OZM На игле
Небольшая история «ИИ во благо»
На этой неделе у нас это OZM добавил новую страницу. Идея коллекционирования граффити поездов возникла давно, но у нас не было времени этим заняться. Мы возвращались к этой теме несколько раз, но на самом деле ни разу. До августа 2021 года, когда мы решили, что это идеальная работа для ИИ.
В искусстве есть укоренившаяся несправедливость, о которой нередко говорят в литературе и музыке. Искусство требует не только таланта и мастерства, но и времени. Много времени. Чтобы быть признанным художником, вам нужен правильный холст и выставка, чтобы у людей была возможность увидеть и оценить ваше искусство (или нет). Но такое полотно трудно найти, не говоря уже о выставке. Выставочные места редки, а среди участников идет острая конкуренция, которую большинство из них, мягко говоря, не судит беспристрастно.
Уличные художники поняли, что им дали легкодоступное полотно с выставкой, пусть и краткосрочной, в виде системы общественного транспорта. Хотя некоторые, возможно, сочли бы «данность» неудачным, если вообще законным, преувеличением.
Das OZM имеет честь иметь одну из самых оживленных железнодорожных линий перед своей дверью. Таким образом, у него есть возможность предложить выставочную платформу для изобразительного уличного искусства в Германии. Если вы находитесь на крыше OZMСидя и наблюдая за линиями поездов, вы увидите удивительные произведения искусства. Мы не знаем, имеют ли руководители крупных железнодорожных компаний точное представление о том, как должен выглядеть поезд, или они просто хотят предоставить чистый холст для следующего художника. Но эти шедевры редко сохраняются дольше нескольких дней, поэтому большинство поездов впоследствии выглядят одинаково. Так что смотреть на железнодорожные линии весь день довольно скучно, даже если вы действительно любите поезда. Но для ИИ это идеальная работа, потому что он беспристрастен и не против целый день наблюдать за железнодорожными путями.
Мы ранее обучила искусственную нейронную сеть (ИНС) для распознавания уличного искусства и уменьшила размер сети до 1,3 МБ, что сделало ее подходящей для распознавания в реальном времени. Таким образом, эта ИНС должна быть нашим беспристрастным судьей, что, конечно, создает проблему, поскольку выбор обучающих данных содержит предвзятость, вызванную нашими собственными предубеждениями.
Предвидя эту проблему, сеть изначально была обучена с использованием граффити и изображений уличного искусства, собранных в основном независимо от высоты (или глубины) художественного творчества в разных районах Гамбурга.
Сеть, обученная на этой базе данных, получила несколько часов видео граффити поездов и собрала тысячи обучающих примеров граффити поездов, а также несколько забавных так называемых ложных срабатываний. Поскольку нас интересовали только изображения, похожие на «стрит-арт», мы использовали комбинацию активации сетевого вывода и межслойного косинусного интервала, чтобы отфильтровать видео для лучших снимков всех демонстрируемых шедевров. Эти обучающие примеры были добавлены в обучающую базу данных сети, что дает хорошую отправную точку для беспристрастного обучения.
Сначала мы разместили камеру с 10-кратным оптическим зумом, подключенную к небольшому компьютеру для обработки видео (на самом деле Jetson Nano) на втором этаже здания. OZMs для наблюдения за железнодорожными путями и отправки видео в наш механизм логического вывода для анализа. Так что теперь у нас был ИИ, который делал снимки граффити на поездах.
Мы использовали Nano только для кодирования видео и отправки видео по Wi-Fi на наш небольшой механизм логического вывода, где мы сделали то же самое, что и с видео. Конечно, у нас были некоторые проблемы с реальными негативами, которые не были включены в обучающие данные, например артефакты декомпрессии видео из-за плохого качества Wi-Fi или некоторые поезда, такие как ICE, которых не было в базе данных. Перспектива с камеры также сильно отличалась от обычных обучающих примеров. Мы решили эту проблему, заморозив слои обнаружения признаков и настроив верхние слои сетки дополнительными образцами, собранными в первые дни тестирования.
