消費財の未来はジェネレーティブです。

現在、オンチェーンのジェネレーティブアルゴリズムは、アーティストがデジタルでインタラクティブな作品、アニメーション、印刷物を作成するためのコードを書く際に、主にビジュアルアートの分野で使用されています。 しかし、アートは、この新しいオンチェーンのクリエイティブプロセスに最初に適用できるメディアに過ぎない可能性が高いのです。 オンチェーンのジェネレーティブメディアは、他のすべての消費財や高級品のバーティカルに普及し、この芸術的プロセスは、ジェネレーティブ・マニュファクチャリングを通じて新しいクラスの物理的な制作を可能にすると信じています。

ジェネレーティブコレクションの魅力は明らかで、消費者は独自のアイデンティティを反映しながら、より大きなコミュニティに縛り付けた特徴的な製品に憧れています。 ジェネレーティブ・アルゴリズムは、1/1/xモデルを通じて、まとまりのある美学を持つ幅広いコレクションの中で、唯一無二の作品を生み出すことで、これを実現している。 これらのユニークなクリエイションは、個人の特定の好みに応え、部族内でのきめ細かな表現を可能にし、この試みの成功は、PFP市場の急成長と、特定の生成形質を中心に芽生えたニッチコミュニティによって示されています。

興味深いことに、ジェネレーティブアルゴリズムと1/1/xの希少性分布は、大量生産とカスタマイズの間の緊張関係にも対処しています。 従来の製造業では、カスタマイズされた製品を大規模に作成することは、多くの場合、実用的ではなく、コストがかかります。 しかし、ジェネレーティブアルゴリズムは、3Dプリンター、CNCマシン、レーザープリンター、自動織機、その他のデバイスなどの製造ハードウェアに直接統合することができ、希少性と独自性を提供しながら、生産と流通の面で実現可能性を提供します。

このような社会的ダイナミクスと希少性、デジタル制作と物理的な生産の相互作用は、消費者の欲求を満たすために、アルゴリズムのランダム性、エンドユーザーのパラメータ化、検証可能な独自性を組み合わせた、新しいクラスの消費財と高級品の舞台となります。

ジェネレーティブ・マニュファクチャリングの歴史

アーティストは、創造性の新たな次元を探求する手段として、一貫してテクノロジーに目を向けてきました。 時が経つにつれて、この関係は著しく進化し、純粋な芸術的努力から芸術と製造の合流へと移行しました。

1960年代 - 初期のジェネラティブ・アート:アーティストは、アート作品を制作するためにアルゴリズムによるプロセスを実験し始めました。 初期のコンピューターやプログラミング言語、ペンプロッターなどのツールを使って、マンフレッド・モール、ヴェラ・モルナール、ハロルド・コーエンなどのアーティストは、アルゴリズム主導のアートワークを制作し始めました。

1980年代 - パーソナルコンピュータとソフトウェア革命:パーソナルコンピュータの出現により、デジタルツールがより身近になりました。 これにより、より幅広いアーティストがこれらの斬新な芸術的プロセスを実験できるようになりました。

1990年代から2000年代 - アディティブ・マニュファクチャリングの誕生と拡大:3Dプリンティングが登場し、進化するにつれて、アーティストは新たな機会を見出しました。 ジェネレーティブ アーティストは、これらのツールを試し始め、ソフトウェア主導のデザインから直接彫刻やインスタレーションを制作しました。

2000年代から2010年代 - デジタルアートとデジタルファブリケーションの融合:両分野が成熟するにつれ、デジタルアーティストはメーカー、建築家、デザイナーとコラボレーションし、大規模なインスタレーションを実現しました。 トウモロコシの茎やキノコから栽培された有機レンガを使用したThe LivingのHy-Fiタワーのようなプロジェクトは、そのコンセプトにジェネレーティブデザインの原則を取り入れ、その制作に最新の製造方法を採用しました。 この頃、Processingのようなアーティスト向けのソフトウェアツールにより、深いプログラミング知識がなくても、複雑なプログラムアートを作成できるようになりました。

