Toda incursión de una nueva tecnología remueve los cimientos en torno a la figura de la obra, el artista, y su proceso creativo. Los algoritmos generativos crean nuevas imágenes en base a patrones que han extraído de otras obras artísticas, por lo que el límite entre lo realmente creado o parcialmente copiado está en cuestionamiento. ¿La imagen generada por IA de un gato al estilo Vermeer se puede considerar arte?
Profesor de Fundamentos de Imagen Digital en la Universitat Politècnica Catalunya-BarcelonaTechRecordarás el icónico principio de la película ‘Matrix’ , donde una cortina de símbolos nos adentraba en un mundo de imágenes y voces sintéticas. Un entorno tan creíble y realista donde nada podía delatar a quienes lo habitaban que era irreal, a excepción, tal vez, de algunos fallos que se manifestaban en forma de ‘deja vú’.
Desde los primeros sistemas de computación, la idea de diseñar máquinas que pudiesen crear por sí mismas siempre estuvo presente. El campo de la creatividad computacional específicamente se ha dedicado a estudiar la relación entre la creatividad y los sistemas artificiales en un campo de confluencia con disciplinas tan interesantes como la psicología cognitiva.
Dentro de la generación de arte digital podemos encontrar dos aproximaciones basadas en el grado de intervención del artista. Se puede generar una obra programando los parámetros que configuran los objetos de una escena, interviniendo a nivel de píxel o polígono; o bien directamente incorporando ecuaciones matemáticas que permiten definir, por ejemplo, estructuras geométricas o definir el comportamiento físico.
Por su parte, para generar contenido podemos hacerlo desde cuadernos Colab, integrados en aplicaciones como Photoshop o, directamente, desde la web de la empresa como es el caso de Dall·e-2. La mayoría de las veces generaremos la imagen mediante texto, que funciona como una llave entre una imagen ruido y una imagen reconocible. Esa es la razón por la que estas entradas de texto a modo de códigos secretos se pueden comercializar.
A pesar de que utilicemos lenguaje natural en la generación, muchas veces es difícil conseguir el resultado que esperábamos, por ejemplo, que las figuras estén en una determinada pose o que entre dos imágenes generadas haya consistencia. Es por ello que constantemente se van sumando mejoras, como la reciente ControlNet, que permite guiar la generación con entradas de texto, esbozo o poses de cuerpo entre otros.
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