Auteur : Accelxr, 1KX ; Traduction : Golden Finance 0xjs
L’avenir des biens de consommation est générateur.
Actuellement, les algorithmes génératifs basés sur la blockchain sont principalement utilisés dans le secteur des arts visuels, les artistes écrivant du code pour créer des œuvres, des animations et des impressions numériques et interactives. Cependant, l’art n’est peut-être que le premier support approprié pour ce nouveau processus créatif basé sur la blockchain. Nous pensons que les médias génératifs basés sur la blockchain se généraliseront dans tous les autres secteurs verticaux des biens de consommation et du luxe, et que ce processus de création artistique créera de manière générative de nouvelles catégories uniques de produits physiques.
L'attrait des collections génératives est clair : les consommateurs recherchent des produits uniques qui reflètent leur identité unique tout en les connectant à la communauté dans son ensemble. Avec le modèle 1/1/x, les algorithmes génératifs y parviennent en créant des pièces uniques au sein d’une collection plus large avec une esthétique unifiée. Ces créations uniques répondent aux goûts spécifiques des individus, permettant une expression fine au sein d'une tribu, et leur succès à cet égard se reflète dans l'essor du marché PFP et la croissance de communautés de niche qui ont émergé autour de caractéristiques génératives spécifiques.
Il est intéressant de noter que les algorithmes génératifs et la distribution de rareté 1/1/x résolvent également la tension entre production de masse et personnalisation. Dans la fabrication traditionnelle, la personnalisation de masse des produits est souvent peu pratique et coûteuse. Cependant, les algorithmes génératifs peuvent être directement intégrés au matériel de fabrication, tel que les imprimantes 3D, les machines-outils CNC, les imprimantes laser, les métiers à tisser automatiques, etc., offrant non seulement la faisabilité de la production et de la distribution, mais également la rareté et l'unicité.
L'intersection entre la dynamique sociale et la rareté, la création numérique et la production physique jette les bases de nouvelles catégories de biens de consommation et de produits de luxe qui combinent le hasard algorithmique, le paramétrage de l'utilisateur final et l'unicité vérifiable pour répondre aux besoins des consommateurs.
L'histoire de la fabrication générative
Les artistes ont toujours utilisé la technologie comme moyen d’explorer de nouvelles dimensions de la créativité. Au fil du temps, cette relation a clairement changé, passant d’une démarche purement artistique à l’intersection de l’art et de la fabrication.
Années 1960 – Début de l’art génératif : les artistes commencent à expérimenter des processus algorithmiques pour créer des œuvres d’art. En utilisant les premiers ordinateurs, langages de programmation et outils tels que les traceurs à plume, des artistes comme Manfred Mohr, Vera Molnár et Harold Cohen ont commencé à créer des œuvres d'art basées sur des algorithmes.
Années 1980 – Révolution des ordinateurs personnels et des logiciels : L’avènement des ordinateurs personnels rend les outils numériques plus accessibles. Cela permet à davantage d’artistes d’essayer ces nouveaux procédés artistiques.
Années 1990-2000 – Naissance et expansion de la fabrication additive : à mesure que la technologie d’impression 3D émerge et se développe, les artistes voient de nouvelles opportunités. Les artistes génératifs commencent à expérimenter ces outils, créant des sculptures et des installations directement à partir de leurs conceptions pilotées par logiciel.
Années 2000-2010 - L'art numérique rencontre la fabrication numérique : à mesure que les deux domaines mûrissent, les artistes numériques collaboreront avec des créateurs, des architectes et des designers pour réaliser des installations à grande échelle. Des projets comme la tour Hy-Fi de The Living utilisent des principes de conception générative dans leur conception et utilisent des méthodes de fabrication modernes pour les créer. C'est à cette époque que des outils logiciels tels que Processing, adaptés aux artistes, leur permettent de créer un art procédural complexe sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation.