2010年代 - ツールと手法の成熟:openFrameworksやTouchDesignerなどのジェネレーティブアートプラットフォームやフレームワークの人気が高まった。 これらのツールは、よりアクセスしやすく洗練された3Dプリンティング、レーザー切断、CNCフライス加工技術と組み合わされ、シームレスな生産を可能にしました。 例えば、Nervous Systemのようなアーティストは、ジェネレーティブアルゴリズムを使ってユニークなジュエリーやアパレルアイテムをデザインし、その後3Dプリントしました。

2020年代 - コンバージェンス&コラボレーション:アート、デザイン、製造の境界線はますます曖昧になってきています。 アートインスタレーション、建築構造物、さらには日用品でさえ、組み合わせが生み出すことができるユニークな美学と機能を紹介しています。 特に、オンチェーンアートは、この時期にジェネレーティブアートの分野への関心を新たにし、オンチェーンコレクションのランダムシードとして暗号入力を使用したことです。 デジフィジカル空間における新しいプリミティブと相まって、私たちはデジタルクリエイションとフィジカルプロダクションの融合における新たな足がかりに到達しています。

今日のジェネレーティブ・アーティストは、単にアートを制作しているだけではありません。消費財を再定義し、美的価値と機能的なデザインを融合させ、アートと産業の両方で可能なことのフロンティアを押し広げています。

Web3の実験

web3 では、ジェネレーティブ マニュファクチャリングに関するさまざまな初期の実験が行われています。

ジェネレーティブ・マニュファクチャリングの歴史

アーティストは、創造性の新たな次元を探求する手段として、一貫してテクノロジーに目を向けてきました。 時が経つにつれて、この関係は著しく進化し、純粋な芸術的努力から芸術と製造の合流へと移行しました。

1. 1960年代 - 初期のジェネラティブ・アート:アーティストは、アート作品を制作するためにアルゴリズムによるプロセスを実験し始めました。 初期のコンピューターやプログラミング言語、ペンプロッターなどのツールを使って、マンフレッド・モール、ヴェラ・モルナール、ハロルド・コーエンなどのアーティストは、アルゴリズム主導のアートワークを制作し始めました。
2. 1980年代 - パーソナルコンピュータとソフトウェア革命:パーソナルコンピュータの出現により、デジタルツールがより身近になりました。 これにより、より幅広いアーティストがこれらの斬新な芸術的プロセスを実験できるようになりました。
3. 1990年代から2000年代 - アディティブ・マニュファクチャリングの誕生と拡大:3Dプリンティングが登場し、進化するにつれて、アーティストは新たな機会を見出しました。 ジェネレーティブ アーティストは、これらのツールを試し始め、ソフトウェア主導のデザインから直接彫刻やインスタレーションを制作しました。
4. 2000年代から2010年代 - デジタルアートとデジタルファブリケーションの融合:両分野が成熟するにつれ、デジタルアーティストはメーカー、建築家、デザイナーとコラボレーションし、大規模なインスタレーションを実現しました。 トウモロコシの茎やキノコから栽培された有機レンガを使用したThe LivingのHy-Fiタワーのようなプロジェクトは、そのコンセプトにジェネレーティブデザインの原則を取り入れ、その制作に最新の製造方法を採用しました。 この頃、Processingのようなアーティスト向けのソフトウェアツールにより、深いプログラミング知識がなくても、複雑なプログラムアートを作成できるようになりました。
5. 2010年代 - ツールと手法の成熟:openFrameworksやTouchDesignerなどのジェネレーティブアートプラットフォームやフレームワークの人気が高まった。 これらのツールは、よりアクセスしやすく洗練された3Dプリンティング、レーザー切断、CNCフライス加工技術と組み合わされ、シームレスな生産を可能にしました。 例えば、Nervous Systemのようなアーティストは、ジェネレーティブアルゴリズムを使ってユニークなジュエリーやアパレルアイテムをデザインし、その後3Dプリントしました。
6. 2020年代 - コンバージェンス&コラボレーション:アート、デザイン、製造の境界線はますます曖昧になってきています。 アートインスタレーション、建築構造物、さらには日用品でさえ、組み合わせが生み出すことができるユニークな美学と機能を紹介しています。 特に、オンチェーンアートは、この時期にジェネレーティブアートの分野への関心を新たにし、オンチェーンコレクションのランダムシードとして暗号入力を使用したことです。 デジフィジカル空間における新しいプリミティブと相まって、私たちはデジタルクリエイションとフィジカルプロダクションの融合における新たな足がかりに到達しています。

