में एक अंतर्निहित अन्याय है जिसे साहित्य और संगीत में असामान्य रूप से संबोधित नहीं किया जाता है। कला के लिए न केवल प्रतिभा और कौशल की आवश्यकता होती है, बल्कि समय की भी आवश्यकता होती है। ज्यादा समय। एक कलाकार के रूप में पहचाने जाने के लिए, आपको सही कैनवास और प्रदर्शनी की आवश्यकता होती है ताकि लोगों को आपकी कला को देखने और उसकी सराहना करने का मौका मिले (या नहीं)। लेकिन इस तरह के कैनवास का आना मुश्किल है, प्रदर्शनी की तो बात ही छोड़िए। प्रदर्शनी स्थल दुर्लभ हैं और प्रतियोगियों के बीच भयंकर प्रतिस्पर्धा है, जो कि उनमें से अधिकांश निष्पक्ष रूप से न्याय नहीं करते हैं, इसे हल्के ढंग से रखने के लिए।
स्ट्रीट कलाकारों ने महसूस किया कि सार्वजनिक परिवहन प्रणाली के रूप में, उन्हें एक प्रदर्शनी के साथ आसानी से उपलब्ध कैनवास दिया गया था, हालांकि अल्पकालिक। हालांकि कुछ शायद "दिए गए" को एक दुर्भाग्यपूर्ण के रूप में देखेंगे, अगर बिल्कुल वैध, अतिशयोक्ति।
Das OZM अपने दरवाजे के सामने सबसे व्यस्त रेलवे लाइनों में से एक होने का सौभाग्य प्राप्त है। इस प्रकार जर्मनी में ललित सड़क कला के लिए एक प्रदर्शनी मंच की पेशकश करने का अवसर मिला है। यदि आप की छत पर हैं OZMबैठकर ट्रेन की लाइनों को देखते हुए, आप कला के अद्भुत काम देखेंगे। हम नहीं जानते कि क्या प्रमुख रेल कंपनियों के प्रभारी को इस बात का सटीक अंदाजा है कि एक ट्रेन कैसी दिखनी चाहिए, या यदि वे अगले कलाकार के लिए एक साफ कैनवास प्रदान करना चाहते हैं। लेकिन ये उत्कृष्ट कृतियाँ शायद ही कभी कुछ दिनों से अधिक जीवित रहती हैं, इसलिए अधिकांश ट्रेनें बाद में एक जैसी दिखती हैं। तो पूरे दिन ट्रेन लाइनों को देखना बहुत उबाऊ है, भले ही आप वास्तव में ट्रेनों को पसंद करते हों। लेकिन एआई के लिए, यह एक आदर्श काम है क्योंकि यह निष्पक्ष है और पूरे दिन ट्रेन लाइनों को देखने में कोई दिक्कत नहीं है।
हम ने पहले सड़क कला पहचान के लिए एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) को प्रशिक्षित किया था और नेटवर्क का आकार घटाकर 1,3 एमबी कर दिया था, जिससे यह वास्तविक समय की पहचान के लिए उपयुक्त हो गया। तो यह एएनएन हमारा निष्पक्ष न्यायाधीश होना चाहिए, जो निश्चित रूप से एक समस्या है क्योंकि प्रशिक्षण डेटा की पसंद में हमारे अपने पूर्वाग्रहों से प्रेरित पूर्वाग्रह शामिल हैं।
इस समस्या का अनुमान लगाते हुए, नेटवर्क को शुरू में वेब क्रॉलिंग ग्रैफिटी और स्ट्रीट आर्ट छवियों के मिश्रण के साथ प्रशिक्षित किया गया था, जो कि हैम्बर्ग के विभिन्न इलाकों में कलात्मक निर्माण ऊंचाई (या गहराई) से स्वतंत्र रूप से एकत्र किए गए थे।
