Penulis: Accelxr, 1KX; Terjemahan: Golden Finance 0xjs
Masa depan barang konsumsi bersifat generatif.
Saat ini, algoritma generatif berbasis blockchain terutama digunakan di sektor seni visual, dengan seniman menulis kode untuk membuat karya, animasi, dan cetakan digital dan interaktif. Namun, seni mungkin hanya menjadi media pertama yang cocok untuk proses kreatif baru berbasis blockchain ini. Kami percaya bahwa media generatif berbasis blockchain akan tersebar luas di semua produk konsumen dan barang mewah lainnya, dan bahwa proses kreasi artistik ini akan secara generatif menciptakan kategori produk fisik baru yang unik.
Daya tarik koleksi generatif jelas: konsumen mendambakan produk unik yang mencerminkan identitas unik mereka sekaligus menghubungkan mereka dengan komunitas yang lebih luas. Dengan model 1/1/x, algoritme generatif mencapai hal ini dengan menciptakan karya unik dalam koleksi yang lebih besar dengan estetika terpadu. Kreasi unik ini memenuhi selera spesifik masing-masing individu, memungkinkan ekspresi halus dalam suatu suku, dan keberhasilan mereka dalam hal ini tercermin dalam kebangkitan pasar PFP dan pertumbuhan komunitas khusus yang muncul berdasarkan karakteristik generatif tertentu.
Menariknya, algoritme generatif dan distribusi kelangkaan 1/1/x juga menyelesaikan ketegangan antara produksi massal dan penyesuaian. Dalam manufaktur tradisional, penyesuaian produk secara massal seringkali tidak praktis dan mahal. Namun, algoritme generatif dapat langsung diintegrasikan ke dalam perangkat keras manufaktur, seperti printer 3D, peralatan mesin CNC, printer laser, alat tenun otomatis, dll., sehingga tidak hanya memberikan kelayakan produksi dan distribusi, tetapi juga kelangkaan dan keunikan.
Persimpangan antara dinamika sosial dan kelangkaan, kreasi digital, dan produksi fisik meletakkan dasar bagi kategori baru barang konsumsi dan produk mewah yang menggabungkan keacakan algoritmik, parameterisasi pengguna akhir, dan keunikan yang dapat diverifikasi untuk Memenuhi kebutuhan konsumen.
Sejarah manufaktur generatif
Seniman selalu menggunakan teknologi sebagai sarana untuk mengeksplorasi dimensi kreativitas baru. Seiring berjalannya waktu, hubungan ini jelas berubah, dari upaya artistik semata menjadi titik temu antara seni dan manufaktur.
1960-an - Seni Generatif Awal: Seniman mulai bereksperimen dengan proses algoritmik untuk menciptakan karya seni. Dengan menggunakan komputer awal dan bahasa pemrograman serta alat seperti plotter pena, seniman seperti Manfred Mohr, Vera Molnár, dan Harold Cohen mulai membuat karya seni berbasis algoritma.
1980an - Revolusi Komputer Pribadi dan Perangkat Lunak: Munculnya komputer pribadi membuat alat digital lebih mudah diakses. Hal ini memungkinkan lebih banyak seniman untuk mencoba proses artistik baru ini.
1990an-2000an - Kelahiran dan Perluasan Manufaktur Aditif: Ketika teknologi pencetakan 3D muncul dan berkembang, para seniman melihat peluang baru. Seniman generatif mulai bereksperimen dengan alat-alat ini, membuat patung dan instalasi langsung dari desain berbasis perangkat lunak mereka.
2000an-2010an - Seni digital bertemu dengan fabrikasi digital: Seiring dengan semakin matangnya kedua bidang tersebut, seniman digital akan berkolaborasi dengan pembuat, arsitek, dan desainer untuk mewujudkan instalasi berskala besar. Proyek seperti The Living's Hy-Fi Tower menggunakan prinsip desain generatif dalam konsepsinya dan menggunakan metode manufaktur modern untuk membuatnya. Pada saat inilah perangkat lunak seperti Processing, yang dirancang untuk seniman, memungkinkan mereka menciptakan seni prosedural yang kompleks tanpa memerlukan pengetahuan pemrograman yang mendalam.
