Разработка и внедрение AI
Разработка приложения с нейросетью
Создание нейросети
Компьютерное зрение
Разработка приложения с искусственным интеллектом
ChatGPT внедрить в компанию
Создать прототип нейросети
MVP приложения с ChatGPT
Генеративные ИИ модели в искусстве, музыке и литературе: реальные примеры

Генеративные модели ИИ активно внедряются в искусство, музыку, литературу, дизайн, развлечения, моду и здравоохранение. Они расширяют границы творчества, помогая людям улучшать процессы и создавать новые возможности. Однако эти достижения вызывают этические вопросы, которые требуют ответственного подхода и регулирования.

Искусственный интеллект уже не ограничивается обработкой данных и автоматизацией; он активно проникает в творческие индустрии. Генеративные модели, такие как генеративные состязательные сети (GANs), вариационные автокодировщики (VAEs) и трансформеры, действуют не только как инструменты, но и как соавторы, расширяя границы возможностей в искусстве, музыке и литературе. Рассмотрим реальные примеры, которые демонстрируют это преобразующее влияние.
Искусство: Восхождение шедевров, созданных искусственным интеллектом
В 2018 году портрет, созданный моделью ИИ, произвел фурор в мире искусства. Работа "Портрет Эдмонда де Белами" была создана парижской группой Obvious с использованием генеративной состязательной сети (GAN), обученной на базе данных из 15 000 портретов, написанных между 14 и 20 веками. Эта картина была продана за $432,500 на аукционе Christie's, значительно превысив начальную оценку в $7,000 - $10,000. Эта продажа стала первым случаем, когда крупный аукционный дом продал произведение, созданное алгоритмом, сигнализируя о значительном изменении на арт-рынке.

Еще один яркий пример — работа художника Рефика Анадола, который использует GAN для создания интерактивных инсталляций. В своем проекте "Машинная галлюцинация" Анадол обработал более 100 миллионов изображений Нью-Йорка, чтобы создать динамичную визуализацию городской среды, основанную на данных. Эта инсталляция предлагает новый способ восприятия городских пейзажей через призму ИИ, гармонично сочетая искусство и технологии.
Музыка: Сочинение неслыханного
Искусственный интеллект также совершает прорывы в области музыкального сочинительства. Стартап AIVA Technologies из Люксембурга разработал виртуального композитора по имени AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist). В 2016 году AIVA стал первым в мире виртуальным композитором, получившим признание музыкальной авторской организацией (SACEM). AIVA сочиняет оригинальную классическую музыку, которая использовалась в фильмах, рекламе и играх. Альбом "Genesis" демонстрирует симфонические произведения, полностью созданные ИИ, показывая, как ИИ может существенно обогатить музыкальную индустрию.

Еще одно достижение — MuseNet от OpenAI. С использованием модели на основе трансформеров MuseNet может генерировать четырехминутные музыкальные композиции с участием десяти различных инструментов и комбинировать стили от кантри до Моцарта и Битлз. Она обучается на данных без явного человеческого руководства, предоставляя музыкантам возможность легко исследовать новые композиции и стили.
Письмо
В области писательства GPT-3 от OpenAI продемонстрировал удивительную способность ИИ генерировать текст, похожий на человеческий. В сентябре 2020 года газета The Guardian опубликовала статью, полностью написанную GPT-3, под заголовком "Эту статью написал робот. Вы уже боитесь, люди?" Статья вызвала обсуждения о будущем журналистики и роли ИИ в медиа.

Компании, такие как Copy.ai и Jasper, используют эти модели, чтобы помогать бизнесу создавать маркетинговые тексты, посты в социальных сетях и даже блог-статьи. Например, рекламные агентства используют GPT-3 для генерации различных вариантов рекламных текстов, что упрощает творческий процесс и позволяет писателям сосредоточиться на стратегии и доработке.
Дизайн: Создание будущего
Генеративные модели также оказывают влияние на область дизайна. Программное обеспечение Generative Design в Fusion 360 от Autodesk использует алгоритмы для создания оптимальных проектных решений на основе заданных пользователем ограничений и целей. Инженеры вводят параметры, такие как материалы, методы производства и ограничения по стоимости, а программа предлагает множество альтернативных вариантов дизайна. Этот подход был использован Airbus для перепроектирования перегородки в самолете A320, что привело к созданию конструкции, на 45% легче при сохранении всех требований к производительности, что позволяет значительно экономить топливо.

В архитектуре компании, такие как Zaha Hadid Architects, экспериментируют с ИИ для разработки инновационных проектов зданий. Вводя различные экологические и структурные параметры, модели ИИ могут создавать сложные, органические конструкции, которые было бы трудно представить вручную. Это ускоряет процесс проектирования и открывает новые возможности в архитектуре.
Фильм и анимация: Оживление
В индустрии развлечений генеративные модели упрощают создание визуальных эффектов и анимации. Исследовательская группа Disney изучает использование GAN для повышения реалистичности компьютерных лиц, что важно для создания правдоподобных персонажей в фильмах. Эта технология применялась в фильмах, таких как «Изгой-один. Звёздные войны: Истории», для воссоздания лиц актеров, которое органично сочетается с живыми съемками.

Кроме того, GauGAN от Nvidia, модель глубокого обучения, позволяет пользователям создавать фотореалистичные изображения пейзажей из простых набросков. Этот инструмент является ценным для игровых дизайнеров и кинематографистов, быстро создавая концепции сцен, что экономит время и ресурсы на этапе предпродакшена.
Мода: Переосмысление стиля с помощью искусственного интеллекта
Модельный бизнес также активно использует генеративные модели. Например, бренды, такие как Tommy Hilfiger, сотрудничают с IBM Watson для анализа актуальных данных о модных тенденциях. Модели ИИ помогают дизайнерам создавать коллекции одежды, которые соответствуют предпочитаниям современного потребителя.

Кроме того, стартапы, такие как Artomatix (приобретенный Unity Technologies), используют GAN для создания текстур и материалов для 3D-моделей, что упрощает процесс дизайна как в модной, так и в игровой индустриях.
Этические соображения и проблемы
Хотя эти достижения впечатляют, они вызывают важные этические вопросы. Использование дипфейков, например, породило споры о согласии и распространении дезинформации. В 2021 году на TikTok широко распространились дипфейк-видео с участием актера Тома Круза, показав, насколько реалистичными и потенциально вводящими в заблуждение могут быть видео, созданные ИИ. Компании и регуляторы сейчас решают, как управлять и сдерживать злоупотребление такой технологией.
Здравоохранение: ИИ в медицинской визуализации
Помимо искусства, генеративные модели активно развиваются в области здравоохранения. Вариационные автокодировщики (VAE) используются для улучшения медицинской визуализации. Например, исследователи из Nvidia и Королевского колледжа Лондона разработали модель на базе GAN для повышения качества МРТ-сканов. Эта технология позволяет получать изображения высокого разрешения из низкокачественных данных, что помогает врачам ставить более точные диагнозы, не увеличивая время сканирования для пациентов.
Совместное будущее
Эти примеры показывают, что ИИ не заменяет человеческое творчество, а усиливает его. Генеративные модели выступают как соавторы, предлагая новые инструменты и перспективы для создателей в различных отраслях. Они берут на себя повторяющиеся или сложные задачи, позволяя людям сосредоточиться на более высокоуровневых творческих решениях.

По мере развития ИИ можно ожидать еще более инновационных применений, которые переопределят границы творчества. Важно ответственно подходить к использованию этих технологий, чтобы этические соображения были на переднем плане их разработки и внедрения.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи