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Blockchain Use Case – Kunst und andere Assets

Nachdem der Blockchain-Hype sich gelegt hat, stellt man sich die Frage, welche Use Cases die für Blockchain für unserer Gesellschaft denkbar sind. Nachfolgend präsentieren wir einen möglichen Use Case.

Kunst und andere Besitztümer (Assets) sind oft Gegenstände, die man für als Investment hält oder einfach nur aus Liebhaberei. Doch möchte man diese Assets ausbezahlen, findet man selten einen liquiden Marktplatz. Auch ist der Besitz solches Gut meist zu 100% bei einer Person. Dadurch fällt es für ein Kollektiv von privaten Kunstliebenden schwer, sich den Besitz eines Gemäldes (oder die Rechte daran) zu teilen. Es gibt noch weitere Assets, für die das Gleiche zutrifft. Historische Autos und generelle Sammlerobjekte leiden am selben Problem.

Demokratisierung von Kunstbesitz

Mit Hilfe der Blockchain können diese Assets tokenisiert werden. Das bedeutet, dass man Anteilsscheine (Tokens) für beispielsweise ein Kunstwerk herausgibt. Diese Anteilsscheine bestätigen zum einen die Authentizität des Kunstwerkes und sind zum anderen ein Recht am Besitz eines Anteils des Kunstwerkes. Dadurch wird es auch für Kleinanleger und Privatpersonen möglich, Kunst zu besitzen und Weiterverkauf oder der generellen Kommerzialisierung des Gemäldes zu profitieren. Diese Tokens liegen auf der Blockchain und sind dort fälschungssicher hinterlegt.

Liquidität des Marktes

Dadurch wird ein Markt liquide gemacht, der sonst nur über bestimmte Mittelsmänner und Gatekeeper erreichbar war. Liquide wird er, weil er sichtbar wird. Nicht nur eine lokale Interessengemeinde kann nun Gemälde kaufen, sondern jeder Kunstliebhaber auf der Welt, kann ein Kunstwerk überall auf der Welt kaufen und dabei garantieren, dass es authentisch ist.

 

Buchempfehlung zum Thema

In ihrem Buch Token Economy beschreibt Shermin Voshmgir sehr detailiert, was die Blockchain eigentlich ist, wie Tokens in der Zukunft designed werden und welche Anwendungsfälle für diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zukünftige Ökonomie, die um diese Tokens entstehen kann.

 

Semantic Style Transfer – Von der Bitmap zum Kunstwerk

In unserer Rubrik Paper Review stellen wir euch aktuelle Paper aus dem Bereich Machine Learning vor. Wir fassen für euch das Wesentliche zusammen und ihr entscheidet selbst, ob ihr das Paper lesen wollt oder nicht. Viel Spaß!

Was ist neu

Das Paper stellt einen Ansatz vor, wie man generative Neuronale Netze und semantische Annotationen zusammen benutzen kann. Dabei können die Labels auf Pixelebene gesetzt werden. Hier gehts zum Paper.

Worum geht es

semantic-map

Quelle: Figure 3 von Semantic Style Transfer and Turning Two-Bit Doodles into Fine Artwork

Das Paper “Semantic Style Transfer and Turning Two-Bit Doodles into Fine Artwork” von Alex J. Champandard beschäftigt sich mit dem pixelbasierten Labeln für die Image-Synthese. Der Anwendungsfall ist der semantische Transfer von Wissen aus einem Gemälde (oder Portrait) zu einem sehr simplen Bitmap. Dabei werden CNNs (Convolutional Neural Networks) – also mehrschichtige Netze genutzt. Die Motivation für die Veröffentlichung waren folgende Probleme:

  • Die bisherigen Modelle waren ursprünglich für die Klassifikation gebaut und nicht für den Zweck des Style Transfer.
  • Die bisherigen Ansätze, wie zusammenhängende Layer die Informationen von anderen Layern nutzen, ist nicht optimal.

Der Autor stellt ein Verfahren vor, das die Lücke zwischen generativen Modellen und dem Labeln auf Pixelebene schließt. Dabei wird auch gezeigt, wie sich diese Methode in verschiedene bereits bestehende Algorithmen eingliedern lässt.

 

Experimente & Daten

Die Experimente sind nicht sehr umfangreich. Es wurden 4 semantische Labels für Hintergrund, Kleidung, Gesicht und Haare benutzt. Die Genauigkeit wurde mit Visual Inspection festgestellt und durch die Änderung verschiedener Parameter optimiert.




 

Fortführend

Der Algorithmus in diesem Paper kann für verschiedene Typen von Bildern angepasst werden. Damit sind vor allem verschiedene Kunststile gemeint, die man nutzen könnte. Ebenfalls könnte man die Anzahl der Annotationen resp. Labels erweitern, um komplexere Bilder zu synthetisieren.

Lust zu lesen? Hier gehts zum Paper.