2010-an - Kematangan alat dan metode: Platform dan kerangka kerja seni generatif, seperti openFrameworks dan TouchDesigner, menjadi semakin populer. Alat-alat ini dipadukan dengan pencetakan 3D, pemotongan laser, dan teknologi penggilingan CNC yang lebih mudah diakses dan canggih untuk memungkinkan produksi yang lancar. Misalnya, seniman seperti Nervous menggunakan algoritma generatif untuk mendesain perhiasan dan pakaian unik, yang kemudian diproduksi menggunakan teknologi pencetakan 3D.
2020-an - Konvergensi dan kolaborasi: batasan antara seni, desain, dan manufaktur menjadi semakin kabur. Instalasi seni, struktur arsitektur, dan bahkan objek sehari-hari kini menunjukkan estetika dan kemampuan unik yang dapat dihasilkan oleh kombinasi ini. Khususnya, seni di blockchain saat ini telah memicu minat baru di bidang seni generatif, menggunakan masukan kriptografi sebagai benih acak untuk koleksi on-chain. Dikombinasikan dengan primitif baru dalam ruang fisik digital, kita mendekati area baru di mana kreasi digital dan produksi fisik menyatu.
Seniman generatif saat ini tidak hanya membuat karya seni, mereka juga mendefinisikan ulang barang-barang konsumen, menggabungkan nilai estetika dengan desain fungsional, dan mendorong batasan dari apa yang mungkin dilakukan dalam seni dan industri.
Eksperimen Web3
Di Web3, ada berbagai eksperimen awal dengan manufaktur generatif.
Trame的Neolice Loom
Craft Nouveau dari Trame dan CPG adalah serangkaian koleksi yang berfokus pada penggabungan keahlian tradisional dengan seni generatif, menunjukkan kemampuan kode generatif untuk melestarikan gaya budaya dan seni dari seluruh dunia. Navette karya Alexis André adalah koleksi pertama dari Craft Nouveau, di mana Alexis menulis algoritme untuk menghasilkan gambar yang dapat ditenun secara otomatis oleh Neolice Loom—alat tenun otomatis yang dapat menyerap kode untuk menenun potongan fisik.
Ekosistem fx(hash) memiliki banyak eksperimen di bidang manufaktur. Hal ini mungkin disebabkan oleh pendekatan penerbitan mandiri tanpa izin. Klangteppich adalah NFT dinamis yang terus berkembang yang memberikan instruksi untuk menenun dan memungkinkan kolektor mendapatkan bagian fisik dari bingkai apa pun yang dihasilkan dari kode. Mini Dahlias menyertakan instruksi dalam metadata NFT tentang cara membuat patung saku berukuran 3,5 inci x 2,0 inci dari 14 lapisan alas alfa-selulosa yang dipotong laser. Nuages memungkinkan penggunaan keluaran kode untuk membuat ulang variasi seri Cloud Joanie Lemercier di ruang fisik oleh mesin plotter.
Nuages mungkin di fx(hash)
Selain kerajinan tangan dan seni, fesyen adalah salah satu jalur manufaktur generatif yang paling banyak dieksplorasi. Iterasi-002 yang diproduksi oleh 9dcc adalah contoh awal penggabungan desain generatif dengan produk fisik. Kaos Iteration-002 dibuat secara real time menggunakan printer yang terhubung dengan algoritma Squiggles SnowFro. Printer mengandalkan keacakan algoritmik kode sumber untuk menentukan fitur desain yang dicetak pada kaos, mengikuti distribusi fitur yang sama seperti koleksi 10k asli.
9dcc ITERASI-002
Tribute Brand juga baru-baru ini me-remix algoritma Chromie Squiggle untuk membuat pakaian jadi. Pemegang Chromie Squiggle dapat membuat sweater yang dipersonalisasi menggunakan Chromie Squiggle mereka yang unik, sementara yang lain dapat membuat sweater unik melalui algoritma Chromie Squiggle yang asli. Rilisan ini mencakup sweater ODDS digital dan fisik yang berasal dari kode sumber Chromie Squiggle. Objek digital berfungsi sebagai cetak biru untuk versi sweter masa depan dan dapat digunakan sebagai kulit di lingkungan yang imersif, dan setiap objek digital ODDS yang unik dapat ditukar dengan sweter fisik ODDS yang sesuai, yang dibuat dengan tangan oleh Proyek Benang Limbah.