Années 2010 - Maturité des outils et des méthodes : Les plateformes et frameworks d'art génératif, tels qu'openFrameworks et TouchDesigner, deviennent de plus en plus populaires. Ces outils sont combinés à des technologies d’impression 3D, de découpe laser et de fraisage CNC plus accessibles et sophistiquées pour permettre une production transparente. Par exemple, des artistes comme Nervous utilisent des algorithmes génératifs pour concevoir des bijoux et des vêtements uniques, qui sont ensuite produits à l'aide de la technologie d'impression 3D.
Années 2020 - Convergence et collaboration : les frontières entre art, design et fabrication deviennent de plus en plus floues. Les installations artistiques, les structures architecturales et même les objets du quotidien démontrent désormais l’esthétique et les capacités uniques que cette combinaison peut produire. Notamment, l’art sur la blockchain a actuellement suscité un regain d’intérêt dans le domaine de l’art génératif, utilisant des entrées cryptographiques comme graines aléatoires pour les collections en chaîne. Combinés aux nouvelles primitives de l’espace physique numérique, nous abordons de nouveaux domaines où fusionnent création numérique et production physique.
Les artistes génératifs d'aujourd'hui ne se contentent pas de créer de l'art, ils redéfinissent les biens de consommation, associent valeur esthétique et design fonctionnel et repoussent les frontières de ce qui est possible dans l'art et l'industrie.
Expérience Web3
Dans Web3, il y a eu plusieurs premières expériences de fabrication générative.
Métier à tisser Trame的Neolice
Craft Nouveau de Trame et CPG est une série d'objets de collection qui combinent l'artisanat traditionnel avec l'art génératif, démontrant la capacité du code génératif à préserver les styles de cultures et d'art du monde entier. Navette d'Alexis André est la première collection de Craft Nouveau, dans laquelle Alexis a écrit un algorithme pour générer des images qui pourraient être automatiquement tissées par le Neolice Loom, un métier à tisser automatisé qui pourrait ingérer du code pour tisser des pièces physiques.
L'écosystème fx(hash) compte de nombreuses expériences en matière de fabrication. Cela est probablement dû à son approche d’auto-édition sans autorisation. Klangteppich est un NFT dynamique en constante évolution qui fournit des instructions de tissage et permet aux collectionneurs d'obtenir un morceau physique de n'importe quelle image générée à partir du code. Mini Dahlias comprend des instructions dans les métadonnées du NFT sur la façon de créer une sculpture de poche de 3,5 pouces x 2,0 pouces à partir de 14 couches de tapis d'alpha-cellulose découpé au laser. Nuages permet d'utiliser la sortie du code pour recréer des variations de la série Cloud de Joanie Lemercier dans l'espace physique par une machine traceuse.
Nuages possibles sur fx(hash)
Aux côtés de l’artisanat et de l’art, la mode est l’une des voies les plus explorées de la fabrication générative. L'itération-002 produite par 9dcc est un des premiers exemples de combinaison de conception générative et de produits physiques. La chemise Iteration-002 a été créée en temps réel à l’aide d’une imprimante connectée à l’algorithme Squiggles de SnowFro. L'imprimeur s'appuie sur le caractère aléatoire algorithmique du code source pour déterminer les caractéristiques du design imprimées sur la chemise, en suivant la même répartition des caractéristiques que la collection originale 10k.
9dcc ITERATION-002
Tribute Brand a également récemment remixé l'algorithme Chromie Squiggle pour créer des vêtements manufacturés. Les détenteurs de Chromie Squiggle peuvent générer des pulls personnalisés à l'aide de leur Chromie Squiggle unique, tandis que d'autres peuvent générer des pulls uniques via l'algorithme Chromie Squiggle original. La version comprend des pulls ODDS numériques et physiques dérivés du code source de Chromie Squiggle. Les objets numériques servent de modèles pour les futures versions du pull et peuvent être utilisés comme skins dans l'environnement immersif, et chaque objet numérique ODDS unique peut être échangé contre un pull physique ODDS correspondant, fabriqué à la main par le Waste Yarn Project.
