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RSP

DEEP LEARNIG PHOTOGRAPHY

RSPは、Reverse Simulation Photographyの略です。

本作品は,AIで生成されたもしかしたら居たかもしれない人間のポートレートを、見本としてなるべく近くなるまで作り込み撮影する作品です。また、AIと人間のクリエイティビティを競わせることで、新たな写真撮影技法の創出を狙っています。

人間では創造や創作出来ない、絵を人の技術で近づけようとし、人間と機械の違いを可視化しようと試みています。

制作手順を以下に示します。

 

 

 

<ターゲット画像の選定>

顔画像生成技術*1を使用して、5万枚の顔画像を生成

スナップ写真の審美性を推論可能な人工知能技術*2を用いて、生成した画像群の中から、審美性が高い画像をターゲット画像として選定

*1 StyleGAN3( Tero Karras, Miika Aittala, Samuli Laine, Erik Härkönen, Janne Hellsten, Jaakko Lehtinen, Timo Aila “Alias-Free Generative Adversarial Networks”, Proc. NeurIPS, 34 (2021))、FFHQ-U事前学習済みネットワークを使用。

*2 Vlad Hosu, Bastian Goldlücke, Dietmar Saupe “Effective Aesthetics Prediction With Multi-Level Spatially Pooled Features”, Proc. IEEE CVPR, 9375-9383 (2019)

<Reverse simulation photoの撮影>

1.ターゲット画像中の「実存しない」被写体に類似している「実存している」モデルの選定

2.当該被写体の外見を再現するメイクアップ・ヘアメイクの実施

3.ターゲット画像全体の質感を実現するライティングの決定

4.AIと人間のクリエイティビティを競わせることで、新たな写真撮影技法の創出を試みる。

 

 

 

DATE : 2023.10.13

Toru Yokoyama(amana)

DIRECTION : Kyo Akabane
PROGRAMMING: Kensuke Tobitani
DEEP LEARNIG PHOTOGRAPHY