Proyek mode generatif penting lainnya termasuk mmERCH dan RSTLSS, keduanya berencana bereksperimen seputar keacakan dan desain algoritmik.
Tumpukan Manufaktur Generatif
Tumpukan produksi generatif untuk produk generatif dapat dibagi menjadi 5 lapisan:
Penciptaan: Tahap awal menghasilkan desain atau konsep menggunakan algoritma atau proses kecerdasan buatan.
Kurasi: Proses memilih dan menyempurnakan desain yang dihasilkan untuk mencapai hasil atau spesifikasi yang diinginkan.
Terjemahan: Proses mengubah desain digital menjadi instruksi atau kode yang dapat dibaca mesin untuk digunakan oleh peralatan manufaktur.
Fabrikasi: Produksi fisik atau proses manufaktur yang mengubah desain virtual menjadi objek fisik. Memanfaatkan bahan dan peralatan yang berbeda, seperti pencetakan 3D, penggilingan CNC, pemotongan laser, mesin tenun dan alat tenun otomatis, dll., untuk membuat objek dengan berbagai bentuk dan bahan.
Sertifikasi/Penautan: Verifikasi keaslian produk yang diproduksi dan tautkan ke kembaran digital untuk memastikan asalnya.
Lapisan pembuatan
Penciptaan produk generatif dimulai dengan kode. Perpustakaan seperti p5.js dan Processing memberi seniman dan desainer alat canggih untuk menciptakan seni generatif. Pustaka ini memperluas keacakan pada blockchain dengan benih yang dihasilkan dari hash transaksi, data token, header blok, dan banyak lagi. Mesin seni Blockchain seperti ArtBlocks Engine dan fx(hash) memungkinkan seniman dengan mudah memasukkan benih acak ini ke dalam kode mereka dan membuat karya seni langsung di blockchain.
Bagi seniman AI, lapisan ini berfokus pada pengembangan dan penyempurnaan model untuk menciptakan efek estetika yang diinginkan. Mereka biasanya memilih salah satu dari model AI yang ada, seperti generative adversarial network (GAN) sebagai basis. Melalui propagasi mundur, bobot model ditingkatkan secara bertahap untuk menghasilkan karya seni yang konsisten dengan gaya yang diinginkan. Seniman memberikan masukan dengan menyusun keluaran yang paling menarik dan memasukkannya ke dalam kumpulan data pelatihan. Proses berulang ini terus berlanjut, terus meningkatkan performa model, memungkinkan seniman mengeksplorasi berbagai kemungkinan. Selain model kustom atau Stable Diffusion LoRA, dll., ada alat yang dapat menyederhanakan proses ini, seperti Scenario.gg.
Tingkat kurator
Setelah lapisan pembuat, keluaran kode dapat disempurnakan lebih lanjut agar sesuai dengan preferensi pengguna. Dalam konteks pengkodean kreatif, hal ini sering dilakukan dalam bentuk parameterisasi multi-orang, seperti fx(params) atau fx(hash) yang menyediakan fungsionalitas tersebut.
Dalam konteks model generatif AI, kurasi sering kali dilakukan melalui komunitas pemegang token yang lebih luas, seperti halnya algoritma generatif Botto dan proses desain komunitas Deep Objects.
Studio atau self publishing merupakan mata rantai terakhir dalam proses kuratorial. Di sinilah studio generatif, seperti Trame dan ArtBlocks, memamerkan karya mereka ke publik, atau fx(hash) sebagai penerbit mandiri.
Lapisan terjemahan
Setelah algoritme dan desain ditentukan, barang generatif harus diterjemahkan ke dalam instruksi yang dapat dibaca mesin yang sesuai untuk pembuatan perangkat keras. Penerjemahan adalah proses yang relatif sederhana yang bertujuan untuk menciptakan kembali sebuah karya dalam ruang fisik seakurat mungkin.
Penerjemahan dapat dilakukan dengan beberapa cara berbeda, antara lain:
Interpretasi Artis/Kolektor. Paling mudah menyerahkan spesifikasi desain fisik kepada seniman atau kolektor untuk menerjemahkan objeknya. Mereka akan memutuskan bagaimana suatu karya akan dibuat, bahan yang digunakan, dimensi pastinya, dll.
