El pintor robot de Carnegie Mellon es un paso hacia la IA que puede aprender técnicas artísticas observando a las personas


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¿Puede un pintor robot aprender de observar las pinceladas de un artista humano? Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon querían responder a esta pregunta en un estudio publicado recientemente en el servidor de preimpresión Arxiv.org. Informan que el 71% de las personas encontraron el enfoque que sugiere el documento para capturar con éxito las características del estilo de un artista original, incluidos los movimientos del pincel de mano, y que solo el 40% del mismo grupo identificó las pinceladas dibujadas por la generación del robot

ha sido ampliamente investigado Una competencia internacional anual, RobotArt, encarga a los participantes desarrollar sistemas de IA orientados artísticamente. Investigadores de la Universidad de Maryland y Adobe Research describen un algoritmo llamado LPaintB que puede reproducir lienzos pintados a mano al estilo de Leonardo da Vinci, Vincent van Gogh y Johannes Vermeer. Con GauGAN de Nvidia, un artista puede crear un boceto primitivo que se convierte instantáneamente en un paisaje fotorrealista utilizando un sistema generativo de IA opuesto. Y artistas como Cynthia Hua han utilizado DeepDream de Google para generar obras de arte surrealistas.

Sin embargo, los investigadores de Carnegie Mellon intentaron desarrollar un modelo para "stillers" centrándose en las técnicas de pincelada como "elementos intrínsecos" de los estilos artísticos. "Nuestra principal contribución es desarrollar un método para crear pinceladas que imiten el estilo de un artista", escribieron. "Estas pinceladas se pueden combinar con un renderizador basado en trazos para formar un método de estilización para los procesos de pintura con robot".

  Carnegie Mellon AI

Arriba: pinceladas creadas por el modelo generativo. [19659008] El sistema del equipo consiste en un brazo robótico, un renderizador que convierte las imágenes en trazos y un modelo generativo para sintetizar los trazos de pincel en base a las aportaciones de un artista. El brazo sostiene un pincel, que sumerge en cubos de pintura, y coloca el pincel en el lienzo para eliminar la pintura adicional entre los trazos. El renderizador utiliza el aprendizaje de refuerzo para aprender a generar una serie de trazos basados ​​en el lienzo y una imagen específica, mientras que el modelo generativo identifica los patrones de pinceladas de un artista y crea otros nuevos en consecuencia.

Para entrenar el renderizador y los modelos generativos, los investigadores diseñaron e imprimieron un dispositivo de pincel de impresión 3D equipado con marcadores reflectantes que podrían ser rastreados por un sistema de detección de movimiento. Un artista lo usó para crear 730 líneas de diferentes longitudes, grosores y formas en papel, indexadas en hojas cuadriculadas y combinadas con datos de detección de movimiento.

En un experimento, los investigadores hicieron que su robot pintara una imagen del reportero ficticio Misun Lean. Luego comisionaron a 112 encuestados que no estaban al tanto de la autoría de las imágenes, 54 de Amazon Mechanical Turk y 58 de estudiantes de tres universidades, para determinar si un robot o un humano los había pintado. Según los resultados, más de la mitad de los participantes no pudieron distinguir la pintura del robot de una pintura abstracta de un humano.

  Brazo Carnegie Mellon AI

Arriba: Misun Lean de la pintura del brazo robot.

En la siguiente fase de su investigación, el equipo planea mejorar el modelo generativo mediante el desarrollo de un modelo estilizador que cree directamente trazos de pincel de estilo artístico. También planean diseñar una tubería para pintar trazos de pincel estilizados con el robot y enriquecer el registro de aprendizaje con los nuevos ejemplos. "Queremos investigar el fenómeno de la desaparición de un artista potencial", escribieron los coautores. “Si continuamos proporcionando al sistema movimientos generados sin mezclarlos con los movimientos generados originalmente, el estilo humano eventualmente desaparecería en nombre de un nuevo estilo generado. En una cascada de subrogación, la influencia de los agentes humanos está desapareciendo gradualmente y la asequibilidad de las máquinas puede desempeñar un papel más influyente. Bajo esta condición, estamos interesados ​​en examinar en qué medida la autoría del agente humano permanece en el proceso. "

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