今日のジェネレーティブ・アーティストは、単にアートを制作しているだけではありません。消費財を再定義し、美的価値と機能的なデザインを融合させ、アートと産業の両方で可能なことのフロンティアを押し広げています。

Web3の実験

web3 では、ジェネレーティブ マニュファクチャリングに関するさまざまな初期の実験が行われています。

TrameのNeolice織機

Trame x CPGのCraft Nouveauは、伝統工芸とジェネレーティブアートの融合に焦点を当てたコレクションシリーズで、世界中の文化のアートスタイルを保存するジェネレーティブコードの能力を紹介しています。 アレクシス・アンドレの「Navette」は、クラフト・ヌーヴォーのデビューコレクションで、アレクシスは、ネオリス織機(物理的な作品を織るためのコードを取り込むことができる自動織機)によって自動的に織られるように設計された画像を生成するアルゴリズムを書きました。

fx(ハッシュ)エコシステムは、セルフパブリッシングに対するパーミッションレスなアプローチのため、製造側で多くの実験が行われてきました。 進化するダイナミックNFTであるKlangteppichは、織機の指示を提供し、コレクターが生成されたフレームの物理的な部分を受け取ることを可能にします。 Mini Dahliasは、NFTのメタデータ内に、レーザーカットされた14層のアルファセルロースマットボードから3.5インチx2.0インチのポケット彫刻を作成する手順を保持しています。 Nuages possibleは、ジョアニー・ルメルシエのクラウドシリーズにバリエーションを作成し、物理空間のプロッターマシンによって再作成されたコードからの出力を作成します。

fx(hash)で可能な数値

工芸品やアート以外では、ファッションはジェネレーティブ・マニュファクチャリングの最も探求されている道の1つです。 9dcc による Iteration-002 の制作は、ジェネレーティブ デザインとフィジカル プロダクトを組み合わせた初期の例だ。 Iteration-002 のシャツは、SnowFro の Squiggles アルゴリズムに接続されたプリンターを使用してライブで制作されました。 プリンターは、ソースコードのアルゴリズムのランダム性に依存して、シャツに印刷されたデザインの特徴を決定し、元の10kコレクションと同じ特性分布に従いました。

9dccイテレーション-002

また、Tribute Brandは最近、Chromie Squiggleアルゴリズムをリミックスして、製造された服を作成しました。 Chromie Squiggleホルダーは、独自のChromie Squiggleを使用してパーソナライズされたセーターを生成できますが、他の人はオリジナルのChromie Squiggleアルゴリズムを使用して独自のセーターを生成できます。 このドロップには、Chromie Squiggleのソースコードから派生したデジタルと物理的なODDSセーターの両方が含まれていました。 デジタルオブジェクトは、将来のセーターエディションの設計図として機能し、没入型環境でスキンとして使用でき、それぞれのユニークなODDSデジタルオブジェクトは、Waste Yarn Projectによって手作りされた対応するODDSフィジカルセーターと引き換えることができます。

その他の注目すべきジェネレーティブファッションプロジェクトには、mmERCHとRSTLSSがあり、どちらもアルゴリズムのランダム性とデザインに関する実験を計画しています。