इस डेटाबेस पर प्रशिक्षित नेटवर्क को ट्रेन के भित्तिचित्रों के कई घंटों के वीडियो खिलाए गए और ट्रेन भित्तिचित्रों के हजारों प्रशिक्षण उदाहरणों के साथ-साथ कुछ मज़ेदार तथाकथित झूठी सकारात्मकताएँ एकत्र की गईं। चूंकि हम केवल "स्ट्रीट आर्ट जैसी" छवियों में रुचि रखते थे, इसलिए हमने प्रदर्शन पर सभी उत्कृष्ट कृतियों के सर्वश्रेष्ठ शॉट्स के लिए वीडियो को फ़िल्टर करने के लिए नेटवर्क आउटपुट सक्रियण और इंटरलेयर कोसाइन स्पेसिंग के संयोजन का उपयोग किया। इन प्रशिक्षण उदाहरणों को नेटवर्क के प्रशिक्षण डेटाबेस में जोड़ा गया है, जो निष्पक्ष प्रशिक्षण के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है।
सबसे पहले हमने 10x ऑप्टिकल जूम वाला एक कैमरा रखा जो एक छोटे वीडियो प्रोसेसिंग कंप्यूटर (वास्तव में एक जेटसन नैनो) से जुड़ा हुआ है। OZMरेलवे लाइनों का निरीक्षण करने और विश्लेषण के लिए हमारे अनुमान इंजन को वीडियो भेजने के लिए। तो अब हमारे पास एक एआई था जिसने हमें ट्रेनों पर भित्तिचित्रों के स्नैपशॉट दिए।
हमने केवल कुछ वीडियो एन्कोडिंग करने के लिए नैनो का उपयोग किया और वीडियो को अपने छोटे से अनुमान इंजन में वाईफाई पर भेज दिया, जहां हमने वही किया जो हमने वीडियो के साथ किया था। बेशक हमें वास्तविक नकारात्मकताओं के साथ कुछ समस्याएं थीं जो प्रशिक्षण डेटा में शामिल नहीं थीं, जैसे खराब वाईफाई गुणवत्ता के कारण वीडियो डीकंप्रेसन कलाकृतियां या आईसीई जैसी कुछ ट्रेनें जो डेटाबेस में नहीं थीं। कैमरे का दृष्टिकोण भी सामान्य प्रशिक्षण उदाहरणों से बहुत अलग था। हमने फीचर डिटेक्शन लेयर्स को फ्रीज करके और परीक्षण के पहले दिनों में एकत्र किए गए अतिरिक्त नमूनों के साथ मेष की शीर्ष परतों को समायोजित करके इसे हल किया।
लेकिन यह सिर्फ बेहतरीन तस्वीरें लेने के बारे में नहीं है। यह स्नैपशॉट की प्रस्तुति के बारे में भी है, जो प्रस्तुत किए गए कार्यों के लिए हमारे सम्मान और प्रशंसा और उन्हें संभव बनाने वाले प्रयास और प्रतिबद्धता को दिखाना चाहिए।
हम काम की तस्वीरों में कुछ जोड़ना चाहते थे ताकि ट्रेनों पर भित्तिचित्रों और कला के बीच के संबंध को दिखाया जा सके। OZM उन कलाकारों द्वारा बनाए जाने का प्रतीक होने में सक्षम होना, जिन्होंने अपने करियर की शुरुआत रेलवे लाइनों पर बाहर काम करके की है OZM शुरू कर दिया था। से केवल भित्तिचित्र OZM तस्वीरों पर भरोसा करना लंगड़ा होता। हम जो भी चित्र पाते हैं, उसके लिए नई भित्तिचित्र बनाना संगठनात्मक कारणों से संभव नहीं होता। फिर, एआई समाधान था।
कुछ उपयुक्त जोड़ने के लिए, हमने स्थापित स्ट्रीट कलाकारों द्वारा काम पर विभिन्न एआई को प्रशिक्षित किया जो परिचित हैं OZM एक साथ काम करें और परिणामों की तुलना करें। हमने चयनित फ़ोटो पर मूल हैमरब्रुकलिन लोगो के साथ हस्ताक्षर करने का निर्णय लिया, जो स्टाइलगन्स2 की तथाकथित "अव्यक्त चाल" की छवियों से भरा है। ऐसी छवि यहां सबसे बाईं ओर देखी जा सकती है। बीच में हैमरब्रुकलिन लोगो देखा जा सकता है। स्नैपशॉट पर, हैमरब्रुकलिन लोगो की रूपरेखा को स्नैपशॉट में हैमरब्रुकलिन लोगो के आकार में एआई की उत्पन्न छवि को "मुहर" लगाने के लिए एक टेम्पलेट के रूप में उपयोग किया जाता है।