D'autres projets de mode générative remarquables incluent mmERCH et RSTLSS, qui prévoient tous deux d'expérimenter autour du hasard et de la conception algorithmiques.
Pile de fabrication générative
La pile de fabrication générative pour les produits génératifs peut être divisée en 5 couches :
Création : étape initiale de génération d'une conception ou d'un concept à l'aide d'un algorithme ou d'un processus d'intelligence artificielle.
Curation : processus de sélection et d'ajustement des conceptions générées pour obtenir les résultats ou spécifications souhaités.
Traduction : processus de conversion d'une conception numérique en instructions ou en code lisibles par machine destinés à être utilisés par l'équipement de fabrication.
Fabrication : processus de production ou de fabrication physique qui transforme des conceptions virtuelles en objets physiques. Utilisez différents matériaux et équipements, tels que l'impression 3D, le fraisage CNC, la découpe laser, le tissage mécanique et les métiers à tisser automatiques, etc., pour créer des objets de différentes formes et matériaux.
Certification/Lien : Vérifier l'authenticité d'un produit fabriqué et le lier au jumeau numérique pour garantir sa provenance.
Couche de création
La création de produits génératifs commence par le code. Des bibliothèques telles que p5.js et Processing fournissent aux artistes et aux designers des outils puissants pour créer de l'art génératif. Ces bibliothèques étendent le caractère aléatoire de la blockchain avec des graines générées à partir de hachages de transactions, de données de jetons, d'en-têtes de blocs, etc. Les moteurs artistiques blockchain comme ArtBlocks Engine et fx(hash) permettent aux artistes d'insérer facilement ces graines aléatoires dans leur code et de créer des œuvres d'art directement sur la blockchain.
Pour les artistes IA, cette couche se concentre sur le développement et la mise au point des modèles pour créer l’effet esthétique souhaité. Ils en choisissent généralement un parmi les modèles d’IA existants, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN). Grâce à la rétropropagation, les poids du modèle sont progressivement améliorés pour produire des illustrations cohérentes avec le style souhaité. Les artistes fournissent des commentaires en sélectionnant les résultats les plus intéressants et en les incorporant à l'ensemble de données de formation. Ce processus itératif se poursuit, améliorant constamment les performances du modèle, permettant à l'artiste d'explorer différentes possibilités. En plus des modèles personnalisés ou de Stable Diffusion LoRA, etc., il existe des outils qui peuvent simplifier ce processus, comme Scenario.gg.
Niveau de conservateur
Après la couche de création, la sortie du code peut être affinée davantage pour répondre aux préférences de l'utilisateur. Dans le contexte du codage créatif, cela se fait souvent sous la forme d'un paramétrage multi-personnes, tel que fx(params) ou fx(hash) fournit une telle fonctionnalité.
Dans le contexte des modèles génératifs d’IA, la conservation est souvent réalisée par le biais d’une communauté plus large de détenteurs de jetons, comme c’est le cas avec les algorithmes génératifs de Botto et le processus de conception communautaire de Deep Objects.
Le studio ou l'auto-édition est le dernier maillon du processus curatorial. C'est ici que des studios génératifs, comme Trame et ArtBlocks, présentent leur travail au public, ou fx(hash) en tant qu'auto-éditeur.
Couche de traduction
Une fois l’algorithme et la conception déterminés, les biens génératifs doivent être traduits en instructions lisibles par machine et adaptées à la fabrication du matériel. La traduction est un processus relativement simple qui vise à recréer une œuvre dans l’espace physique le plus fidèlement possible.
La traduction peut être effectuée de plusieurs manières différentes, notamment :
Interprétation d’artiste/collectionneur. Il est plus simple de laisser les spécifications de conception physique à l'artiste ou au collectionneur pour traduire l'objet. Ils décideront de la manière dont une pièce sera réalisée, des matériaux à utiliser, des dimensions exactes, etc.
