Os últimos anos, como qualquer outra área da sociedade moderna, têm visto o crescimento ativo da tatuagem com a tecnologia. Alguns destes são destinados a fornecer aos artistas de tatuagem equipamentos de alta qualidade, precisos e confiáveis, outros são uma ajudinha aos seus clientes em questões de cura e cuidados posteriores após a tatuagem. O terceiro grupo pode incluir todas as tecnologias da informação moderna que permitem obter a máxima informação sobre o tema das tatuagens, tanto para os artistas quanto para seus clientes. As redes sociais e sistemas de publicidade certamente pertencem ao terceiro grupo. Isso é o que impulsiona esta área e é o turbo do desenvolvimento desta arte, levando-a de um formato subterrâneo para uma indústria completa.
Hoje eu gostaria de falar sobre uma tendência muito interessante. Ela já ganhou suficiente popularidade em outras áreas da vida e agora está lentamente chegando à indústria de tatuagem. Estamos falando do uso da tecnologia de inteligência artificial na tatuagem. Entendo que, após dezenas de filmes apocalípticos sobre o tema da IA, associações estranhas surgem involuntariamente, no entanto, você não deve se assustar, tudo é mais seguro do que parece.
Uma pequena teoria para aqueles que não estão familiarizados com o tema da inteligência artificial.
QUO É A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
A inteligência artificial (IA) é um programa autoaprendizado, geralmente altamente especializado, baseado nos princípios de funcionamento de uma rede neural biológica. A palavra inteligência neste termo implica a capacidade do programa de perceber, processar, organizar e armazenar informações. A IA não é igual à consciência humana, pois o programa não possui nenhuma avaliação emocional ou sensorial das informações recebidas. Em outras palavras, não é possível ver um Skynet malévico atrás de qualquer IA, um programa de processamento de voz baseado em IA não será capaz de pintar uma imagem, e uma IA artística não entenderá sua voz.
TIPOS DE Aprendizado nas Redes Neurais Artificiais
Existem dois tipos básicos de aprendizado nas Redes Neurais Artificiais (RNA): supervisionado e não supervisionado.
O primeiro método é baseado no trabalho com um conjunto de exemplos de treinamento que permite ao programa entender os principais parâmetros do exemplo, comparando-os com o padrão. Por exemplo, suponha que precisamos construir uma RNA que possa dizer se uma maçã vermelha está em uma imagem. Carregamos 5000 imagens de maçãs vermelhas e 5000 imagens de maçãs verdes em sua memória. Mostramos algumas imagens e observamos a resposta da RNA. Quando uma resposta correta é recebida, é marcada como correta, e se a rede estiver errada, complementamos os parâmetros de entrada para determinar a maçã vermelha de forma que, no futuro, a RNA entenda a diferença entre maçãs vermelhas e verdes. E assim por diante, até que a rede consiga identificar com precisão maçãs vermelhas em qualquer imagem.
Este tipo de aprendizado é adequado para resolver problemas em que o resultado necessário é conhecido de antemão. Por exemplo, como no exemplo descrito acima, quando sabemos com certeza que precisamos que o programa encontre exatamente a maçã vermelha na imagem.
A abordagem não supervisionada é baseada nos princípios de catalogação e sistematização de uma grande quantidade de dados de entrada sem intervenção humana intermediária. Ou seja, uma ANN, ao receber dados, tenta por si só destacar as características comuns dos dados recebidos na entrada e as relações entre eles, catalogando-os com base nessas características mais identificadas. Essa abordagem é mais frequentemente usada para problemas de agrupamento e modelos estatísticos. Se considerarmos essa abordagem do ponto de vista de problemas aplicados, então os dados de entrada têm grande importância aqui. Quanto mais claros forem os materiais para a rede, mais rápido e melhor será o aprendizado.
Não entraremos em detalhes sobre os algoritmos de aprendizado em ANN. Todos os mesmos, estamos falando de arte, não de matemática. Portanto, vamos passar para a parte de aplicação. Como tudo isso se aplica aos tatuagens?
O uso de Redes Neurais Artificiais em tatuagens
Vamos falar sobre ANN e suas habilidades artísticas. Novamente, falaremos sobre redes públicas, para comunicação e trabalho com os quais não são necessárias habilidades de programação altamente profissionais e conhecimento matemático avançado. Essas redes já passaram por aprendizado inicial e estão prontas para processar sua informação com qualidade suficiente, o que permite que as utilizem imediatamente no trabalho.