Fitur yang tertanam. Pendekatan yang lebih terukur dan menarik adalah dengan memasukkan informasi fisik yang diperlukan untuk produksi ke dalam NFT itu sendiri. Fitur dalam metadata NFT menentukan domain terjemahan (misalnya tekstur kain, ukuran benang, instruksi menenun, dll.).
Instansiasi langsung. Pendekatan ketiga adalah menghasilkan aset yang dapat diinterpretasikan secara langsung: algoritme generatif telah disesuaikan dengan perangkat keras manufaktur, atau keluaran algoritme berupa file yang dapat dicetak 3D atau simpul jaring 3D.
Lapisan manufaktur
Setelah diterjemahkan, barang yang dihasilkan akan diproduksi. Fase manufaktur adalah langkah penting yang melibatkan pengubahan desain virtual menjadi objek fisik. Gunakan berbagai teknologi seperti pencetakan 3D, penggilingan CNC, pemotongan laser, pencetakan mesin, dan tenun otomatis untuk membuat objek dalam berbagai bahan dan bentuk.
Untuk rilis pertama Trame dengan Alexis Andre, Neolice Loom digunakan sebagai perangkat keras manufaktur. Neolice Loom menerima skrip khusus seniman dan menafsirkan ulang kode tersebut ke dalam ruang 3D melalui tenun. Trame juga merambah ke media baru, dengan gambar di atas menyoroti eksperimen dalam menghasilkan tembikar.
Meskipun produksi seni generatif saat ini dikhususkan untuk seni generatif, Artmatr menyoroti apa yang dapat dilakukan oleh alat manufaktur canggih untuk produksi fisik objek digital. Seniman bekerja dengan tim Artmatr untuk mengirimkan berbagai format file digital seperti kode, model 3D, file PSD (Photoshop), vektor dan animasi. Selanjutnya, mereka menentukan “benang” fisik, termasuk media (minyak, UV, akrilik), substrat, dimensi, dan banyak lagi. Terakhir diwujudkan dengan menggunakan mesin seperti lengan robot dan printer 6 sumbu. Menggunakan teknik berbeda seperti pencetakan inkjet, penyemprotan jet, dan ekstrusi, topologi yang dihasilkan dapat berupa 2D, 2.5D, atau 3D.
Otentikasi/Lapisan Tautan
Setelah objek fisik dibuat, objek tersebut perlu dikaitkan dengan kembaran digitalnya. Hal ini mirip dengan proses fisik digital di bidang lain, seperti fashion. Chip komunikasi jarak dekat, steganografi, dan kode QR yang diproduksi oleh Kong dan IYK adalah beberapa teknologi yang menghubungkan digital dengan fisik dan memberikan otentikasi asal.
Kemungkinan Masa Depan
Kedepannya, kami berharap karya seni generatif yang ada di blockchain dapat digunakan sebagai turunan. Kita telah melihat hal ini dalam berbagai proyek mode yang menggunakan Squiggles. Contoh awal lainnya adalah Terraflows, yang dibangun di atas program seni Terraforms. Jenis seni jaringan ini dapat menghasilkan efek menarik dalam ruang fisik. Misalnya, Fidenza Art Script dapat digunakan untuk membuat tata letak arsitektur rumah cetak 3D.
Kemungkinan menarik lainnya di masa depan adalah tokenisasi fasilitas manufaktur yang terdesentralisasi untuk produksi massal barang-barang generatif, sehingga membentuk semacam jaringan infrastruktur fisik. Para penghobi dan pembuat komersial yang memiliki peralatan yang sesuai dapat mengajukan tawaran untuk mencetak atau memproduksi karya terbitannya untuk kolektor atau seniman. Token dapat mengukur jaringan perangkat keras dan membantu biaya awal peluncuran fasilitas manufaktur. Hal ini sangat cocok dengan paradigma CC0 yang digunakan dengan kode blockchain.
Melihat lebih jauh ke depan, biologi sintetik dan/atau fabrikasi kimia juga dapat menjadi cara yang menarik untuk sifat generatif: misalnya, kode generatif dapat secara algoritmik menentukan karakteristik kristal yang dikembangkan di laboratorium, fenotipe tanaman, dan sebagainya.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
1kx: Sejarah manufaktur generatif, eksperimen web3, dan tumpukan
Penulis: Accelxr, 1KX; Terjemahan: Golden Finance 0xjs
Masa depan barang konsumsi bersifat generatif.
