En los últimos años, el tatuaje, como cualquier otra esfera de la sociedad moderna, ha evolucionado activamente con la tecnología. Algunas tecnologías tienen como objetivo proporcionar a los artistas del tatuaje equipos de alta calidad, precisos y fiables, otras son una mano amiga para sus clientes en asuntos de curación y cuidado posterior del tatuaje. El tercer grupo puede incluir toda la tecnología de la información moderna que permite obtener la máxima información sobre el tema de los tatuajes, tanto para los tatuadores como para sus clientes. Las redes sociales y los sistemas publicitarios ciertamente pertenecen al tercer grupo. Esto es lo que impulsa esta área y es el turbo del desarrollo de este arte, moviéndolo de un formato underground a una industria en toda regla.
Hoy me gustaría hablar de una tendencia muy interesante. Ya ha ganado suficiente popularidad en otras áreas de la vida y ahora está llegando lentamente a la industria del tatuaje. Estamos hablando del uso de la tecnología de inteligencia artificial en el tatuaje. Entiendo que después de docenas de películas apocalípticas sobre el tema de la IA, surgen involuntariamente asociaciones bastante extrañas, sin embargo, no hay que tener miedo, todo es más que seguro.
Un poco de teoría para aquellos que no están familiarizados con el tema de la inteligencia artificial.
QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
La inteligencia artificial (IA) es un programa de autoaprendizaje, la mayoría de las veces altamente especializado, construido sobre los principios de funcionamiento de una red neuronal biológica. La propia palabra inteligencia en esta frase implica la capacidad del programa para percibir, procesar, organizar y almacenar información. La IA no es en absoluto igual a la conciencia humana, ya que el programa no tiene ninguna evaluación emocional y sensorial de la información recibida. En otras palabras, no vale la pena ver al malvado Skynet detrás de cada IA; un programa de procesamiento de voz basado en IA no podrá pintar un cuadro, y una IA artística no entenderá tu voz.
TIPOS DE APRENDIZAJE EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Existen dos tipos básicos de aprendizaje en las Redes Neuronales Artificiales (RNA): supervisado y no supervisado.
El primer método se basa en trabajar con un conjunto de ejemplos de entrenamiento que permiten al programa comprender los parámetros principales de la muestra, comparándolos con el estándar. Por ejemplo, digamos que necesitamos construir una RNA que pueda decir si hay una manzana roja en una imagen. Le cargamos 5000 imágenes de manzanas rojas y 5000 imágenes de manzanas verdes. Mostramos varias imágenes y observamos la respuesta de la RNA. Cuando se recibe una respuesta correcta, se marca como correcta, y si la red se equivoca, complementamos los parámetros de entrada para determinar la manzana roja para que en el futuro la RNA entienda la diferencia entre rojo y verde. Y así sucesivamente, hasta que la red pueda identificar con precisión las manzanas rojas en cualquier imagen.
Este tipo de aprendizaje es adecuado para resolver problemas en los que el resultado requerido se conoce de antemano. Por ejemplo, como en el ejemplo descrito anteriormente, cuando sabemos con certeza que necesitamos que el programa encuentre exactamente la manzana roja en la imagen.
El enfoque no supervisado se basa en los principios de catalogación y sistematización de una gran cantidad de datos de entrada sin intervención humana intermedia. Es decir, una RNA, al recibir datos, intenta resaltar las características comunes de los datos recibidos en la entrada y la relación entre ellos, catalogándolos según estas características identificadas. Este enfoque se utiliza con mayor frecuencia para problemas de agrupamiento y modelos estadísticos. Si consideramos este enfoque desde el punto de vista de los problemas aplicados, entonces los datos de entrada tienen una gran importancia aquí. Cuanto más claros sean los materiales para la red, más rápido y mejor será el aprendizaje.
No profundizaremos en los algoritmos de aprendizaje en las RNA. De todos modos, estamos hablando de arte, no de matemáticas. Así que pasemos a la parte de aplicación. ¿Cómo se aplica todo lo anterior a los tatuajes?
EL USO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES EN EL TATUAJE
Hablemos de las RNA y sus capacidades artísticas. De nuevo, hablaremos de redes públicas, para cuya comunicación y trabajo no se requieren habilidades de programación altamente profesionales ni conocimientos de matemáticas. Estas redes han pasado por un aprendizaje inicial y ya están listas para procesar su información con suficiente calidad, lo que permite utilizarlas en el trabajo de inmediato.
