Зараз генеративні алгоритми на основі блокчейну в основному використовуються в секторі образотворчого мистецтва, де художники пишуть код для створення цифрових та інтерактивних робіт, анімацій та гравюр. Однак мистецтво може бути лише першим відповідним середовищем для цього нового творчого процесу, заснованого на блокчейні. Ми віримо, що генеративні медіа на основі блокчейну отримають широке поширення в усіх інших галузях споживчих товарів і предметів розкоші, і що цей процес художньої творчості створить унікальні нові категорії фізичних продуктів.
Привабливість генеративних колекцій очевидна: споживачі жадають унікальних продуктів, які відображають їх унікальність, водночас об’єднуючи їх із більшою спільнотою. З моделлю 1/1/x генеративні алгоритми досягають цього, створюючи унікальні предмети у великій колекції з єдиною естетикою. Ці унікальні творіння задовольняють специфічні смаки окремих людей, дозволяючи чітко виражатися всередині племені, і їхній успіх у цьому відношенні відображається у підйомі ринку PFP та зростанні нішевих спільнот, які виникли навколо певних генеративних характеристик.
Цікаво, що генеративні алгоритми та розподіл рідкостей 1/1/x також усувають напругу між масовим виробництвом і налаштуванням. У традиційному виробництві масове налаштування продуктів часто є недоцільним і дорогим. Однак генеративні алгоритми можуть бути безпосередньо інтегровані у виробниче обладнання, таке як 3D-принтери, верстати з ЧПК, лазерні принтери, автоматичні ткацькі верстати тощо, забезпечуючи не лише можливість виробництва та розповсюдження, але також дефіцитність та унікальність.
Перетин соціальної динаміки та рідкості, цифрового створення та фізичного виробництва закладає основу для нових категорій споживчих товарів і продуктів розкоші, які поєднують алгоритмічну випадковість, параметризацію для кінцевого користувача та перевірену унікальність для задоволення потреб споживачів.
Історія генеративного виробництва
Художники завжди використовували технології як засіб для дослідження нових вимірів творчості. З часом цей зв’язок явно змінився, від суто мистецьких спроб до перетину мистецтва та виробництва.
1960-ті – раннє генеративне мистецтво: художники починають експериментувати з алгоритмічними процесами для створення творів мистецтва. Використовуючи ранні комп’ютери та мови програмування та такі інструменти, як перо-плотери, такі художники, як Манфред Мор, Віра Молнар і Гарольд Коен, почали створювати твори мистецтва, керовані алгоритмами.
1980-ті – революція персональних комп’ютерів і програмного забезпечення: поява персональних комп’ютерів робить цифрові інструменти більш доступними. Це дозволяє більшій кількості художників випробувати ці нові художні процеси.
1990-ті – 2000-ті – народження та розширення адитивного виробництва: у міру появи та розвитку технології 3D-друку художники побачили нові можливості. Генеративні художники починають експериментувати з цими інструментами, створюючи скульптури та інсталяції безпосередньо зі своїх проектів, керованих програмним забезпеченням.
2000-2010-ті – цифрове мистецтво зустрічається з цифровим виготовленням: у міру розвитку обох сфер цифрові митці співпрацюватимуть із творцями, архітекторами та дизайнерами для реалізації великомасштабних інсталяцій. Такі проекти, як The Living’s Hy-Fi Tower, у своїй концепції використовують принципи генеративного дизайну та використовують сучасні методи виробництва для їх створення. Саме в той час такі програмні інструменти, як Processing, створені для художників, дозволили їм створювати складне процедурне мистецтво без потреби в глибоких знаннях програмування.
2010-ті – зрілість інструментів і методів: генеративні художні платформи та фреймворки, такі як openFrameworks і TouchDesigner, стають дедалі популярнішими. Ці інструменти поєднуються з більш доступними та складними технологіями 3D-друку, лазерного різання та фрезерування з ЧПУ, щоб забезпечити безперебійне виробництво. Наприклад, такі художники, як Nervous, використовують генеративні алгоритми для розробки унікальних прикрас і одягу, які потім виготовляються за допомогою технології 3D-друку.