Ähnliche Arbeiten

  • Hertzmann, A.; Jacobs, C.; Oliver, N.; Curless, B.; and Salesin, D. 2001. Image analogies. SIGGRAPH Conference Proceedings.
  • Gatys, L. A.; Ecker, A. S.; and Bethge, M. 2015. A neural algorithm of artistic style. CoRR abs/1508.06576.
  • Li, C., and Wand, M. 2016. Combining markov random fields and convolutional neural networks for image synthesis. abs/1601.04589.
  • Thoma, M. 2016. A survey of semantic segmentation. CoRR abs/1602.06541.
  • Yang, Y.; Zhao, H.; You, L.; Tu, R.; Wu, X.; and Jin, X. 2015. Semantic portrait color transfer with internet images. Multimedia Tools and Applications 1–19.

 

 

 

 

 

 

 

Predictive Art – Kunst und Machine Learning

So kann jeder ein Künstler werden. Früher benötigte man viel Training und viel Zeit, um ein Bild zu malen, Musik zu komponieren und andere künstlerische Neigungen auszuleben. Mit Deep Learning kann nun theoretisch jeder zum “Künstler” werden und Kunstwerke erstellen lassen. Mit diesen Tools werdet ihr zum Künstler.

Von der Bitmap zum Kunstwerk

Darstellung wie NeuralDoodle das Bild erstellt

Credits: github/alexjc

Mit Neural Doodle ist es möglich aus einer einfachen Bitmap ein komplexes Kunstwerk zu machen. Das funktioniert mit semantischen Transfer-Learning. Das spannende ist, dass die Maschine die Bedeutung im Bild einschätzen kann und das Bild dann so komponiert, wie es passen sollte. Diese Parameter können noch einem Tuning unterzogen werden, wodurch die abstraktesten Bilder entstehen können.

Das schwarzweiße Farbbild

Bild eines schwarzweißen Leuchtturms sowie eines colorierten.

Credits: github/pavelgonchar

ColorNet hilft dabei, Schwarzweiß-Bildern wieder Leben einzuhauchen. Auch hier kommt semantisches Transfer-Learning zum Einsatz. Mit einer selbstgemalten Bleistiftskizze könnte man somit schnell ein schönes coloriertes Bild erhalten.

 

Semantisches Bildverständnis

Das der Algorithmus nicht nur nach einem Regelset arbeitet, sondern semantische Beziehungen lernt, ist hier besonders wichtig. Damit kann man in Zukunft durchaus spielen. Bilder könnten dann merkwürdige, surreale oder anstößige Situationen komponieren. Apropos komponieren, auch für Texte sowie Musik gibt es spannende Modelle.

Der Geschichtenerzähler

Bild das neural Storyteller nutzt, um eine Geschichte zu erzählen.

Credits: github/ryankiros

Ein einfaches Bild genügt als Input und der Neural-Storyteller erzählt dir eine Geschichte zu dem Bild. Ein gut dokumentierter Urlaub würde ausreichen, um eine spannende Geschichte zu erzählen. Vielleicht kann man dabei sogar seinen Urlaub noch einmal durch eine Maschine reflektieren. Was aber viel wichtiger ist: man kann erlebtes oder eben nicht erlebtes in Bildern ausdrücken und so den Zugang zu einer Story finden.

Klingt das nicht spannend? Filme könnten wie Bücher wahrgenommen werden, sogar für blinde Menschen ist das spannend.

Predictive Music

Logo Deepjazz

Credits: github/jisungk

Ein Blick in die Zukunft der Musik gibt Biaxial-RNN-Music und DeepJazz. Musik kann aus verschiedenen kleinen Patches von Musikstücken komponiert werden. Weiche Übergänge, harte Übergänge, dramatisch oder entspannt. Das alles kann der Algorithmus leisten. So könnte in Zukunft Musik komponiert werden. Musik könnte somit vom linearen Medium zum personalisierten Erleben werden. Spannend, wenn man bedenkt, dass viele Medien aktuell von linear zu personalisiert wechseln und somit immer mehr Menschen und Zielgruppen ansprechen.



Was bleibt?

Für Künstler entstehen in diesen Tagen viele Tools, die ihnen helfen können, über ihre Kunst zu reflektieren. Was sieht der Algorithmus in meiner Kunst? Wie interpretiert er sie? Außerdem können diese Algorithmen helfen, denn richtig eingesetzt, fördern sie die Kreativität der Künstler. Kunst und Künstliche Intelligenz kann Hand in Hand gehen. Kunst könnte sich vom linearen Medium zum personalisierten Erleben verschieben und somit für verschiedene Zielgruppen viel interessanter werden. Auch in der Werbung könnten diese Algorithmen Anwendung finden: personalisierte Sounds, Bilder und Texte, die sich je nach Person und deren Einstellung sowie Emotionen verändert.
Künstliche Intelligenz ist für die Kunst ein interessantes Reflektionsmedium!

Das Fremde – Die Roboterkolonie

Eine Zivilisation von Robotern unter uns? Das gibt es! Das Fremde ist eine Installation der Visual Artists Supermafia zusammen mit 2 Forschern: Michael Spranger und Stéphane Noël. Die Idee hinter Das Fremde ist, die Entwicklung von Sprache (die Erweiterung und Reduktion) in Echtzeit verfolgen zu können. Dafür reist die Ausstellung durch die Welt und bietet den Besuchern damit die Möglichkeit mit den Agenten zu interagieren und natürlich auch ihre eigene Entwicklung zu reflektieren.