Deep Objectsは、ジェネレーティブグッズに対して少し異なるアプローチを取り、コミュニティキュレーションエンジンを使用して、GAN AIモデルによって生成された100万個のデザインを1つのピースに絞り込みました。 この最後の作品は、コミュニティによるジェネレーティブな製品制作のショーケースで3Dプリントされる予定だ。

ジェネレーティブ・マニュファクチャリング・スタック

ジェネレーティブ・マニュファクチャリング・スタックは、5つのレイヤーに分けることができます。

作成:アルゴリズムまたはAIプロセスを使用してデザインまたはコンセプトを生成する初期段階。

キュレーション:生成されたデザインを選択して改良し、目的の結果や仕様を実現するプロセス。

翻訳:デジタル設計を機械可読の命令またはコードに変換し、製造装置で使用すること。

製造:さまざまな材料や機器を使用した設計の物理的な生産または製造プロセス。

認証/リンク:製造された製品の真正性を検証し、それをデジタルツインにリンクして出所を確認します。

作成レイヤー

ジェネレーティブグッドの作成はコードから始まります。 p5.jsやProcessingなどのライブラリは、アーティストやデザイナーがジェネレーティブアートを作成するための強力なツールを提供します。 これらのライブラリは、txハッシュ、トークンデータ、ブロックヘッダーなどから生成されたシードを使用して、オンチェーンのランダム性によって拡張されます。 ArtBlocks Engineやfx(hash)などのオンチェーンアートエンジンを使用すると、アーティストはこれらのランダムシードをコードに簡単にプラグインし、オンチェーンで直接アートワークを作成できます。

AI アーティストにとって、このレイヤーは、モデルの開発と微調整に重点を置き、望ましい美学を作成します。 通常、敵対的生成ネットワーク(GAN)などの既存のAIモデルを基盤として選択することから始めます。 バックプロパゲーションにより、モデルの重みが徐々に改善され、目的のスタイルに沿ったアートが生成されます。 アーティストは、最も魅力的な出力をキュレーションし、それらをトレーニングデータセットに組み込むことでフィードバックを提供します。 この反復的なプロセスは、モデルのパフォーマンスを洗練させ、アーティストがさまざまな可能性を探求することを可能にします。 カスタムモデルやStable Diffusion LoRA以外にも、Scenario.gg などのこのプロセスを簡素化するツールがあります。

キュレーションレイヤー

作成レイヤーに続いて、コードの出力をユーザーの好みに合わせてさらに絞り込むことができます。 クリエイティブ コーディングのコンテキストでは、これは通常、fx(hash) の fx(params) で利用できるようなマルチプレイヤー パラメーター化の形式で行われます。

AIジェネレーティブモデルの文脈では、キュレーションは通常、BottoのジェネレーティブアルゴリズムやDeep Objectsのコミュニティデザインプロセスのように、トークンホルダーのより広範なコミュニティを介して行われてきました。

スタジオまたはセルフパブリッシングは、キュレーションプロセスの最終段階です。 そこで登場するのが、TrameやArtBlocksのようなジェネレーティブスタジオが作品を一般公開したり、fx(hash)を自費出版したりするためのものです。

翻訳レイヤー

アルゴリズムと設計が決まったら、生成財を製造ハードウェアの機械可読命令に変換する必要があります。 翻訳は比較的簡単なプロセスであり、物理的な空間で作品を可能な限り正確にオリジナルに再現することを目的としています。

翻訳は、次のようないくつかの方法で行うことができます。

アーティスト/コレクターの解釈。 オブジェクトを翻訳する最も簡単な方法は、物理的なデザイン仕様をアーティストやコレクターに任せることです。 彼らは、作品の作り方、使用する材料、特定の寸法などについて決定を下します。