2020-ті – Конвергенція та співпраця: кордони між мистецтвом, дизайном і виробництвом стають дедалі розмитішими. Мистецькі інсталяції, архітектурні споруди та навіть побутові предмети тепер демонструють унікальну естетику та можливості, які може створити це поєднання. Примітно, що мистецтво на блокчейні в цей час викликало новий інтерес до сфери генеративного мистецтва, використовуючи криптографічні дані як випадкові початкові моменти для колекцій у мережі. У поєднанні з новими примітивами в цифровому фізичному просторі ми наближаємось до нових сфер, де цифрове створення та фізичне виробництво зливаються.
Сучасні генеративні художники не просто створюють мистецтво, вони переосмислюють споживчі товари, поєднуючи естетичну цінність із функціональним дизайном і розсуваючи межі того, що можливо в мистецтві та промисловості.
Експеримент Web3
У Web3 були різні ранні експерименти з генеративним виробництвом.
Trame的Neolice Loom
Craft Nouveau від Trame і CPG — це серія предметів колекціонування, які зосереджуються на поєднанні традиційної майстерності з генеративним мистецтвом, демонструючи здатність генеративного коду зберігати стилі культур і мистецтва з усього світу. Navette Алексіса Андре — це перша колекція від Craft Nouveau, у якій Алексіс написав алгоритм для генерації зображень, які можна було б автоматично виткати за допомогою Neolice Loom — автоматизованого ткацького верстата, який міг використовувати код для ткацтва фізичних виробів.
Екосистема fx(hash) має багато експериментів у виробництві. Ймовірно, це пов’язано з підходом до самопублікування без дозволу. Klangteppich — це динамічний NFT, який постійно розвивається, надає інструкції для плетіння та дозволяє колекціонерам отримати фізичну частину будь-якого кадру, згенерованого з коду. Mini Dahlias містить інструкції в метаданих NFT про те, як створити кишенькову скульптуру розміром 3,5 x 2,0 дюйма з 14 шарів вирізаного лазером альфа-целюлозного килимка. Nuages дає можливість використовувати вихід коду для відтворення варіантів серії Cloud Joanie Lemercier у фізичному просторі за допомогою плотера.
Nuages можливі на fx(хеш)
Поряд із ремеслами та мистецтвом, мода є одним із найбільш вивчених шляхів генеративного виробництва. Ітерація-002, створена 9dcc, є раннім прикладом поєднання генеративного дизайну з фізичними продуктами. Сорочка Iteration-002 була створена в режимі реального часу за допомогою принтера, підключеного до алгоритму SnowFro Squiggles. Принтер покладається на випадковий алгоритм вихідного коду, щоб визначити особливості дизайну, надруковані на сорочці, дотримуючись того самого розподілу функцій, що й оригінальна колекція 10k.
9dcc ІТЕРАЦІЯ-002
Tribute Brand також нещодавно перемішав алгоритм Chromie Squiggle для створення промислового одягу. Власники Chromie Squiggle можуть створювати персоналізовані светри за допомогою унікального Chromie Squiggle, тоді як інші можуть створювати єдині в своєму роді светри за допомогою оригінального алгоритму Chromie Squiggle. Випуск включає цифрові та фізичні светри ODDS, отримані з вихідного коду Chromie Squiggle. Цифрові об’єкти служать кресленнями для майбутніх версій светра та можуть використовуватися як скіни в захоплюючому середовищі, а кожен унікальний цифровий об’єкт ODDS можна обміняти на відповідний фізичний светр ODDS, створений вручну Waste Yarn Project.
Інші варті уваги проекти генеративної моди включають mmERCH і RSTLSS, обидва з яких планують експериментувати з алгоритмічною випадковістю та дизайном.
Generative Manufacturing Stack
Генеративний виробничий стек для генеративних продуктів можна розділити на 5 шарів:
Створення: початковий етап створення дизайну або концепції за допомогою алгоритму або процесу штучного інтелекту.
Керування: процес вибору та точного налаштування створених дизайнів для досягнення бажаних результатів або характеристик.
Переклад: процес перетворення цифрового дизайну в машинозчитувані інструкції або код для використання виробничим обладнанням.
Виготовлення: фізичне виробництво або виробничий процес, який перетворює віртуальні конструкції на фізичні об’єкти. Використовуйте різні матеріали та обладнання, такі як 3D-друк, фрезерування з ЧПУ, лазерне різання, машинне ткацтво та автоматичні ткацькі верстати тощо, щоб створювати об’єкти різних форм і матеріалів.