Saat ini, algoritma generatif berbasis blockchain terutama digunakan di sektor seni visual, dengan seniman menulis kode untuk membuat karya, animasi, dan cetakan digital dan interaktif. Namun, seni mungkin hanya menjadi media pertama yang cocok untuk proses kreatif baru berbasis blockchain ini. Kami percaya bahwa media generatif berbasis blockchain akan tersebar luas di semua produk konsumen dan barang mewah lainnya, dan bahwa proses kreasi artistik ini akan secara generatif menciptakan kategori produk fisik baru yang unik.
Daya tarik koleksi generatif jelas: konsumen mendambakan produk unik yang mencerminkan identitas unik mereka sekaligus menghubungkan mereka dengan komunitas yang lebih luas. Dengan model 1/1/x, algoritme generatif mencapai hal ini dengan menciptakan karya unik dalam koleksi yang lebih besar dengan estetika terpadu. Kreasi unik ini memenuhi selera spesifik masing-masing individu, memungkinkan ekspresi halus dalam suatu suku, dan keberhasilan mereka dalam hal ini tercermin dalam kebangkitan pasar PFP dan pertumbuhan komunitas khusus yang muncul berdasarkan karakteristik generatif tertentu.
Menariknya, algoritme generatif dan distribusi kelangkaan 1/1/x juga menyelesaikan ketegangan antara produksi massal dan penyesuaian. Dalam manufaktur tradisional, penyesuaian produk secara massal seringkali tidak praktis dan mahal. Namun, algoritme generatif dapat langsung diintegrasikan ke dalam perangkat keras manufaktur, seperti printer 3D, peralatan mesin CNC, printer laser, alat tenun otomatis, dll., sehingga tidak hanya memberikan kelayakan produksi dan distribusi, tetapi juga kelangkaan dan keunikan.
Persimpangan antara dinamika sosial dan kelangkaan, kreasi digital, dan produksi fisik meletakkan dasar bagi kategori baru barang konsumsi dan produk mewah yang menggabungkan keacakan algoritmik, parameterisasi pengguna akhir, dan keunikan yang dapat diverifikasi untuk Memenuhi kebutuhan konsumen.
Sejarah manufaktur generatif
Seniman selalu menggunakan teknologi sebagai sarana untuk mengeksplorasi dimensi kreativitas baru. Seiring berjalannya waktu, hubungan ini jelas berubah, dari upaya artistik semata menjadi titik temu antara seni dan manufaktur.
1960-an - Seni Generatif Awal: Seniman mulai bereksperimen dengan proses algoritmik untuk menciptakan karya seni. Dengan menggunakan komputer awal dan bahasa pemrograman serta alat seperti plotter pena, seniman seperti Manfred Mohr, Vera Molnár, dan Harold Cohen mulai membuat karya seni berbasis algoritma.
1980an - Revolusi Komputer Pribadi dan Perangkat Lunak: Munculnya komputer pribadi membuat alat digital lebih mudah diakses. Hal ini memungkinkan lebih banyak seniman untuk mencoba proses artistik baru ini.
1990an-2000an - Kelahiran dan Perluasan Manufaktur Aditif: Ketika teknologi pencetakan 3D muncul dan berkembang, para seniman melihat peluang baru. Seniman generatif mulai bereksperimen dengan alat-alat ini, membuat patung dan instalasi langsung dari desain berbasis perangkat lunak mereka.
2000an-2010an - Seni digital bertemu dengan fabrikasi digital: Seiring dengan semakin matangnya kedua bidang tersebut, seniman digital akan berkolaborasi dengan pembuat, arsitek, dan desainer untuk mewujudkan instalasi berskala besar. Proyek seperti The Living's Hy-Fi Tower menggunakan prinsip desain generatif dalam konsepsinya dan menggunakan metode manufaktur modern untuk membuatnya. Pada saat inilah perangkat lunak seperti Processing, yang dirancang untuk seniman, memungkinkan mereka menciptakan seni prosedural yang kompleks tanpa memerlukan pengetahuan pemrograman yang mendalam.