Fonctionnalités intégrées. Une approche plus évolutive et intéressante consiste à intégrer les informations physiques nécessaires à la fabrication dans le NFT lui-même. Les fonctionnalités des métadonnées du NFT définissent le domaine de la traduction (par exemple, la texture du tissu, la taille du fil, les instructions de tissage, etc.).
Instanciation directe. Une troisième approche consiste à générer directement des actifs interprétables : l'algorithme génératif a été adapté au matériel de fabrication, ou la sortie de l'algorithme est un fichier pouvant être imprimé en 3D ou les sommets d'un maillage 3D.
Couche de fabrication
Après traduction, les produits résultants seront fabriqués. La phase de fabrication est une étape critique qui implique la conversion des conceptions virtuelles en objets physiques. Utilisez différentes technologies telles que l'impression 3D, le fraisage CNC, la découpe laser, l'impression machine et le tissage automatique pour créer des objets dans différents matériaux et formes.
Pour la première version susmentionnée de Trame avec Alexis Andre, Neolice Loom a été utilisé comme matériel de fabrication. Neolice Loom accepte le script personnalisé d'un artiste et réinterprète le code dans l'espace 3D grâce au tissage. Trame se lance également dans les nouveaux médias, l'image ci-dessus mettant en évidence une expérience de création de poterie.
Alors que la production artistique générative est aujourd’hui spécifique à l’art génératif, Artmatr met en lumière ce que les outils de fabrication avancés peuvent faire pour la production physique d’objets numériques. Les artistes travaillent avec l'équipe Artmatr pour soumettre une variété de formats de fichiers numériques tels que du code, des modèles 3D, des fichiers PSD (Photoshop), des vecteurs et des animations. Ensuite, ils définissent le « fil conducteur » physique, y compris le support (huile, UV, acrylique), le substrat, les dimensions, etc. Enfin, cela est réalisé en utilisant des machines telles que des bras robotisés et des imprimantes 6 axes. Grâce à différentes techniques telles que l'impression jet d'encre, la pulvérisation par jet et l'extrusion, la topologie générée peut être en 2D, 2,5D ou 3D.
Authentification/Couche de liaison
Une fois qu'un objet physique est créé, il doit être associé à son jumeau numérique. Ceci est similaire aux processus physiques numériques dans d’autres domaines, comme la mode. Les puces de communication en champ proche, la stéganographie et les codes QR fabriqués par Kong et IYK font partie des technologies qui connectent le numérique au physique et permettent d'authentifier la provenance.
Possibilités futures
À l’avenir, nous nous attendons à ce que les œuvres d’art génératives existantes sur la blockchain soient utilisées comme produits dérivés. Nous l'avons vu avec divers projets de mode utilisant Squiggles. Un autre exemple précoce est Terraflows, qui est construit sur le programme artistique Terraforms. Ce type d'art en réseau peut générer des effets intéressants dans des espaces physiques. Réinterpréter. Par exemple, Fidenza Art Script peut être utilisé pour créer des dispositions architecturales pour des maisons imprimées en 3D.
Une autre possibilité future intéressante est la tokenisation d’installations de fabrication décentralisées pour la production de masse de biens génératifs, formant une sorte de réseau d’infrastructures physiques. Les amateurs et les créateurs commerciaux disposant de l'équipement approprié peuvent soumissionner pour imprimer ou produire leurs œuvres publiées pour des collectionneurs ou des artistes. Les jetons peuvent mesurer le réseau matériel et contribuer au coût initial de lancement d’une usine de fabrication. Cela correspond particulièrement bien au paradigme CC0 utilisé avec le code blockchain.
À plus long terme, la biologie synthétique et/ou la fabrication chimique pourraient également constituer des voies intéressantes pour les propriétés génératives : par exemple, un code génératif pourrait déterminer de manière algorithmique les caractéristiques des cristaux cultivés en laboratoire, le phénotype des plantes, etc.
