Ein neuer Algorithmus von MIT-Forschern namens "MosAIc" entdeckt laut a interessante, aber zutiefst entscheidende Ähnlichkeiten zwischen Kunstwerken, die in großen Museen in New York City und Amsterdam ausgestellt sind. Blogbeitrag geteilt im MIT-Labor für Informatik und künstliche Intelligenz.
Diese Art von KI könnte uns sogar helfen, die Grenzen von auszudrücken generative gegnerische Netzwerke GAN.
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Neues KI-System findet subtile Verbindungen zwischen großartigen Kunstwerken
Das neue MIT-System deckt unbemerkte Ähnlichkeiten zwischen Kunstwerken auf, die im New Yorker Metropolitan Museum of Art MET und im Amsterdamer Rijksmuseum ausgestellt sind. MosAIc scannt ein Bild und nutzt dann tiefe Netzwerke, um Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Kunstwerken zu findenunterschiedliche Kulturen, Medien und Künstler - bisher unentdeckt Berichte Engadget.
In einem Beispiel fand MosAIc eine Verbindung zwischen Jan Asselijns "The Threatened Swan" und Francisco de Zurbaráns "The Martyrdom of Saint Serapion". Ein MIT CSAIL-Doktorand namens Mark Hamilton, Hauptautor eines Papiers über das MosAIc-Projekt, sagte: "Diese beiden Künstler hatten während ihres Lebens keine Korrespondenz oder trafen sich nicht, doch ihre Bilder deuteten auf eine reiche, latente Struktur hin, die beiden Werken zugrunde liegt."
Microsoft, MIT Design MosAIC-System
Microsoft hat sich dem CSAIL-Labor des MIT bei der Gestaltung von MoSAIc angeschlossen - inspiriert von der Ausstellung "Rembrandt and Velazquez" im Rijksmuseum, die kuratiert wurde, um Gemälde zu kombinieren, die möglicherweise anders aussehen, aber durch interpretative oder kritische Stile eine tiefere Verbindung aufweisen, The NextNetz Berichte .
Forscher geben eine Abfrage ein wie "Welches Musikinstrument ist diesem Gemälde eines blau-weißen Kleides am nächsten?". In diesem Beispiel antwortete der Algorithmus mit einer Geige aus Blau und Porzellan, die den Forschern dabei half, den kulturellen Austausch zwischen den beiden zu fördern. Chinesisch und die Holländer.
KI passend zu Farbe, Stil, Bedeutung, Thema
In mancher Hinsicht ist MosAIc nicht unähnlich Google Experiment mit X-Grad-Trennung - bei dem durch eine Reihe von Gemälden Verknüpfungen zwischen zwei Bildern oder Kunstwerken hergestellt wurden. MosAIc übertrifft dies jedoch, da nur ein Bild benötigt wird, um ähnliche stilistische Designs in anderen Bildern zu finden. Der neue Algorithmus verwendet Eingabebilder, um Werke abzugleichenüber verschiedene Kulturen hinweg.
Das Erstellen des Algorithmus war eine Herausforderung, da das Ziel des Abgleichs von Bildern laut Hamilton nicht nur auf ähnlichen Farben und Stilen, sondern auch auf Themen und Bedeutungen basieren musste. Das vollständige Dokument zum Algorithmus ist verfügbar. hier .
KI-Kunstvergleiche könnten die Grenzen von GAN erkunden
Er und seine Kollegen verwendeten eine neuartige K-Nearest Neighbor KNN -Datenstruktur, die ähnliche Bilder über eine baumartige Figur verknüpft, und bewegten sich durch die ästhetische Struktur, bis sie das nächstgelegene Ergebnis entdeckten. Dann wendeten sie den Algorithmus auf die ankombinierte Open-Access-Kunstwerke des Rijksmuseums und der MET.
Die Forscher entdeckten auch, dass diese KI-Methode Wissenschaftlern helfen kann, die Grenzen von GAN Generative Adversarial Network auf der Grundlage von Deepfake-Algorithmen zu finden - und wo sie versagen. Es ist jedoch immer noch unklar, ob der Algorithmus zur Unterscheidung beitragen kann. Deepfakes aus dem echten künstlerischen Artikel.