埋め込まれた特性。 よりスケーラブルで興味深いアプローチは、製造に必要な物理情報をNFT自体に埋め込むことです。 NFTのメタデータ内の特性は、解釈の領域を定義します(例:タペストリー作品の糸数、糸のサイズ、織りの指示など)。

直接インスタンス化。 3つ目のアプローチは、解釈可能なアセットを直接生成する方法で、ジェネレーティブアルゴリズムがすでに製造ハードウェアに適合しているか、アルゴリズムの出力が3Dプリント可能なファイルまたは3Dメッシュの頂点である。

製造レイヤー

翻訳後、生成された商品が製造されます。 製造フェーズは、仮想設計を物理オブジェクトに変換する重要なステップです。 3Dプリント、CNCフライス加工、レーザー切断、ロボプリンター、自動織りなどのいくつかの技術を使用して、さまざまな素材や形状のオブジェクトを作成します。

Trameのジェネレーティブ陶器

前述したアレクシス・アンドレとのTrameの最初のドロップでは、Neolice Loomが製造ハードウェアとして使用されました。 Neolice Loomは、アーティストのカスタムスクリプトを取り込み、織りによってコードを3D空間に再解釈します。 Trameは新しい媒体にも広がっています - 上の写真は、ジェネレーティブ・ポタリーの実験を浮き彫りにしています。

Artmatr は、今日のジェネレーティブ アート制作に特化していますが、高度なファブリケーション ツールがデジタル アイテムの物理的な制作に何ができるかを強調しています。 アーティストはArtmatorチームと協力して、コード、3Dモデル、PSDファイル(Photoshop)、ベクター、アニメーションなど、さまざまなデジタルファイル形式を提出します。 次に、メディウム(油彩、UV、アクリル)、基材、寸法などのパラメータを含む物理的な「糸」を定義します。 最後に、これはロボットアームや6軸プリンターなどの機械を使用して実現されます。 インクジェット印刷、エアブラシ、押し出しなどのさまざまな手法が利用され、結果として得られるトポロジは 2D、2.5D、または 3D にすることができます。

認証/リンク層

物理オブジェクトを作成したら、そのデジタルツインにリンクし直す必要があります。 これは、ファッションのような他の空間におけるデジタルフィジカルなプロセスに似ているでしょう。 KongやIYKが製造したような近距離無線通信チップ、速記、QRコードの使用は、デジタルと物理をリンクし、出所に関する認証を提供するための技術のほんの一部です。

デジタル・インフラストラクチャーに関する最近の投稿はこちら、またはデジタル・ファッションに関する記事では、ファッションに特化したデジタル・フィジカル戦略について掘り下げています。

今後の可能性

今後、既存のオンチェーン・ジェネレーティブ・アートがデリバティブのプログラムとして機能することを期待しています。 これは、さまざまなファッションプロジェクトで Squiggles を使用しており、これのもう 1 つの初期の例は、Terraforms アート プログラムの上に構築されたフロー フィールド スタディである Terraflows です。 このようなネットワーク化されたアートは、物理空間におけるジェネラティブ・アートの魅力的な再解釈につながる可能性があります。 たとえば、Fidenzaのアートスクリプトを使用して、3Dプリントされた住宅の建築レイアウトを作成できます。

もう1つの興味深い将来の可能性は、一種の物理インフラネットワークで大量に生成財を生産するための分散型製造施設のトークン化です。 適切な機器を備えた愛好家や商業メーカーは、コレクターやアーティストが投稿した仕事に入札することで、作品を印刷または作成できます。 トークンは、このハードウェアネットワークを計測し、製造施設の初期コストのブートストラップを支援することができます。 これは、CC0パラダイムとオンチェーンコードの組み合わせと特に相性が良いです。

さらに先を見据えると、合成生物学や化学製造は、生成品質の興味深い手段となる可能性があり、例えば、生成コードを使用して、実験室で成長した結晶の形質や植物の表現型などをアルゴリズムで決定することができます。

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