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1kx : une histoire de la fabrication générative, des expériences et des piles Web3
Auteur : Accelxr, 1KX ; Traduction : Golden Finance 0xjs
L’avenir des biens de consommation est générateur.
Actuellement, les algorithmes génératifs basés sur la blockchain sont principalement utilisés dans le secteur des arts visuels, les artistes écrivant du code pour créer des œuvres, des animations et des impressions numériques et interactives. Cependant, l’art n’est peut-être que le premier support approprié pour ce nouveau processus créatif basé sur la blockchain. Nous pensons que les médias génératifs basés sur la blockchain se généraliseront dans tous les autres secteurs verticaux des biens de consommation et du luxe, et que ce processus de création artistique créera de manière générative de nouvelles catégories uniques de produits physiques.
L'attrait des collections génératives est clair : les consommateurs recherchent des produits uniques qui reflètent leur identité unique tout en les connectant à la communauté dans son ensemble. Avec le modèle 1/1/x, les algorithmes génératifs y parviennent en créant des pièces uniques au sein d’une collection plus large avec une esthétique unifiée. Ces créations uniques répondent aux goûts spécifiques des individus, permettant une expression fine au sein d'une tribu, et leur succès à cet égard se reflète dans l'essor du marché PFP et la croissance de communautés de niche qui ont émergé autour de caractéristiques génératives spécifiques.
Il est intéressant de noter que les algorithmes génératifs et la distribution de rareté 1/1/x résolvent également la tension entre production de masse et personnalisation. Dans la fabrication traditionnelle, la personnalisation de masse des produits est souvent peu pratique et coûteuse. Cependant, les algorithmes génératifs peuvent être directement intégrés au matériel de fabrication, tel que les imprimantes 3D, les machines-outils CNC, les imprimantes laser, les métiers à tisser automatiques, etc., offrant non seulement la faisabilité de la production et de la distribution, mais également la rareté et l'unicité.
L'intersection entre la dynamique sociale et la rareté, la création numérique et la production physique jette les bases de nouvelles catégories de biens de consommation et de produits de luxe qui combinent le hasard algorithmique, le paramétrage de l'utilisateur final et l'unicité vérifiable pour répondre aux besoins des consommateurs.
L'histoire de la fabrication générative
Les artistes ont toujours utilisé la technologie comme moyen d’explorer de nouvelles dimensions de la créativité. Au fil du temps, cette relation a clairement changé, passant d’une démarche purement artistique à l’intersection de l’art et de la fabrication.
Années 1960 – Début de l’art génératif : les artistes commencent à expérimenter des processus algorithmiques pour créer des œuvres d’art. En utilisant les premiers ordinateurs, langages de programmation et outils tels que les traceurs à plume, des artistes comme Manfred Mohr, Vera Molnár et Harold Cohen ont commencé à créer des œuvres d'art basées sur des algorithmes.
Années 1980 – Révolution des ordinateurs personnels et des logiciels : L’avènement des ordinateurs personnels rend les outils numériques plus accessibles. Cela permet à davantage d’artistes d’essayer ces nouveaux procédés artistiques.
Années 1990-2000 – Naissance et expansion de la fabrication additive : à mesure que la technologie d’impression 3D émerge et se développe, les artistes voient de nouvelles opportunités. Les artistes génératifs commencent à expérimenter ces outils, créant des sculptures et des installations directement à partir de leurs conceptions pilotées par logiciel.
Années 2000-2010 - L'art numérique rencontre la fabrication numérique : à mesure que les deux domaines mûrissent, les artistes numériques collaboreront avec des créateurs, des architectes et des designers pour réaliser des installations à grande échelle. Des projets comme la tour Hy-Fi de The Living utilisent des principes de conception générative dans leur conception et utilisent des méthodes de fabrication modernes pour les créer. C'est à cette époque que des outils logiciels tels que Processing, adaptés aux artistes, leur permettent de créer un art procédural complexe sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation.
