Лео Исикдоган описывает себя как инженера днем, художника ночью. Он базируется в Калифорнии, имеет образование в области компьютерной инженерии, но всегда интересовался искусством.
Его практика охватывает широкий спектр дисциплин, включая искусственный интеллект, компьютерное зрение, вычислительную фотографию, обработку изображений, дополненную реальность и цифровое искусство. Лео Исикдоган использует искусственный интеллект и творческие алгоритмы для экспериментов с различными стилями искусства.
Инаугурационный NFT Лео Исикдогана был отчеканен 21 июня. В эксклюзивном партнерстве с Verisart и SuperRare в рамках 8×8: 8 genesis NFT 8 крупными художниками, работающими с ИИ, кодом и цифровыми технологиями.
– Когда вы впервые заинтересовались искусством?
-Я интересуюсь искусством с раннего детства. Я хотел стать инженером-компьютерщиком, ученым, учителем, астронавтом и художником. Очевидно, я не стал кем – то из них, но я думаю, что был довольно близок. Я работаю инженером. Как ученый я опубликовал несколько научных статей в академических журналах. Никогда не был учителем, но снимаю видео в виде мини-лекций на YouTube. Что касается того, чтобы стать художником, у меня не было необходимых навыков. Это была одна из причин, почему я переключил свое внимание на цифровое искусство. Впервые я столкнулся с концепцией креативного кодирования на вечеринках в колледже, посвященных демосценам. Было очень приятно видеть, что я могу использовать свои навыки программирования для создания чего-то выразительного.
В 2011 году я решил сделать магистерский проект, который включал в себя искусство и технологии. Во-первых, у меня возникла идея использовать модели машинного обучения для создания картин. В то время это была очень сложная проблема, так как у нас были ограниченные вычислительные мощности.
Я построил модели машинного обучения для обнаружения изображений, имеющих общие визуальные элементы.
-Как вы тренировали алгоритм сердцебиения Цветка?
-Во-первых, я разработал и обучил пользовательскую генеративную состязательную сеть для создания высокоточного и гибкого ИИ-арт-генератора.
StyleGAN имеет выход с фиксированным разрешением, и его нужно тренировать на изображениях с этим разрешением. Чтобы решить эту проблему, я разработал генеративную модель, не зависящую от разрешения. Модель, которая может генерировать видео с высоким разрешением при обучении на изображениях с более низким разрешением. Я сделал это, используя волны для кодирования глобальной структуры изображений.
Теоретически, нет предела выходному разрешению моей модели. Но относительный размер визуальных элементов в изображениях становится меньше по мере увеличения разрешения. Поэтому я решил визуализировать Сердцебиение цветка с разрешением 2048p.
Я собрал набор из 300 000 общедоступных картин и иллюстраций для более раннего арт-проекта ИИ. И создал множество наборов данных, отфильтровав изображения с лицами или текстом в них. Одна из проблем с этим набором данных заключалась в том, что изображения были не очень красочными. Многие из них выглядели выцветшими, главным образом потому, что это были фотографии или сканы старых картин, датируемых 1600-1900-ми годами.
-Что вы находите захватывающим в возможностях кодирования, ИИ и искусства?
-Я очень рад видеть, что создаваемое искусственным интеллектом, и креативное кодирование в целом становятся все более и более приемлемыми в художественном сообществе. Код-очень универсальная среда для искусства, и возможности творческого кодирования безграничны. Творческое кодирование позволяет создавать перекрестки между, казалось бы, не связанными полями. Математики и художники могут сотрудничать в художественных проектах, используя код в качестве общего носителя.
