OZM トレインスポッティング

ちょっとした「AIforGood」の話

今週はそれがあります OZM 新しいページを追加しました。 電車の落書きを集めるというアイデアはずっと前に思いついたのですが、実際に調べる時間がありませんでした。 私たちは何度か主題に戻ってきましたが、実際には決してありません。 これがAIにとって完璧な仕事であると私たちが判断した2021年XNUMX月まで。 

 

文学や音楽で珍しく扱われることのない芸術には根深い不正があります。 アートには才能とスキルだけでなく、時間も必要です。 多くの時間。 アーティストとして認められるには、人々があなたのアートを見て、鑑賞する機会を得ることができるように、適切なキャンバスと展示が必要です。 しかし、そのような帆布は、展示会は言うまでもなく、手に入れるのは難しいです。 展示会場は珍しく、競争相手の多くは公平に判断していない激しい競争が繰り広げられています。

 

ストリートアーティストは、公共交通機関の形で、短期的ではありますが、展示会で簡単に入手できるキャンバスが提供されていることに気づきました。 「与えられた」を不幸だと考える人もいるかもしれませんが、たとえ正当であるとしても、誇張です。

 

インクルード OZM ドアの前に最も混雑する線路のXNUMXつがあるという特権があります。 したがって、ドイツのファインストリートアートの展示プラットフォームを提供する機会があります。 あなたが屋根の上にいるなら OZM座って電車の路線を見ていると、素晴らしい芸術作品が見られます。 主要な鉄道会社の担当者が電車がどのように見えるべきかについて正確な考えを持っているのか、それとも次のアーティストにきれいなキャンバスを提供したいだけなのかはわかりません。 しかし、これらの傑作が数日以上生き残ることはめったにないので、ほとんどの列車はその後同じように見えます。 ですから、電車が本当に好きだとしても、一日中電車の路線を見るのはかなり退屈です。 しかし、AIにとって、これは公平であり、一日中電車の路線を見てもかまわないため、理想的な仕事です。

我々 以前は、ストリートアート認識用の人工ニューラルネットワーク(ANN)をトレーニングし、ネットワークサイズを1,3 MBに縮小して、リアルタイム認識に最適にしました。 したがって、このANNは私たちの公平な判断者である必要があります。トレーニングデータの選択には、私たち自身のバイアスによって引き起こされるバイアスが含まれているため、もちろん問題が発生します。 

この問題を予測して、ネットワークは当初、ハンブルクのさまざまな地域で芸術的創造の高さ(または深さ)とはほとんど関係なく収集されたWebクロールグラフィティとストリートアート画像の組み合わせでトレーニングされました。

このデータベースでトレーニングされたネットワークには、電車の落書きのビデオが数時間送られ、電車の落書きの何千ものトレーニング例と、いくつかの面白いいわゆる誤検知が収集されました。 「ストリートアートのような」画像にのみ関心があったため、ネットワーク出力のアクティブ化と層間コサイン間隔の組み合わせを使用して、表示されているすべての傑作のベストショットのビデオをフィルタリングしました。 これらのトレーニング例は、ネットワークのトレーニングデータベースに追加されており、偏りのないトレーニングの開始点として適しています。

まず、10倍光学ズーム付きのカメラを小型ビデオ処理コンピューター(実際にはJetson Nano)に接続してXNUMX階に配置しました。 OZM■線路を観察し、分析のためにビデオを推論エンジンに送信します。 これで、電車の中での落書きのスナップショットを提供するAIができました。

Nanoを使用して、ビデオエンコーディングを実行し、WiFi経由でビデオを小さな推論エンジンに送信して、ビデオで行ったのと同じことを行いました。 もちろん、Wi-Fiの品質が低いために発生したビデオ解凍アーティファクトや、データベースにないICEのような一部の列車など、トレーニングデータに含まれていない実際のネガにいくつかの問題がありました。 カメラからの視点も、通常のトレーニング例とは大きく異なります。 これを解決するために、特徴検出レイヤーをフリーズし、テストの最初の日に収集された追加のサンプルでメッシュの最上層を調整しました。