अगला बड़ा सवाल यह था कि कौन से स्नैप प्रस्तुत किए जाने चाहिए और कैसे। हम सप्ताह के दिन के आधार पर छांटे गए यादृच्छिक स्नैप पर सहमत हुए। हालांकि, आगंतुकों को छवियों को ब्राउज़ करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए, हमने अधिकांश छवियों को छिपा दिया है और सप्ताह के दिनों के नामों को कंटेनरों के रूप में उपयोग किया है। जब कोई आगंतुक किसी पत्र पर माउस ले जाता है, तो वह हिस्सा दिखाई देता है, लेकिन पूरी तस्वीर देखने के लिए, आगंतुकों को अक्षरों पर क्लिक करना पड़ता है।
आगंतुकों को यह बताने के लिए कि तस्वीर ली गई थी, इसे स्नैपशॉट पर मुद्रित किया जाना था, जो थोड़ा समस्याग्रस्त था। प्रत्येक स्नैपशॉट अलग-अलग कलाकृतियां दिखाता है, क्योंकि हम समझते हैं कि OZM एक कला स्थान के रूप में। तो बस एक फ़ॉन्ट के साथ तारीख को प्रस्तुत करना एक विकल्प नहीं था। तिथि का एक भित्तिचित्र सबसे अच्छा समाधान होगा, लेकिन यह अद्वितीय होना चाहिए। तीसरी बार समाधान एआई था।
हमने एआई द्वारा उत्पन्न एक भित्तिचित्र के रूप में तारीख को जोड़ा, जिसे बदले में ओजेड के कार्यों से आकृतियों पर प्रशिक्षित किया गया था। ग्रैफिटी वैसा नहीं दिखता जैसा ज्यादातर लोग OZ से उम्मीद करते हैं, जो अपने ओज़ोज़ोज़ोज़ लेखन के लिए प्रसिद्ध था। लेकिन OZ की नकल करना कभी भी लक्ष्य नहीं था, बल्कि OZ के देर से किए गए काम से प्रभावित एक नई शैली का निर्माण करना था। ओजेड के देर से काम करने वाले किसी भी व्यक्ति को समानता दिखाई देगी।
विधि एक सामान्य फ़ॉन्ट (दाईं ओर नीचे) में दिए गए अंकों को लेती है, उन्हें ताना देती है, और कुछ सीमा का पता लगाती है। परिणामी छवि (बड़ी बाईं छवि) एक pix2pix गण को खिलाया जाता है जिसे OZ से छवियों से निकाली गई विकृत आकृतियों के साथ बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित किया गया है, लेकिन इनपुट छवि से हटाए गए विवरण के साथ।
हम इसे कई कारणों से "एआई फॉर गुड" का एक उदाहरण मानते हैं। किसी की नौकरी नहीं गई। एआई कला को एकत्र और संरक्षित करता है जो अन्यथा खो जाती। एआई द्वारा एकत्र की गई कला को व्यापक दर्शकों के सामने प्रस्तुत किया जाता है। एआई कलाकारों और शैलियों के लिए निष्पक्ष है, इसलिए कोई भी वंचित नहीं है। OZ की शैली छवियों में दिवंगत हैम्बर्ग भित्तिचित्र कलाकार को याद करने के लिए प्रतिध्वनित होती है, जिन्होंने अपने शहर को सुशोभित करना कभी नहीं छोड़ा और इस प्रकार उन कार्यों की विविधता में एक महत्वपूर्ण योगदान दिया जिनकी हम आज ट्रेनों में प्रशंसा कर सकते हैं।
* स्नैपशॉट चालू हैं https://onezeromore.com/ozmai-2/trainspotting/ प्रदर्शित किया गया। हम आपको छवियों को ब्राउज़ करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं क्योंकि इससे आप सभी कलाओं का आनंद ले सकेंगे। हम नई ट्रेन भित्तिचित्रों के आगमन की आपकी दैनिक खुराक के लिए एक Instagram खाता भी लॉन्च कर रहे हैं।
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