2010-an - Kematangan alat dan metode: Platform dan kerangka kerja seni generatif, seperti openFrameworks dan TouchDesigner, menjadi semakin populer. Alat-alat ini dipadukan dengan pencetakan 3D, pemotongan laser, dan teknologi penggilingan CNC yang lebih mudah diakses dan canggih untuk memungkinkan produksi yang lancar. Misalnya, seniman seperti Nervous menggunakan algoritma generatif untuk mendesain perhiasan dan pakaian unik, yang kemudian diproduksi menggunakan teknologi pencetakan 3D.
2020-an - Konvergensi dan kolaborasi: batasan antara seni, desain, dan manufaktur menjadi semakin kabur. Instalasi seni, struktur arsitektur, dan bahkan objek sehari-hari kini menunjukkan estetika dan kemampuan unik yang dapat dihasilkan oleh kombinasi ini. Khususnya, seni di blockchain saat ini telah memicu minat baru di bidang seni generatif, menggunakan masukan kriptografi sebagai benih acak untuk koleksi on-chain. Dikombinasikan dengan primitif baru dalam ruang fisik digital, kita mendekati area baru di mana kreasi digital dan produksi fisik menyatu.
Seniman generatif saat ini tidak hanya membuat karya seni, mereka juga mendefinisikan ulang barang-barang konsumen, menggabungkan nilai estetika dengan desain fungsional, dan mendorong batasan dari apa yang mungkin dilakukan dalam seni dan industri.
Eksperimen Web3
Di Web3, ada berbagai eksperimen awal dengan manufaktur generatif.
Trame的Neolice Loom
Craft Nouveau dari Trame dan CPG adalah serangkaian koleksi yang berfokus pada penggabungan keahlian tradisional dengan seni generatif, menunjukkan kemampuan kode generatif untuk melestarikan gaya budaya dan seni dari seluruh dunia. Navette karya Alexis André adalah koleksi pertama dari Craft Nouveau, di mana Alexis menulis algoritme untuk menghasilkan gambar yang dapat ditenun secara otomatis oleh Neolice Loom—alat tenun otomatis yang dapat menyerap kode untuk menenun potongan fisik.
Ekosistem fx(hash) memiliki banyak eksperimen di bidang manufaktur. Hal ini mungkin disebabkan oleh pendekatan penerbitan mandiri tanpa izin. Klangteppich adalah NFT dinamis yang terus berkembang yang memberikan instruksi untuk menenun dan memungkinkan kolektor mendapatkan bagian fisik dari bingkai apa pun yang dihasilkan dari kode. Mini Dahlias menyertakan instruksi dalam metadata NFT tentang cara membuat patung saku berukuran 3,5 inci x 2,0 inci dari 14 lapisan alas alfa-selulosa yang dipotong laser. Nuages memungkinkan penggunaan keluaran kode untuk membuat ulang variasi seri Cloud Joanie Lemercier di ruang fisik oleh mesin plotter.
Nuages mungkin di fx(hash)
Selain kerajinan tangan dan seni, fesyen adalah salah satu jalur manufaktur generatif yang paling banyak dieksplorasi. Iterasi-002 yang diproduksi oleh 9dcc adalah contoh awal penggabungan desain generatif dengan produk fisik. Kaos Iteration-002 dibuat secara real time menggunakan printer yang terhubung dengan algoritma Squiggles SnowFro. Printer mengandalkan keacakan algoritmik kode sumber untuk menentukan fitur desain yang dicetak pada kaos, mengikuti distribusi fitur yang sama seperti koleksi 10k asli.
Tribute Brand juga baru-baru ini me-remix algoritma Chromie Squiggle untuk membuat pakaian jadi. Pemegang Chromie Squiggle dapat membuat sweater yang dipersonalisasi menggunakan Chromie Squiggle mereka yang unik, sementara yang lain dapat membuat sweater unik melalui algoritma Chromie Squiggle yang asli. Rilisan ini mencakup sweater ODDS digital dan fisik yang berasal dari kode sumber Chromie Squiggle. Objek digital berfungsi sebagai cetak biru untuk versi sweter masa depan dan dapat digunakan sebagai kulit di lingkungan yang imersif, dan setiap objek digital ODDS yang unik dapat ditukar dengan sweter fisik ODDS yang sesuai, yang dibuat dengan tangan oleh Proyek Benang Limbah.