Сертифікація/зв’язування: перевірка автентичності виготовленого продукту та пов’язування його з цифровим двійником, щоб переконатися в його походження.
Шар створення
Створення генеративних продуктів починається з коду. Такі бібліотеки, як p5.js і Processing, надають художникам і дизайнерам потужні інструменти для створення генеративного мистецтва. Ці бібліотеки розширюють випадковість у блокчейні за допомогою початкових значень, створених із хешів транзакцій, даних токенів, заголовків блоків тощо. Арт-движки блокчейну, такі як ArtBlocks Engine і fx(hash), дозволяють художникам легко вставляти ці випадкові зерна у свій код і карбувати ілюстрації безпосередньо в блокчейні.
Для художників зі штучним інтелектом цей рівень зосереджений на розробці та тонкому налаштуванні моделей для створення бажаного естетичного ефекту. Зазвичай вони вибирають одну з існуючих моделей штучного інтелекту, як-от генеративні змагальні мережі (GAN) як основу. Завдяки зворотному розповсюдженню ваги моделі поступово вдосконалюються, щоб отримати зображення, яке відповідає бажаному стилю. Художники надають відгук, підбираючи найцікавіші результати та включаючи їх у навчальний набір даних. Цей ітеративний процес триває, постійно покращуючи продуктивність моделі, дозволяючи художнику досліджувати різні можливості. На додаток до користувацьких моделей або Stable Diffusion LoRA тощо існують інструменти, які можуть спростити цей процес, наприклад Scenario.gg.
Рівень куратора
Після авторського рівня вихідний код можна додатково вдосконалити відповідно до вподобань користувача. У контексті креативного кодування це часто робиться у формі багатоособової параметризації, наприклад, fx(params) або fx(hash) забезпечує таку функціональність.
У контексті генеративних моделей штучного інтелекту кураторство часто здійснюється через ширшу спільноту власників токенів, як у випадку з генеративними алгоритмами Botto та процесом проектування спільноти Deep Objects.
Студія чи самвидав — завершальна ланка кураторського процесу. Саме тут генеративні студії, такі як Trame і ArtBlocks, демонструють свої роботи публіці, або fx(hash) як самовидавець.
Рівень перекладу
Після визначення алгоритму та дизайну генеративні товари повинні бути переведені в машиночитані інструкції, придатні для виробництва обладнання. Переклад є відносно простим процесом, метою якого є максимально точне відтворення твору у фізичному просторі.
Переклад можна здійснити кількома різними способами, зокрема:
Інтерпретація художника/колекціонера. Найпростіше залишити специфікації фізичного дизайну художнику чи колекціонеру для перекладу об’єкта. Вони вирішать, як буде зроблено виріб, які матеріали використовувати, точні розміри тощо.
Вбудовані функції. Більш масштабований і цікавий підхід полягає у вбудовуванні фізичної інформації, необхідної для виробництва, у сам NFT. Функції в метаданих NFT визначають область перекладу (наприклад, текстура тканини, розмір ниток, інструкції з плетіння тощо).
Пряма інстанціація. Третій підхід полягає у створенні інтерпретованих активів напряму: генеративний алгоритм адаптований до виробничого обладнання, або вихід алгоритму є файлом, який можна надрукувати на 3D, або вершинами 3D-сітки.
Виробничий рівень
Після перекладу отриманий товар буде виготовлений. Виробничий етап є критично важливим етапом, який передбачає перетворення віртуальних конструкцій у фізичні об’єкти. Використовуйте різні технології, такі як 3D-друк, фрезерування з ЧПУ, лазерне різання, машинний друк і автоматичне плетіння, щоб створювати об’єкти з різних матеріалів і форм.
Для вищезгаданого першого випуску Trame з Алексіс Андре Neolice Loom використовувався як виробниче обладнання. Neolice Loom приймає спеціальний сценарій художника та переосмислює код у 3D-простір за допомогою плетіння. Trame також розгалужується в нових медіа, на зображенні вище показано експеримент із створення кераміки.