Années 2010 - Maturité des outils et des méthodes : Les plateformes et frameworks d'art génératif, tels qu'openFrameworks et TouchDesigner, deviennent de plus en plus populaires. Ces outils sont combinés à des technologies d’impression 3D, de découpe laser et de fraisage CNC plus accessibles et sophistiquées pour permettre une production transparente. Par exemple, des artistes comme Nervous utilisent des algorithmes génératifs pour concevoir des bijoux et des vêtements uniques, qui sont ensuite produits à l'aide de la technologie d'impression 3D.
Années 2020 - Convergence et collaboration : les frontières entre art, design et fabrication deviennent de plus en plus floues. Les installations artistiques, les structures architecturales et même les objets du quotidien démontrent désormais l’esthétique et les capacités uniques que cette combinaison peut produire. Notamment, l’art sur la blockchain a actuellement suscité un regain d’intérêt dans le domaine de l’art génératif, utilisant des entrées cryptographiques comme graines aléatoires pour les collections en chaîne. Combinés aux nouvelles primitives de l’espace physique numérique, nous abordons de nouveaux domaines où fusionnent création numérique et production physique.
Les artistes génératifs d'aujourd'hui ne se contentent pas de créer de l'art, ils redéfinissent les biens de consommation, associent valeur esthétique et design fonctionnel et repoussent les frontières de ce qui est possible dans l'art et l'industrie.
Expérience Web3
Dans Web3, il y a eu plusieurs premières expériences de fabrication générative.
Métier à tisser Trame的Neolice
Craft Nouveau de Trame et CPG est une série d'objets de collection qui combinent l'artisanat traditionnel avec l'art génératif, démontrant la capacité du code génératif à préserver les styles de cultures et d'art du monde entier. Navette d'Alexis André est la première collection de Craft Nouveau, dans laquelle Alexis a écrit un algorithme pour générer des images qui pourraient être automatiquement tissées par le Neolice Loom, un métier à tisser automatisé qui pourrait ingérer du code pour tisser des pièces physiques.
L'écosystème fx(hash) compte de nombreuses expériences en matière de fabrication. Cela est probablement dû à son approche d’auto-édition sans autorisation. Klangteppich est un NFT dynamique en constante évolution qui fournit des instructions de tissage et permet aux collectionneurs d'obtenir un morceau physique de n'importe quelle image générée à partir du code. Mini Dahlias comprend des instructions dans les métadonnées du NFT sur la façon de créer une sculpture de poche de 3,5 pouces x 2,0 pouces à partir de 14 couches de tapis d'alpha-cellulose découpé au laser. Nuages permet d'utiliser la sortie du code pour recréer des variations de la série Cloud de Joanie Lemercier dans l'espace physique par une machine traceuse.
Nuages possibles sur fx(hash)
Aux côtés de l’artisanat et de l’art, la mode est l’une des voies les plus explorées de la fabrication générative. L'itération-002 produite par 9dcc est un des premiers exemples de combinaison de conception générative et de produits physiques. La chemise Iteration-002 a été créée en temps réel à l’aide d’une imprimante connectée à l’algorithme Squiggles de SnowFro. L'imprimeur s'appuie sur le caractère aléatoire algorithmique du code source pour déterminer les caractéristiques du design imprimées sur la chemise, en suivant la même répartition des caractéristiques que la collection originale 10k.
Tribute Brand a également récemment remixé l'algorithme Chromie Squiggle pour créer des vêtements manufacturés. Les détenteurs de Chromie Squiggle peuvent générer des pulls personnalisés à l'aide de leur Chromie Squiggle unique, tandis que d'autres peuvent générer des pulls uniques via l'algorithme Chromie Squiggle original. La version comprend des pulls ODDS numériques et physiques dérivés du code source de Chromie Squiggle. Les objets numériques servent de modèles pour les futures versions du pull et peuvent être utilisés comme skins dans l'environnement immersif, et chaque objet numérique ODDS unique peut être échangé contre un pull physique ODDS correspondant, fabriqué à la main par le Waste Yarn Project.