Proyek mode generatif penting lainnya termasuk mmERCH dan RSTLSS, keduanya berencana bereksperimen seputar keacakan dan desain algoritmik.
Tumpukan Manufaktur Generatif
Tumpukan produksi generatif untuk produk generatif dapat dibagi menjadi 5 lapisan:
Penciptaan: Tahap awal menghasilkan desain atau konsep menggunakan algoritma atau proses kecerdasan buatan.
Kurasi: Proses memilih dan menyempurnakan desain yang dihasilkan untuk mencapai hasil atau spesifikasi yang diinginkan.
Terjemahan: Proses mengubah desain digital menjadi instruksi atau kode yang dapat dibaca mesin untuk digunakan oleh peralatan manufaktur.
Fabrikasi: Produksi fisik atau proses manufaktur yang mengubah desain virtual menjadi objek fisik. Memanfaatkan bahan dan peralatan yang berbeda, seperti pencetakan 3D, penggilingan CNC, pemotongan laser, mesin tenun dan alat tenun otomatis, dll., untuk membuat objek dengan berbagai bentuk dan bahan.
Sertifikasi/Penautan: Verifikasi keaslian produk yang diproduksi dan tautkan ke kembaran digital untuk memastikan asalnya.
Lapisan pembuatan
Penciptaan produk generatif dimulai dengan kode. Perpustakaan seperti p5.js dan Processing memberi seniman dan desainer alat canggih untuk menciptakan seni generatif. Pustaka ini memperluas keacakan pada blockchain dengan benih yang dihasilkan dari hash transaksi, data token, header blok, dan banyak lagi. Mesin seni Blockchain seperti ArtBlocks Engine dan fx(hash) memungkinkan seniman dengan mudah memasukkan benih acak ini ke dalam kode mereka dan membuat karya seni langsung di blockchain.
Bagi seniman AI, lapisan ini berfokus pada pengembangan dan penyempurnaan model untuk menciptakan efek estetika yang diinginkan. Mereka biasanya memilih salah satu dari model AI yang ada, seperti generative adversarial network (GAN) sebagai basis. Melalui propagasi mundur, bobot model ditingkatkan secara bertahap untuk menghasilkan karya seni yang konsisten dengan gaya yang diinginkan. Seniman memberikan masukan dengan menyusun keluaran yang paling menarik dan memasukkannya ke dalam kumpulan data pelatihan. Proses berulang ini terus berlanjut, terus meningkatkan performa model, memungkinkan seniman mengeksplorasi berbagai kemungkinan. Selain model kustom atau Stable Diffusion LoRA, dll., ada alat yang dapat menyederhanakan proses ini, seperti Scenario.gg.
Tingkat kurator
Setelah lapisan pembuat, keluaran kode dapat disempurnakan lebih lanjut agar sesuai dengan preferensi pengguna. Dalam konteks pengkodean kreatif, hal ini sering dilakukan dalam bentuk parameterisasi multi-orang, seperti fx(params) atau fx(hash) yang menyediakan fungsionalitas tersebut.
Dalam konteks model generatif AI, kurasi sering kali dilakukan melalui komunitas pemegang token yang lebih luas, seperti halnya algoritma generatif Botto dan proses desain komunitas Deep Objects.
Studio atau self publishing merupakan mata rantai terakhir dalam proses kuratorial. Di sinilah studio generatif, seperti Trame dan ArtBlocks, memamerkan karya mereka ke publik, atau fx(hash) sebagai penerbit mandiri.
Lapisan terjemahan
Setelah algoritme dan desain ditentukan, barang generatif harus diterjemahkan ke dalam instruksi yang dapat dibaca mesin yang sesuai untuk pembuatan perangkat keras. Penerjemahan adalah proses yang relatif sederhana yang bertujuan untuk menciptakan kembali sebuah karya dalam ruang fisik seakurat mungkin.
Penerjemahan dapat dilakukan dengan beberapa cara berbeda, antara lain:
Interpretasi Artis/Kolektor. Paling mudah menyerahkan spesifikasi desain fisik kepada seniman atau kolektor untuk menerjemahkan objeknya. Mereka akan memutuskan bagaimana suatu karya akan dibuat, bahan yang digunakan, dimensi pastinya, dll.