У той час як виробництво генеративного мистецтва сьогодні є специфічним для генеративного мистецтва, Artmatr підкреслює, що передові інструменти виробництва можуть зробити для фізичного виробництва цифрових об’єктів. Художники співпрацюють із командою Artmatr, надаючи різні цифрові формати файлів, як-от код, 3D-моделі, файли PSD (Photoshop), вектори та анімацію. Далі вони визначають фізичну «нитку», включаючи середовище (олія, УФ, акрил), основу, розміри тощо. Нарешті, це реалізується за допомогою таких машин, як роботизовані руки та 6-осьові принтери. Використовуючи різні методи, такі як струменевий друк, струменеве напилення та екструзія, створена топологія може бути 2D, 2,5D або 3D.
Рівень автентифікації/з’єднання
Після створення фізичного об’єкта його потрібно пов’язати з його цифровим двійником. Це схоже на цифрові фізичні процеси в інших сферах, таких як мода. Комунікаційні чіпи ближнього поля, стеганографія та QR-коди виробництва Kong і IYK є одними з технологій, які з’єднують цифрове з фізичним і забезпечують автентифікацію походження.
Майбутні можливості
У майбутньому ми очікуємо, що існуючі генеративні ілюстрації на блокчейні використовуватимуться як похідні. Ми бачили це в різних модних проектах із використанням Squiggles. Іншим раннім прикладом є Terraflows, який створено на основі мистецької програми Terraforms. Таке мережеве мистецтво може створювати цікаві ефекти у фізичних просторах. Переосмисліть. Наприклад, Fidenza Art Script можна використовувати для створення архітектурних планів 3D-друкованих будинків.
Ще одна цікава майбутня можливість — це токенізація децентралізованих виробничих потужностей для масового виробництва генеративних товарів, утворюючи своєрідну мережу фізичної інфраструктури. Любителі та комерційні виробники з відповідним обладнанням можуть подати заявку на друк або виготовлення своїх опублікованих робіт для колекціонерів чи художників. Токени можуть виміряти апаратну мережу та допомогти з початковою вартістю запуску виробничого підприємства. Це особливо добре підходить до парадигми CC0, яка використовується з кодом блокчейну.
Дивлячись у майбутнє, синтетична біологія та/або хімічне виробництво також можуть бути цікавими шляхами для генеративних властивостей: наприклад, генеративний код міг би алгоритмічно визначати характеристики вирощених у лабораторії кристалів, фенотип рослин і так далі.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
1kx: історія генеративного виробництва, експерименти web3 і стеки
Автор: Accelxr, 1KX Переклад: Golden Finance 0xjs
Майбутнє споживчих товарів є генеративним.
Зараз генеративні алгоритми на основі блокчейну в основному використовуються в секторі образотворчого мистецтва, де художники пишуть код для створення цифрових та інтерактивних робіт, анімацій та гравюр. Однак мистецтво може бути лише першим відповідним середовищем для цього нового творчого процесу, заснованого на блокчейні. Ми віримо, що генеративні медіа на основі блокчейну отримають широке поширення в усіх інших галузях споживчих товарів і предметів розкоші, і що цей процес художньої творчості створить унікальні нові категорії фізичних продуктів.
Привабливість генеративних колекцій очевидна: споживачі жадають унікальних продуктів, які відображають їх унікальність, водночас об’єднуючи їх із більшою спільнотою. З моделлю 1/1/x генеративні алгоритми досягають цього, створюючи унікальні предмети у великій колекції з єдиною естетикою. Ці унікальні творіння задовольняють специфічні смаки окремих людей, дозволяючи чітко виражатися всередині племені, і їхній успіх у цьому відношенні відображається у підйомі ринку PFP та зростанні нішевих спільнот, які виникли навколо певних генеративних характеристик.
Цікаво, що генеративні алгоритми та розподіл рідкостей 1/1/x також усувають напругу між масовим виробництвом і налаштуванням. У традиційному виробництві масове налаштування продуктів часто є недоцільним і дорогим. Однак генеративні алгоритми можуть бути безпосередньо інтегровані у виробниче обладнання, таке як 3D-принтери, верстати з ЧПК, лазерні принтери, автоматичні ткацькі верстати тощо, забезпечуючи не лише можливість виробництва та розповсюдження, але також дефіцитність та унікальність.
Перетин соціальної динаміки та рідкості, цифрового створення та фізичного виробництва закладає основу для нових категорій споживчих товарів і продуктів розкоші, які поєднують алгоритмічну випадковість, параметризацію для кінцевого користувача та перевірену унікальність для задоволення потреб споживачів.