しかし、それは最高のスナップを撮るだけではありません。 それはまた、スナップショットの提示についてであり、提示された作品に対する私たちの敬意と感謝、そしてそれらを可能にした努力とコミットメントを示すはずです。 

作品の写真に何かを加えて、電車の落書きとアートの関係を表現したかったのです。 OZM すぐ外の線路でキャリアをスタートしたアーティストによって作られていることを象徴することができます OZM 開始していました。 からの落書きのみ OZM 写真に賭けるのはつまらなかっただろう。 私たちが見つけたすべての写真に新しい落書きを作ることは、組織的な理由から不可能だったでしょう。 繰り返しますが、AIが解決策でした。

適切なものを追加するために、私たちは、に精通している確立されたストリートアーティストの作品でさまざまなAIを訓練しました OZM 共同作業を行い、結果を比較します。 選択した写真とオリジナルを組み合わせることにしました Hammerbrooklyn-スタイルgoose2のいわゆる「潜在的な散歩」の画像で満たされたロゴに署名します。 そのような写真はここ左端に見ることができます。 それは真ん中です Hammerbrooklyn-認識可能なロゴ。 スナップショットでは、 Hammerbrooklyn-ロゴをテンプレートとして使用して、AIの生成された画像を次の形式で作成します Hammerbrooklyn-スナップショットにロゴを「スタンプ」します。

Hammerbrooklyn ボーイブラックスカルパーカー

次の大きな問題は、どのスナップをどのように提示するかということでした。 曜日でソートされたランダムスナップに同意しました。 ただし、訪問者に画像の閲覧を促すために、ほとんどの画像を非表示にし、平日の名前をコンテナとして使用しました。 訪問者が文字の上にマウスを置くと、その部分が表示されますが、全体像を表示するには、訪問者は文字をクリックする必要があります。

写真が実際に撮られた日付を訪問者に知らせるために、写真はスナップショットに印刷されるはずでしたが、これは少し問題がありました。 すべてのスナップショットには個々のアートワークが表示されます。 OZM アートスペースとして。 したがって、単にフォントを使用して日付をレンダリングすることはできませんでした。 日付の落書きが最善の解決策ですが、それはユニークでなければなりませんでした。 XNUMX回目の解決策はAIでした。

AIによって生成された落書きの形で日付を追加し、AIはOZの作品からの形状でトレーニングされました。 落書きは、彼のOzozozozozの著作で有名なOZにほとんどの人が期待するもののようには見えません。 しかし、OZをコピーすることは決して目的ではなく、OZの晩年の仕事に大きく影響された新しいスタイルを作成しました。 OZの晩年の作品に精通している人なら誰でも、類似性に気付くでしょう。

このメソッドは、共通のフォント(右下)でレンダリングされた数字を受け取り、それらをワープし、いくつかの境界検出を実行します。 結果の画像(左の大きな画像)は、OZからの画像から抽出された歪んだ形状で広範囲にトレーニングされた、入力画像から詳細が削除されたpix2pixganに送られます。

これは、いくつかの理由から「AIforGood」の例と考えています。 誰も仕事を失いませんでした。 AIは、他の方法では失われていたであろうアートを収集して保存します。 AIによって収集されたアートは、より多くの聴衆に提示されます。 AIはアーティストやスタイルに公平であるため、誰も不利になることはありません。 OZのスタイルは、彼の街の美化を決してあきらめなかった故ハンブルクのグラフィティアーティストを記念して画像に反映されており、今日の電車で賞賛できるさまざまな作品に重要な貢献をしました。 

* スナップショットはオンになっています https://onezeromore.com/ozmai-2/trainspotting/ 表示されます。 すべてのアートを楽しむことができるので、画像を閲覧することをお勧めします。 また、新しい電車の落書きの到着の毎日の線量のためにInstagramアカウントを立ち上げています。

自分の電車、建物、トラック、ボート、飛行機などで特に魅力的な落書きを見つけた場合は、喜んでお手伝いします。 お問い合わせください.

※もちろん、写真の作者はわかりません。 しかし、通常、オリジナルに非常に近いグラフィティの解釈を作成できるアーティストを知っています。 (カメラの解像度と記録上の落書きのサイズのために、1対1のコピーはとにかくピクセル化されます)。
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