2022-01-06 17:58

凝结AI智慧——NFT艺术品创作的新趋势

25.7万
人工智能和机器学习正在驱动着创作力,数字艺术一次次迎来跨越想象力边界的作品。

回顾2021年,NFT数字艺术品以及数字藏品受到热捧,艺术品的数字载体和实现方式也备受关注。在数字作品的变迁趋势中,我们也得以窥见NFT数字艺术藏品与AI技术在交叠中产生的火花。

NFT,即Non-Fungible Token,是基于区块链技术的非同质化通证。NFT数字艺术品受到充分的认可,与其所有权的唯一性、可溯源性、可交易的特性有着极强的关联,这些特性则是通过遍布全球的区块链进行保证的。

通过AI技术进行NFT数字艺术品创作的可能性,得益于机器学习的迅猛发展。在过去的几年中,大量人才涌入机器学习领域,算法和算力都得到了全面提升。从技术层面,机器不仅在分类和识别的“学习”维度上有了显著的进步,在“创作”维度,如生成算法的迭代上也有了充足的发展,而“创作”本身就和艺术有着天然的结合点。

人工智能进入到艺术领域,充当起了艺术家的创作“副脑”,艺术家得以借助机器学习算法,不断突破创作的边界。自2014年“Generative Adversarial Network”(简称GAN)由Ian Goodfellow提出之后,许多艺术家和工作室都在尝试基于GAN进行AI的艺术生成,这已经成为了艺术创作的趋势之一。在AI艺术生成领域,其标志性事件是2018年AI生成的画作——Edmond Belamy在佳士得的拍卖。Edmond Belamy是艺术家虚构的Bellamy家族的一员,而他们的肖像画,都是用GAN模型所创作的,Edmond肖像画作终以43.25万美元 (约300万元人民币)成交。

Edmond Belamy
Edmond Belamy

基于AI技术创作NFT数字艺术品的创作者也在近年内剧增,其中数字艺术家Refik Anadol的作品颇为引人注目。Anadol不仅充分认同AI生成艺术这一趋势,也认同将AI生成艺术进行上链确权的价值。

Anadol将AI技术作为艺术创作的工具,他的很多NFT数字艺术品都使用了深度学习算法进行创作。在2021年10月为宝格丽设计的艺术展“Serpenti Metamorphosis”上,他便给予观众一场不同寻常的艺术展出。为了使这场创作达到更为震撼的效果,Anadol在深度学习的训练中使用了海量的图片数据:为了表现花的不同形态,他使用了2亿张花朵的图像进行训练;为了展现品牌的灵蛇形象,他采用了12万张蛇的图像进行训练。其最终目的是,表现艺术家视角下植物、动物的内在特质。在整体的艺术展出中,Anadol团队总计对3.6亿张取材于自然中的图片进行了训练,而最终这场数字艺术被铸造成为NFT。

Serpenti Metamorphosis
Serpenti Metamorphosis

NFT数字艺术品也能够保障AI生成艺术的创作价值。在我们所预想的元宇宙中将会有大规模的画面、3D场景等内容需求,AI大规模的内容生成能力将会被倚赖。设计师通过AI生成制作出大量的创意作品,这些艺术内容和交互内容的规模庞大,其创意的所有权难以得到保证,二次创作也难以被追溯。在这种情形下,AI生成艺术上链后能够保障原创作者的所有权,将内容和数字资产相关联,以保证其唯一性,保证大规模作品的可追溯性。

在这些年一系列的作品变迁中,NFT数字艺术品中植入互动元素的趋势逐渐明晰,不论是Anadol在“Serpenti Metamorphosis”展出中尝试使用AI识别参观者的情绪,调用展出中的香水装置,进行感官互动;还是在最新的3D数字藏品中蕴藏的一些互动体验,都带着我们向着更丰富的交互世界走得更进一步。也许在不久的将来,我们可以体会到虚拟人与NFT艺术作品的“合体”。

虚拟人与NFT数字艺术品同属于元宇宙的讨论范畴,但所处的维度不同。虚拟人交互内核是通过技术手段,或同时结合故事内容方式进行交互驱动。虚拟人融合了人工智能领域的几大重要分支,如自然语言处理(Natural Language Processing)、计算机视觉技术(Computer Vision)、语音识别(Speech Recogniton)等技术。虚拟人具备一定的的人格和身份背景,更在交流、交互层面进行升级,形成人与虚拟人之间更真实、更具个性化的互动。

NFT数字艺术创作者植入虚拟人的难度已经大幅降低,在人工智能领域,大规模预训练模型(BERT、GPT等)取得了很大的成功,成为了很多语义相关任务所依赖的基础模型,创作者和开发者都能够“站在巨人的肩膀上”,而非每次重新开始学习模型。

随着AI技术的不断升级,我们所期待NFT虚拟智慧体,也极有可能突破我们对人工智能的固有印象。譬如在过去的一年中,多模态技术在AI实际应用中也取得了较大突破,如NLP+CV、NLP+SR联合。机器学习大牛吴恩达(Andrew Ng)在回顾2021年的AI大事件时,特别提到CLIP与GAN相结合所产出的成果,“艺术家Martin O’Leary使用柯勒律治的史诗作品《忽必烈大汗》为文字输入,生成了充满迷幻色彩的‘Sinuous Rills’”。CLIP是负责给图像重排序的模型,它能够对图片与输入文字相似度进行打分,将结果反馈给GAN,促使GAN不断迭代以提升分数。

《忽必烈大汗》作为文字输入,生成了长达约3分钟的动画
《忽必烈大汗》作为文字输入,生成了长达约3分钟的动画

在多模态或其他AI技术成果的加持下,艺术家能够以更低的准入门槛,生成具备更复杂交互特质的NFT数字艺术作品,我们也将迎来更多跨越想象力边界的作品。

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