Історія генеративного виробництва
Художники завжди використовували технології як засіб для дослідження нових вимірів творчості. З часом цей зв’язок явно змінився, від суто мистецьких спроб до перетину мистецтва та виробництва.
1960-ті – раннє генеративне мистецтво: художники починають експериментувати з алгоритмічними процесами для створення творів мистецтва. Використовуючи ранні комп’ютери та мови програмування та такі інструменти, як перо-плотери, такі художники, як Манфред Мор, Віра Молнар і Гарольд Коен, почали створювати твори мистецтва, керовані алгоритмами.
1980-ті – революція персональних комп’ютерів і програмного забезпечення: поява персональних комп’ютерів робить цифрові інструменти більш доступними. Це дозволяє більшій кількості художників випробувати ці нові художні процеси.
1990-ті – 2000-ті – народження та розширення адитивного виробництва: у міру появи та розвитку технології 3D-друку художники побачили нові можливості. Генеративні художники починають експериментувати з цими інструментами, створюючи скульптури та інсталяції безпосередньо зі своїх проектів, керованих програмним забезпеченням.
2000-2010-ті – цифрове мистецтво зустрічається з цифровим виготовленням: у міру розвитку обох сфер цифрові митці співпрацюватимуть із творцями, архітекторами та дизайнерами для реалізації великомасштабних інсталяцій. Такі проекти, як The Living’s Hy-Fi Tower, у своїй концепції використовують принципи генеративного дизайну та використовують сучасні методи виробництва для їх створення. Саме в той час такі програмні інструменти, як Processing, створені для художників, дозволили їм створювати складне процедурне мистецтво без потреби в глибоких знаннях програмування.
2010-ті – зрілість інструментів і методів: генеративні художні платформи та фреймворки, такі як openFrameworks і TouchDesigner, стають дедалі популярнішими. Ці інструменти поєднуються з більш доступними та складними технологіями 3D-друку, лазерного різання та фрезерування з ЧПУ, щоб забезпечити безперебійне виробництво. Наприклад, такі художники, як Nervous, використовують генеративні алгоритми для розробки унікальних прикрас і одягу, які потім виготовляються за допомогою технології 3D-друку.
2020-ті – Конвергенція та співпраця: кордони між мистецтвом, дизайном і виробництвом стають дедалі розмитішими. Мистецькі інсталяції, архітектурні споруди та навіть побутові предмети тепер демонструють унікальну естетику та можливості, які може створити це поєднання. Примітно, що мистецтво на блокчейні в цей час викликало новий інтерес до сфери генеративного мистецтва, використовуючи криптографічні дані як випадкові початкові моменти для колекцій у мережі. У поєднанні з новими примітивами в цифровому фізичному просторі ми наближаємось до нових сфер, де цифрове створення та фізичне виробництво зливаються.
Сучасні генеративні художники не просто створюють мистецтво, вони переосмислюють споживчі товари, поєднуючи естетичну цінність із функціональним дизайном і розсуваючи межі того, що можливо в мистецтві та промисловості.
Експеримент Web3
У Web3 були різні ранні експерименти з генеративним виробництвом.
Trame的Neolice Loom
Craft Nouveau від Trame і CPG — це серія предметів колекціонування, які зосереджуються на поєднанні традиційної майстерності з генеративним мистецтвом, демонструючи здатність генеративного коду зберігати стилі культур і мистецтва з усього світу. Navette Алексіса Андре — це перша колекція від Craft Nouveau, у якій Алексіс написав алгоритм для генерації зображень, які можна було б автоматично виткати за допомогою Neolice Loom — автоматизованого ткацького верстата, який міг використовувати код для ткацтва фізичних виробів.
Екосистема fx(hash) має багато експериментів у виробництві. Ймовірно, це пов’язано з підходом до самопублікування без дозволу. Klangteppich — це динамічний NFT, який постійно розвивається, надає інструкції для плетіння та дозволяє колекціонерам отримати фізичну частину будь-якого кадру, згенерованого з коду. Mini Dahlias містить інструкції в метаданих NFT про те, як створити кишенькову скульптуру розміром 3,5 x 2,0 дюйма з 14 шарів вирізаного лазером альфа-целюлозного килимка. Nuages дає можливість використовувати вихід коду для відтворення варіантів серії Cloud Joanie Lemercier у фізичному просторі за допомогою плотера.