Но дело не только в том, чтобы делать лучшие снимки. Речь идет также о представлении снимков, которые должны показать наше уважение и признательность за представленные работы, а также усилия и приверженность, которые сделали их возможными.
Мы хотели добавить что-то к фотографиям работ, чтобы показать связь между граффити в поездах и искусством из OZM возможность символизировать создание художников, которые начали свою карьеру, работая на железнодорожных путях недалеко от OZM начал. Только граффити из OZM полагаться на картинки было бы неубедительно. Делать новое граффити для каждой найденной фотографии было бы невозможно по организационным причинам. Опять же, искусственный интеллект был решением.
Чтобы добавить что-то подходящее, мы обучили различные искусственные интеллекты работам известных уличных художников, знакомых с OZM сотрудничайте и сравнивайте результаты. Мы решили объединить выбранные фотографии с оригиналом Hammerbrooklyn-Подписать логотип, наполненный изображениями так называемых «скрытых прогулок» стиля гусь2. Вот такую картинку можно увидеть здесь в крайнем левом углу. Это в середине Hammerbrooklyn-Узнаваемый логотип. На снимке очертания Hammerbrooklyn-Логотипы затем используются в качестве шаблона для создания сгенерированного изображения ИИ в виде Hammerbrooklyn- «Впечатывать» логотипы в снимок.
Следующий большой вопрос заключался в том, какие снимки должны быть представлены и как. Мы договорились о случайных снимках, отсортированных по дням недели. Однако, чтобы побудить посетителей просматривать изображения, мы скрыли большую часть изображений и использовали названия дней недели в качестве контейнеров. Когда посетитель наводит курсор мыши на букву, эта часть становится видимой, но чтобы увидеть всю картину, посетители должны нажимать на буквы.
Чтобы посетители знали фактическую дату, когда была сделана фотография, она должна была быть напечатана на снимке, что было немного проблематично. На каждом снимке показаны отдельные произведения искусства, потому что мы понимаем, что OZM как арт-пространство. Так что просто отобразить дату шрифтом было невозможно. Граффити даты было бы лучшим решением, но оно должно было быть уникальным. В третий раз решением стал ИИ.
Мы добавили дату в виде граффити, сгенерированного искусственным интеллектом, который, в свою очередь, был обучен формам из работ OZ. Граффити не похоже на то, что большинство людей ожидает от OZ, который был известен своими произведениями Ozozozozoz. Но копирование OZ никогда не было целью, скорее, создание нового стиля, на который сильно повлияли поздние работы OZ. Любой, кто знаком с поздними работами OZ, заметит сходство.
Метод берет цифры, отображаемые обычным шрифтом (внизу справа), деформирует их и выполняет некоторое определение границ. Результирующее изображение (большое левое изображение) подается на pix2pix gan, который был тщательно обучен с искаженными формами, извлеченными из изображений из OZ, но с удаленными деталями из входного изображения.
Мы считаем это примером «ИИ во благо» по нескольким причинам. Работу никто не потерял. ИИ собирает и сохраняет произведения искусства, которые в противном случае были бы потеряны. Искусство, собранное ИИ, представлено более широкой аудитории. ИИ беспристрастен к художникам и стилям, поэтому никто не находится в невыгодном положении. Стиль OZ отражен в изображениях, посвященных покойному гамбургскому художнику-граффити, который никогда не переставал украшать свой город и, таким образом, внес важный вклад в разнообразие работ, которыми мы сегодня можем любоваться в поездах.
* Снимки включены https://onezeromore.com/ozmai-2/trainspotting/ отображается. Мы рекомендуем вам просматривать изображения, так как это позволит вам насладиться всем искусством. Мы также запускаем учетную запись Instagram для вашей ежедневной порции новых граффити поездов.
Если вы найдете особенно привлекательное граффити, которое хотели бы разместить на своем собственном поезде, здании, грузовике, лодке, самолете и т. д., мы будем рады вам помочь. Просто свяжитесь с нами.
*Конечно мы не знаем автора картинок. Но обычно мы знаем художников, которые способны создать интерпретацию граффити, очень близкую к оригиналу. (Из-за разрешения камеры и размера граффити на записях копия 1 к 1 в любом случае будет пиксельной).