D'autres projets de mode générative remarquables incluent mmERCH et RSTLSS, qui prévoient tous deux d'expérimenter autour du hasard et de la conception algorithmiques.
Pile de fabrication générative
La pile de fabrication générative pour les produits génératifs peut être divisée en 5 couches :
Création : étape initiale de génération d'une conception ou d'un concept à l'aide d'un algorithme ou d'un processus d'intelligence artificielle.
Curation : processus de sélection et d'ajustement des conceptions générées pour obtenir les résultats ou spécifications souhaités.
Traduction : processus de conversion d'une conception numérique en instructions ou en code lisibles par machine destinés à être utilisés par l'équipement de fabrication.
Fabrication : processus de production ou de fabrication physique qui transforme des conceptions virtuelles en objets physiques. Utilisez différents matériaux et équipements, tels que l'impression 3D, le fraisage CNC, la découpe laser, le tissage mécanique et les métiers à tisser automatiques, etc., pour créer des objets de différentes formes et matériaux.
Certification/Lien : Vérifier l'authenticité d'un produit fabriqué et le lier au jumeau numérique pour garantir sa provenance.
Couche de création
La création de produits génératifs commence par le code. Des bibliothèques telles que p5.js et Processing fournissent aux artistes et aux designers des outils puissants pour créer de l'art génératif. Ces bibliothèques étendent le caractère aléatoire de la blockchain avec des graines générées à partir de hachages de transactions, de données de jetons, d'en-têtes de blocs, etc. Les moteurs artistiques blockchain comme ArtBlocks Engine et fx(hash) permettent aux artistes d'insérer facilement ces graines aléatoires dans leur code et de créer des œuvres d'art directement sur la blockchain.
Pour les artistes IA, cette couche se concentre sur le développement et la mise au point des modèles pour créer l’effet esthétique souhaité. Ils en choisissent généralement un parmi les modèles d’IA existants, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN). Grâce à la rétropropagation, les poids du modèle sont progressivement améliorés pour produire des illustrations cohérentes avec le style souhaité. Les artistes fournissent des commentaires en sélectionnant les résultats les plus intéressants et en les incorporant à l'ensemble de données de formation. Ce processus itératif se poursuit, améliorant constamment les performances du modèle, permettant à l'artiste d'explorer différentes possibilités. En plus des modèles personnalisés ou de Stable Diffusion LoRA, etc., il existe des outils qui peuvent simplifier ce processus, comme Scenario.gg.
Niveau de conservateur
Après la couche de création, la sortie du code peut être affinée davantage pour répondre aux préférences de l'utilisateur. Dans le contexte du codage créatif, cela se fait souvent sous la forme d'un paramétrage multi-personnes, tel que fx(params) ou fx(hash) fournit une telle fonctionnalité.
Dans le contexte des modèles génératifs d’IA, la conservation est souvent réalisée par le biais d’une communauté plus large de détenteurs de jetons, comme c’est le cas avec les algorithmes génératifs de Botto et le processus de conception communautaire de Deep Objects.
Le studio ou l'auto-édition est le dernier maillon du processus curatorial. C'est ici que des studios génératifs, comme Trame et ArtBlocks, présentent leur travail au public, ou fx(hash) en tant qu'auto-éditeur.
Couche de traduction
Une fois l’algorithme et la conception déterminés, les biens génératifs doivent être traduits en instructions lisibles par machine et adaptées à la fabrication du matériel. La traduction est un processus relativement simple qui vise à recréer une œuvre dans l’espace physique le plus fidèlement possible.
La traduction peut être effectuée de plusieurs manières différentes, notamment :
Interprétation d’artiste/collectionneur. Il est plus simple de laisser les spécifications de conception physique à l'artiste ou au collectionneur pour traduire l'objet. Ils décideront de la manière dont une pièce sera réalisée, des matériaux à utiliser, des dimensions exactes, etc.