Y para ayudarnos a entender todo esto estará Evgeny Malgin, también conocido como Evgeny Mel, un tatuador, uno de los primeros en introducir el uso de IA y RNA en su práctica del tatuaje.
«Mi amigo y yo entrenamos la primera IA hace unos 2 años, utilizando la base de datos de tatuajes publicados en uno de los públicos de tatuajes, además de mi portafolio completo. En total, recolectamos unas 15.000 imágenes de tatuajes. Quizás incluso entonces podría haber hecho un tatuaje según un boceto de IA, pero nos encontramos con un problema: hace 2 años la gente simplemente no entendía qué era. Pensaban que la IA solo estaba destrozando imágenes de tatuajes, sin darse cuenta de que dibuja todo desde 0 aprendiendo por ensayo y error. Aquí está su instagram @01tattooAi» - dijo Evgeny.
Según Evgeny, el uso de RNA le da al tatuador una serie de oportunidades adicionales, por ejemplo, obtener varias versiones alternativas de un boceto en el menor tiempo posible, trabajar rápidamente las sombras, las texturas y los detalles de la imagen.
«La IA es más un asistente para un tatuador, no un reemplazo. No puede dibujar una obra maestra para ti, pero puede ayudarte a refinar tus ideas. Cuanto más precisa sea tu solicitud, más exitoso será el resultado de la IA. Por ejemplo, tuve un cliente que quería un tatuaje de un cuervo. Podría haberme sentado y dibujarlo yo mismo, pero decidí confiar esta tarea a la IA. El resultado final superó todas mis expectativas. ¡El cliente quedó satisfecho!» - dijo Evgeny
REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA TATUADORES
Evgeny Malgin compartió su lista de Redes Neuronales Artificiales adecuadas para un tatuador:
Dall-E es la RNA más sensacional y más cara. No puedo imaginar cuánto dinero necesita para generar algo adecuado. Muchas características, patrocinio de Google, popularidad, pero esos beneficios se desvanecen cuando miras el precio de las generaciones. Además, hay una característica muy extraña. El equipo de Dall-E son programadores LGBT, así que hicieron una especie de broma o algo... Un cierto porcentaje de las generaciones de Dall-E simplemente dibujan hombres besándose. ¿Vale la pena gastar dinero en ello? Personalmente, no lo hice. Experimenté con monedas gratis y eso fue suficiente para mí.
Midjourney es la segunda RNA más popular. Funciona a través de Discord (no muy conveniente, pero puedes acostumbrarte). $30 al mes elimina todos los límites de generación. Muchos lo usan, pero personalmente me pareció poco conveniente trabajar a través de Discord.
Stable Diffusion es un programa realmente genial. Pero necesitas, en primer lugar, una computadora potente, y en segundo lugar, necesitas conocer los conceptos básicos de programación para poder ejecutarlo. Pero la disponibilidad de código abierto en Internet te permite generar todo de forma gratuita e ilimitada.
Draw Things es simplemente la misma Stable Diffusion, pero para el teléfono. ¡Muy genial! Puedes instalarlo y jugar gratis directamente desde tu teléfono. Pero el inconveniente de esta aplicación es que la batería de tu teléfono durante la generación se derretirá como un helado al sol en verano. ¡Pero es gratis y no necesitas internet!
Nightcafe no es una ANN de navegador muy cara con muchas configuraciones. Para los amantes de los navegadores es lo mejor, además tiene una especie de comunidad, donde puedes compartir imágenes, obtener puntos y generar algo de nuevo gratis.
Dream es una aplicación para IOS. Mi favorita. La suscripción es económica, genera todo rápidamente, tiene una interfaz fácil de usar y muchos estilos preestablecidos. Esto es muy conveniente, ya que desarrollo bocetos en el teléfono con este programa, y luego termino de dibujar en otros editores o ANN si es necesario. De los inconvenientes: pocas configuraciones, generación no muy "inteligente".
Las Redes Neuronales Artificiales se actualizan cada segundo, porque con cada nueva iteración se vuelven "más inteligentes". Y cuando tienen millones de personas y billones de bytes de información a su disposición... creemos que mientras escribíamos este artículo, todas las ANN mencionadas anteriormente han dado unos cuantos pasos gigantes más hacia la comprensión del hombre y el arte, por lo que le recomendamos encarecidamente que compruebe su trabajo usted mismo. Y, por supuesto, ¡escriba en los comentarios sobre los resultados de sus experimentos!