Nuages можливі на fx(хеш)
Поряд із ремеслами та мистецтвом, мода є одним із найбільш вивчених шляхів генеративного виробництва. Ітерація-002, створена 9dcc, є раннім прикладом поєднання генеративного дизайну з фізичними продуктами. Сорочка Iteration-002 була створена в режимі реального часу за допомогою принтера, підключеного до алгоритму SnowFro Squiggles. Принтер покладається на випадковий алгоритм вихідного коду, щоб визначити особливості дизайну, надруковані на сорочці, дотримуючись того самого розподілу функцій, що й оригінальна колекція 10k.
Tribute Brand також нещодавно перемішав алгоритм Chromie Squiggle для створення промислового одягу. Власники Chromie Squiggle можуть створювати персоналізовані светри за допомогою унікального Chromie Squiggle, тоді як інші можуть створювати єдині в своєму роді светри за допомогою оригінального алгоритму Chromie Squiggle. Випуск включає цифрові та фізичні светри ODDS, отримані з вихідного коду Chromie Squiggle. Цифрові об’єкти служать кресленнями для майбутніх версій светра та можуть використовуватися як скіни в захоплюючому середовищі, а кожен унікальний цифровий об’єкт ODDS можна обміняти на відповідний фізичний светр ODDS, створений вручну Waste Yarn Project.
Інші варті уваги проекти генеративної моди включають mmERCH і RSTLSS, обидва з яких планують експериментувати з алгоритмічною випадковістю та дизайном.
Generative Manufacturing Stack
Генеративний виробничий стек для генеративних продуктів можна розділити на 5 шарів:
Створення: початковий етап створення дизайну або концепції за допомогою алгоритму або процесу штучного інтелекту.
Керування: процес вибору та точного налаштування створених дизайнів для досягнення бажаних результатів або характеристик.
Переклад: процес перетворення цифрового дизайну в машинозчитувані інструкції або код для використання виробничим обладнанням.
Виготовлення: фізичне виробництво або виробничий процес, який перетворює віртуальні конструкції на фізичні об’єкти. Використовуйте різні матеріали та обладнання, такі як 3D-друк, фрезерування з ЧПУ, лазерне різання, машинне ткацтво та автоматичні ткацькі верстати тощо, щоб створювати об’єкти різних форм і матеріалів.
Сертифікація/зв’язування: перевірка автентичності виготовленого продукту та пов’язування його з цифровим двійником, щоб переконатися в його походження.
Шар створення
Створення генеративних продуктів починається з коду. Такі бібліотеки, як p5.js і Processing, надають художникам і дизайнерам потужні інструменти для створення генеративного мистецтва. Ці бібліотеки розширюють випадковість у блокчейні за допомогою початкових значень, створених із хешів транзакцій, даних токенів, заголовків блоків тощо. Арт-движки блокчейну, такі як ArtBlocks Engine і fx(hash), дозволяють художникам легко вставляти ці випадкові зерна у свій код і карбувати ілюстрації безпосередньо в блокчейні.
Для художників зі штучним інтелектом цей рівень зосереджений на розробці та тонкому налаштуванні моделей для створення бажаного естетичного ефекту. Зазвичай вони вибирають одну з існуючих моделей штучного інтелекту, як-от генеративні змагальні мережі (GAN) як основу. Завдяки зворотному розповсюдженню ваги моделі поступово вдосконалюються, щоб отримати зображення, яке відповідає бажаному стилю. Художники надають відгук, підбираючи найцікавіші результати та включаючи їх у навчальний набір даних. Цей ітеративний процес триває, постійно покращуючи продуктивність моделі, дозволяючи художнику досліджувати різні можливості. На додаток до користувацьких моделей або Stable Diffusion LoRA тощо існують інструменти, які можуть спростити цей процес, наприклад Scenario.gg.
Рівень куратора
Після авторського рівня вихідний код можна додатково вдосконалити відповідно до вподобань користувача. У контексті креативного кодування це часто робиться у формі багатоособової параметризації, наприклад, fx(params) або fx(hash) забезпечує таку функціональність.
У контексті генеративних моделей штучного інтелекту кураторство часто здійснюється через ширшу спільноту власників токенів, як у випадку з генеративними алгоритмами Botto та процесом проектування спільноти Deep Objects.
Студія чи самвидав — завершальна ланка кураторського процесу. Саме тут генеративні студії, такі як Trame і ArtBlocks, демонструють свої роботи публіці, або fx(hash) як самовидавець.