Fonctionnalités intégrées. Une approche plus évolutive et intéressante consiste à intégrer les informations physiques nécessaires à la fabrication dans le NFT lui-même. Les fonctionnalités des métadonnées du NFT définissent le domaine de la traduction (par exemple, la texture du tissu, la taille du fil, les instructions de tissage, etc.).
Instanciation directe. Une troisième approche consiste à générer directement des actifs interprétables : l'algorithme génératif a été adapté au matériel de fabrication, ou la sortie de l'algorithme est un fichier pouvant être imprimé en 3D ou les sommets d'un maillage 3D.
Couche de fabrication
Après traduction, les produits résultants seront fabriqués. La phase de fabrication est une étape critique qui implique la conversion des conceptions virtuelles en objets physiques. Utilisez différentes technologies telles que l'impression 3D, le fraisage CNC, la découpe laser, l'impression machine et le tissage automatique pour créer des objets dans différents matériaux et formes.
Pour la première version susmentionnée de Trame avec Alexis Andre, Neolice Loom a été utilisé comme matériel de fabrication. Neolice Loom accepte le script personnalisé d'un artiste et réinterprète le code dans l'espace 3D grâce au tissage. Trame se lance également dans les nouveaux médias, l'image ci-dessus mettant en évidence une expérience de création de poterie.
Alors que la production artistique générative est aujourd’hui spécifique à l’art génératif, Artmatr met en lumière ce que les outils de fabrication avancés peuvent faire pour la production physique d’objets numériques. Les artistes travaillent avec l'équipe Artmatr pour soumettre une variété de formats de fichiers numériques tels que du code, des modèles 3D, des fichiers PSD (Photoshop), des vecteurs et des animations. Ensuite, ils définissent le « fil conducteur » physique, y compris le support (huile, UV, acrylique), le substrat, les dimensions, etc. Enfin, cela est réalisé en utilisant des machines telles que des bras robotisés et des imprimantes 6 axes. Grâce à différentes techniques telles que l'impression jet d'encre, la pulvérisation par jet et l'extrusion, la topologie générée peut être en 2D, 2,5D ou 3D.
Authentification/Couche de liaison
Une fois qu'un objet physique est créé, il doit être associé à son jumeau numérique. Ceci est similaire aux processus physiques numériques dans d’autres domaines, comme la mode. Les puces de communication en champ proche, la stéganographie et les codes QR fabriqués par Kong et IYK font partie des technologies qui connectent le numérique au physique et permettent d'authentifier la provenance.
Possibilités futures
À l’avenir, nous nous attendons à ce que les œuvres d’art génératives existantes sur la blockchain soient utilisées comme produits dérivés. Nous l'avons vu avec divers projets de mode utilisant Squiggles. Un autre exemple précoce est Terraflows, qui est construit sur le programme artistique Terraforms. Ce type d'art en réseau peut générer des effets intéressants dans des espaces physiques. Réinterpréter. Par exemple, Fidenza Art Script peut être utilisé pour créer des dispositions architecturales pour des maisons imprimées en 3D.
Une autre possibilité future intéressante est la tokenisation d’installations de fabrication décentralisées pour la production de masse de biens génératifs, formant une sorte de réseau d’infrastructures physiques. Les amateurs et les créateurs commerciaux disposant de l'équipement approprié peuvent soumissionner pour imprimer ou produire leurs œuvres publiées pour des collectionneurs ou des artistes. Les jetons peuvent mesurer le réseau matériel et contribuer au coût initial de lancement d’une usine de fabrication. Cela correspond particulièrement bien au paradigme CC0 utilisé avec le code blockchain.
À plus long terme, la biologie synthétique et/ou la fabrication chimique pourraient également constituer des voies intéressantes pour les propriétés génératives : par exemple, un code génératif pourrait déterminer de manière algorithmique les caractéristiques des cristaux cultivés en laboratoire, le phénotype des plantes, etc.