次のレンブラント: 人工知能がどのようにして「新しいレンブラント」を生み出したのか

「典型的なトピック」はチームによって最初に選ばれました

このシステムには「レンブラントのように絵を描く」という漠然とした命令は与えられていなかった。肖像画はカテゴリーに従って分類されていた:男性または女性、年齢、顔の向き、髪、衣装、アクセサリー。データは、あることを示していた タイプは頻繁に現れました。中年の白人男性で、ひげを生やし、右を向いており、黒い服を着て、白い襟と帽子をかぶっていました。

このステップはすでに人間の決定的な場所を示しています デザイナーは、含まれる作品、有用なカテゴリ、および作成されるプロファイルを決定します 統計だけでは、ひげを生やした男が1 人よりも「レンブラネスク」であると判断しません 年配の女性、子供、聖書の人物、または自画像。彼女は尋ねられた質問に答えます。

最終的な顔は、いかなる歴史的モデルの顔でもありません。それは、肖像画から派生した媒体的な形状と幾何学的関係の組み合わせから生じます。存在効果はまさにこの曖昧さから来ています。キャラクターはよく知られているように見えますが、彼の目の後ろには伝記はありません。

スタイルは固定レシピではありません

レンブラントは、そのキャリアの過程で、また作品の機能に応じて、その技術を変えました。 1632 年の社会肖像画、1 つ トロニー 若々しくて後期の自画像は、モデルと同じ仕上げでも同じ関係も示しません。コーパスを支配的なプロファイルに縮小することで、プロジェクトは全体的に強い類似性を獲得しますが、この多様性は軽減されます。

の 顔 ザ ネクスト レンブラント 遠くから説得力があるようです 調べると、いくつかの文章はあまりにも規則的または例示的に見えるかもしれません これは失敗ではありません: シフトはデータが簡単にキャプチャするものを明らかにします - 構成、比率、パレット - そして何 意図、ためらい、偶然、モデルとの生きた関係など、より抵抗します。