Fitur yang tertanam. Pendekatan yang lebih terukur dan menarik adalah dengan memasukkan informasi fisik yang diperlukan untuk produksi ke dalam NFT itu sendiri. Fitur dalam metadata NFT menentukan domain terjemahan (misalnya tekstur kain, ukuran benang, instruksi menenun, dll.).
Instansiasi langsung. Pendekatan ketiga adalah menghasilkan aset yang dapat diinterpretasikan secara langsung: algoritme generatif telah disesuaikan dengan perangkat keras manufaktur, atau keluaran algoritme berupa file yang dapat dicetak 3D atau simpul jaring 3D.
Lapisan manufaktur
Setelah diterjemahkan, barang yang dihasilkan akan diproduksi. Fase manufaktur adalah langkah penting yang melibatkan pengubahan desain virtual menjadi objek fisik. Gunakan berbagai teknologi seperti pencetakan 3D, penggilingan CNC, pemotongan laser, pencetakan mesin, dan tenun otomatis untuk membuat objek dalam berbagai bahan dan bentuk.
Untuk rilis pertama Trame dengan Alexis Andre, Neolice Loom digunakan sebagai perangkat keras manufaktur. Neolice Loom menerima skrip khusus seniman dan menafsirkan ulang kode tersebut ke dalam ruang 3D melalui tenun. Trame juga merambah ke media baru, dengan gambar di atas menyoroti eksperimen dalam menghasilkan tembikar.
Meskipun produksi seni generatif saat ini dikhususkan untuk seni generatif, Artmatr menyoroti apa yang dapat dilakukan oleh alat manufaktur canggih untuk produksi fisik objek digital. Seniman bekerja dengan tim Artmatr untuk mengirimkan berbagai format file digital seperti kode, model 3D, file PSD (Photoshop), vektor dan animasi. Selanjutnya, mereka menentukan “benang” fisik, termasuk media (minyak, UV, akrilik), substrat, dimensi, dan banyak lagi. Terakhir diwujudkan dengan menggunakan mesin seperti lengan robot dan printer 6 sumbu. Menggunakan teknik berbeda seperti pencetakan inkjet, penyemprotan jet, dan ekstrusi, topologi yang dihasilkan dapat berupa 2D, 2.5D, atau 3D.
Otentikasi/Lapisan Tautan
Setelah objek fisik dibuat, objek tersebut perlu dikaitkan dengan kembaran digitalnya. Hal ini mirip dengan proses fisik digital di bidang lain, seperti fashion. Chip komunikasi jarak dekat, steganografi, dan kode QR yang diproduksi oleh Kong dan IYK adalah beberapa teknologi yang menghubungkan digital dengan fisik dan memberikan otentikasi asal.
Kemungkinan Masa Depan
Kedepannya, kami berharap karya seni generatif yang ada di blockchain dapat digunakan sebagai turunan. Kita telah melihat hal ini dalam berbagai proyek mode yang menggunakan Squiggles. Contoh awal lainnya adalah Terraflows, yang dibangun di atas program seni Terraforms. Jenis seni jaringan ini dapat menghasilkan efek menarik dalam ruang fisik. Misalnya, Fidenza Art Script dapat digunakan untuk membuat tata letak arsitektur rumah cetak 3D.
Kemungkinan menarik lainnya di masa depan adalah tokenisasi fasilitas manufaktur yang terdesentralisasi untuk produksi massal barang-barang generatif, sehingga membentuk semacam jaringan infrastruktur fisik. Para penghobi dan pembuat komersial yang memiliki peralatan yang sesuai dapat mengajukan tawaran untuk mencetak atau memproduksi karya terbitannya untuk kolektor atau seniman. Token dapat mengukur jaringan perangkat keras dan membantu biaya awal peluncuran fasilitas manufaktur. Hal ini sangat cocok dengan paradigma CC0 yang digunakan dengan kode blockchain.
Melihat lebih jauh ke depan, biologi sintetik dan/atau fabrikasi kimia juga dapat menjadi cara yang menarik untuk sifat generatif: misalnya, kode generatif dapat secara algoritmik menentukan karakteristik kristal yang dikembangkan di laboratorium, fenotipe tanaman, dan sebagainya.