And help us to understand all this will be Evgeny Malgin, aka Evgeny Mel - a tattoo artist, one of the first to introduce the use of AI and ANN in his tattoo practice.
«My friend and I trained the first AI about 2 years ago, using the database of tattoos posted on one of the tattoo publics, plus my full portfolio was included there. In total, we have collected about 15,000 images of tattoos. Perhaps even then I could have made a tattoo according to an AI sketch, but we ran into a problem - 2 years ago people simply did not understand what it was. They thought that the AI was just mangling pictures of tattoos, not realizing that it draws everything from 0 by learning through trial and error. Here is his instagram @01tattooAi» - said Evgeny.
According to Evgeny, the use of ANN gives a tattooist a number of additional opportunities, for example, to get several alternative versions of a particular sketch in the shortest possible time, quickly work out shadows, textures, and image detail.
«A IA é mais um assistente de um tatuador, não uma substituição. Ela não pode desenhar um mestre para você, mas pode ajudar a aprimorar suas ideias. Quanto mais preciso for seu pedido, mais bem-sucedido será o resultado da IA. Por exemplo, eu tive um cliente que queria uma tatuagem de coruja. Eu poderia sentar e desenhar por mim mesmo, mas decidi confiar nessa tarefa para a IA. O resultado final superou todas minhas expectativas. O cliente ficou satisfeito!» - disse Evgeny
Rede Neural Artificial para tatuadores
Evgeny Malgin compartilhou sua lista de Redes Neurais Artificiais adequadas para um tatuador:
Dall-E é a mais sensacional e mais cara rede neural artificial. Não consigo imaginar quantos dólares ela precisa para gerar algo adequado. Muitas funcionalidades, patrocínio da Google, popularidade, mas esses benefícios desaparecem quando você olha para o preço das gerações. Além disso, há uma característica muito estranha. A equipe do Dall-E são programadores LGBT, então eles fizeram algum tipo de brincadeira ou algo assim .... Uma certa porcentagem das gerações do Dall-E simplesmente desenha homens beijando. É valioso gastar dinheiro com isso? Pessoalmente, eu não gastei. Eu experimentei com moedas gratuitas e isso foi suficiente para mim.
Midjourney é o segundo mais popular ANN. Funciona via Discord (não muito conveniente, mas você pode se acostumar com ele). $30 por mês remove todos os limites de geração. Muitos o usam, mas pessoalmente parecia-me não conveniente trabalhar via Discord.
Stable Diffusion é um programa realmente interessante. Mas você precisa, primeiramente, de uma computadora poderosa, e, segundo, você precisa saber os fundamentos de programação para simplesmente executá-lo. Mas a disponibilidade de código aberto na internet permite que você gere tudo gratuitamente e sem limites.
Draw Things é simplesmente o Stable Diffusion apenas para o celular. Muito legal! Você pode instalar e jogar gratuitamente diretamente do seu celular. Mas o problema dessa aplicação é que a bateria do seu celular durante a geração derrete como sorvete no sol no verão. Mas é gratuita e você não precisa da internet!
Nightcafe não é uma ANN de navegador muito cara com muitas configurações. Para aqueles que amam navegadores, é o melhor, mais há uma comunidade nela, onde você pode compartilhar imagens, ganhar pontos e gerar algo novamente gratuitamente.
Dream é uma aplicação para IOS. Meu favorito. A assinatura é barata, gera tudo rapidamente, tem uma interface amigável e muitos estilos pré-definidos. Isso é muito conveniente, pois desenvolvo esboços no celular nesse programa e depois finalizo o desenho em outros editores ou ANN se necessário. Dos menores: poucas configurações, geração não tão "inteligente".
Redes Neurais Artificiais são atualizadas a cada segundo, pois com cada nova iteração elas se tornam mais "inteligentes". E quando elas têm milhões de pessoas e trilhões de bytes de informações à sua disposição ... pensamos que enquanto escrevíamos este artigo, todas as ANN listadas acima tiveram alguns passos gigantes a mais em sua compreensão da humanidade e da arte, então recomendamos fortemente que você verifique seu trabalho por si mesmo. E, claro, escreva nos comentários sobre os resultados de suas experiências!
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