Рівень перекладу
Після визначення алгоритму та дизайну генеративні товари повинні бути переведені в машиночитані інструкції, придатні для виробництва обладнання. Переклад є відносно простим процесом, метою якого є максимально точне відтворення твору у фізичному просторі.
Переклад можна здійснити кількома різними способами, зокрема:
Інтерпретація художника/колекціонера. Найпростіше залишити специфікації фізичного дизайну художнику чи колекціонеру для перекладу об’єкта. Вони вирішать, як буде зроблено виріб, які матеріали використовувати, точні розміри тощо.
Вбудовані функції. Більш масштабований і цікавий підхід полягає у вбудовуванні фізичної інформації, необхідної для виробництва, у сам NFT. Функції в метаданих NFT визначають область перекладу (наприклад, текстура тканини, розмір ниток, інструкції з плетіння тощо).
Пряма інстанціація. Третій підхід полягає у створенні інтерпретованих активів напряму: генеративний алгоритм адаптований до виробничого обладнання, або вихід алгоритму є файлом, який можна надрукувати на 3D, або вершинами 3D-сітки.
Виробничий рівень
Після перекладу отриманий товар буде виготовлений. Виробничий етап є критично важливим етапом, який передбачає перетворення віртуальних конструкцій у фізичні об’єкти. Використовуйте різні технології, такі як 3D-друк, фрезерування з ЧПУ, лазерне різання, машинний друк і автоматичне плетіння, щоб створювати об’єкти з різних матеріалів і форм.
Для вищезгаданого першого випуску Trame з Алексіс Андре Neolice Loom використовувався як виробниче обладнання. Neolice Loom приймає спеціальний сценарій художника та переосмислює код у 3D-простір за допомогою плетіння. Trame також розгалужується в нових медіа, на зображенні вище показано експеримент із створення кераміки.
У той час як виробництво генеративного мистецтва сьогодні є специфічним для генеративного мистецтва, Artmatr підкреслює, що передові інструменти виробництва можуть зробити для фізичного виробництва цифрових об’єктів. Художники співпрацюють із командою Artmatr, надаючи різні цифрові формати файлів, як-от код, 3D-моделі, файли PSD (Photoshop), вектори та анімацію. Далі вони визначають фізичну «нитку», включаючи середовище (олія, УФ, акрил), основу, розміри тощо. Нарешті, це реалізується за допомогою таких машин, як роботизовані руки та 6-осьові принтери. Використовуючи різні методи, такі як струменевий друк, струменеве напилення та екструзія, створена топологія може бути 2D, 2,5D або 3D.
Рівень автентифікації/з’єднання
Після створення фізичного об’єкта його потрібно пов’язати з його цифровим двійником. Це схоже на цифрові фізичні процеси в інших сферах, таких як мода. Комунікаційні чіпи ближнього поля, стеганографія та QR-коди виробництва Kong і IYK є одними з технологій, які з’єднують цифрове з фізичним і забезпечують автентифікацію походження.
Майбутні можливості
У майбутньому ми очікуємо, що існуючі генеративні ілюстрації на блокчейні використовуватимуться як похідні. Ми бачили це в різних модних проектах із використанням Squiggles. Іншим раннім прикладом є Terraflows, який створено на основі мистецької програми Terraforms. Таке мережеве мистецтво може створювати цікаві ефекти у фізичних просторах. Переосмисліть. Наприклад, Fidenza Art Script можна використовувати для створення архітектурних планів 3D-друкованих будинків.
Ще одна цікава майбутня можливість — це токенізація децентралізованих виробничих потужностей для масового виробництва генеративних товарів, утворюючи своєрідну мережу фізичної інфраструктури. Любителі та комерційні виробники з відповідним обладнанням можуть подати заявку на друк або виготовлення своїх опублікованих робіт для колекціонерів чи художників. Токени можуть виміряти апаратну мережу та допомогти з початковою вартістю запуску виробничого підприємства. Це особливо добре підходить до парадигми CC0, яка використовується з кодом блокчейну.
Дивлячись у майбутнє, синтетична біологія та/або хімічне виробництво також можуть бути цікавими шляхами для генеративних властивостей: наприклад, генеративний код міг би алгоритмічно визначати характеристики вирощених у лабораторії кристалів, фенотип рослин і так далі.