Искусственный интеллект учится подделывать лучшие образцы изобразительного искусства

Изготовление фальсификатов работ известных художников является тардиционно и уже давно исторически сложившимся видом творческой деятельности, характеризующимся высокой доходностью. Качество некоторых подделок достигает столь высокого уровня, что любое экспертное сообщество целыми годами ведет дискуссии относительно аутентичности данных произведений. В настоящее время группа ученых из МИТ занимается разработкой компьютерной системы, способной в перспективе создавать имитации полотен исключительного качества. Концепция проекта заключается в том, чтобы программное обеспечение воспроизводило картины таким образом, при котором не только детали остаются неотличимыми от оригинала, но и полностью сохраняются характерная форма и глубина мазков кисти. На текущем этапе проект под названием RePrint находится на стадии разработки; создание изображений осуществляется с использованием специальной краски, адаптированной для работы с 3D-принтером.

Воспользуйтесь нашими услугами

Ни о масле, ни об акварели или других видах краски пока и речи быть не может. Но кто знает, до каких высот мастерства дойдет ИИ в ближайшие несколько лет? Так вот, система, о которой идет речь, состоит из двух частей — 3D-принтере, который наносит слои из специализированных чернил, и нейросети, которая этим принтером управляет. Для того, чтобы воссоздать копию картины, нейросети «показывают» реальное полотно. Система оценивает внешний вид картины, настраивает световую палитру, оценивает цветовую гамму, которая должна присутствовать в картине.

Далее наступает работа принтера. Основная сложность в том, чтобы чернила были нанесены так, чтобы создавалось впечатление реального полотна, включая мазки и даже дефекты. Небольшие проблемы присутствуют практически всегда, и зачастую именно они указывают на то, что полотно — оригинал, а не подделка. Разработчики использовали машинное обучение, так что система постепенно учится у реальных художников.

Интересно то, что компьютеру показывают фотографии картин, а не реальные полотна. И на выходе система создает достаточно точные копии оригинала. Конечно, играют свою роль разница в освещении картины во время ее фотографирования, четкость фотографии и многие другие важные моменты.

Источник: mit.edu

Выше показан оригинал (слева) и его копия, созданная машиной. Разница достаточно хорошо заметна, к сожалению, мазки кисти мастера машина воспроизводить пока не научилась. Но с течением времени разработчики надеются достичь и этого. Сейчас хотя бы цветовая гамма очень похожа, особо сильных ляпов (с определенными оговорками нет).

Достоинства системы, которая «подделывает» полотна налицо — ведь она может воспроизводить как объемную структуру картины, так и давать более обширную цветовую гамму. 3D-принтер работает с 10 цветами и оттенками вместо привычных четырех — синего, красного, желтого и черного. «Понимать» цвета систему учат благодаря старой технике, которая заключается в нанесении множества цветных точек вместо создания картины при помощи мазков кисти. Объединение технологии и старой техники позволяет если не совершать чудеса, то приблизиться к оригинальной технике.

Нейросеть, которая управляет всем процессом воссоздания картины, была обучена на примере 18 000 реальных полотен. Что касается физической структуры полотна, то разработчики в скором будущем надеются увеличить разрешение печатающей головки, а также лучше проработать цветовую гамму, которую воспроизводит нейросеть. Дело в том, что некоторые цвета для 3D-принтера пока недоступны. Это касается, к примеру, кобальтового синего.

Что касается цели, с которой создается «виртуальный художник», то это отнюдь не подделка картин. Наоборот, авторы проекта надеются показать ценителям искусства полотна, которые по тем либо иным соображениям пылятся в запасниках музеев, были украдены или же недоступны по иным причинам.

Стоит отметить, что идея ученых не нова. Еще в 2015 году сообщалось о стартапе Relief Art, который представил особый способ печати Dar3D, позволяющий передать цвет, рисунок картины, а также объем краски на ней. По словам разработчиков, эта технология позволяет наносить изображение на бумагу, холст, кожу, дерево и даже полиэтилен. Техника создания красками объема на полотне называется импасто, она позволяет придать изображению как глубину, так и выразительность.

Для любознательных

На сегодняшний день существует несколько художников и исследователей, которые активно работают с искусственным интеллектом, чтобы создавать произведения, настолько реалистичные и художественно выразительные, что их порой сложно отличить от «оригиналов» мастеров прошлого. Эти проекты не столько подделывают, сколько имитируют стиль великих художников, исследуя границы между человеком и машиной в творчестве.

Вот ключевые личности и подходы:

1. Рефик Анадол (Refik Anadol)

Турецкий медиа-художник, работающий с ИИ и большими данными. Он использует нейросети, обученные на архивах музеев (например, MoMA), чтобы создавать динамические, «снившиеся машине» образы.

Проект Machine Hallucinations — это визуализация того, как ИИ «видит» искусство.
Его работы выставляются в крупнейших музеях мира, включая Нью-Йорк и Лас-Вегас.
Он не копирует конкретные картины, но создаёт новые произведения в духе классических стилей, используя алгоритмы.

2. Марио Клингеманн (Mario Klingemann)

Один из пионеров ИИ-арта. Он называет себя «исследователем машинного сознания».

Проект Memories of Passersby I — машина, генерирующая бесконечные портреты в стиле старых мастеров.
Его работы продаются на аукционах, включая Sotheby’s.
Использует нейросети для создания «новых Рембрандтов» — портретов, которые выглядят так, будто их нарисовал человек в XVII веке.

3. Согвен Чун (Sougwen Chung)

Канадская художница китайского происхождения.

Использует роботов с ИИ, которые рисуют вместе с ней на холсте.
Её проект Drawing Operations — это коллаборация между человеком и машиной, где ИИ имитирует мазки, почерк и стиль.
Результат — произведения, похожие на работы экспрессионистов, но созданные в реальном времени.

4. Нейросети: Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion

Эти технологии позволяют любому пользователю создавать изображения в стиле Ван Гога, Да Винчи или Кандинского за секунды.

Пример: запрос вроде “Пейзаж в стиле И. И. Шишкина, 1890-е, масло” — и нейросеть генерирует почти идеальный аналог.
Хотя это не «подделки» в юридическом смысле, такие изображения могут ввести в заблуждение при отсутствии подписи.

5. Линда Дуния (Linda Dounia)

Сенегальская художница, которая обучает ИИ на своих работах, чтобы тот создавал абстракции в её стиле.

Исследует, может ли машина передать эмоции и смысл, как человек.
Её работы сочетают цифровое и традиционное — например, ИИ-генерация + акварель.

Важно:

ИИ не «подделывает» напрямую, как фальсификатор. Он обучается на миллионах изображений и создаёт новые композиции в определённом стиле.
Однако, такие технологии уже используются для создания фальшивых арт-объектов, особенно в NFT и на онлайн-аукционах.
Эксперты по искусству всё чаще применяют обратные ИИ-инструменты (например, IBM Watson Visual Recognition или Google Arts & Culture) для обнаружения генераций по микронеровностям в мазках, цвете и композиции.

Автор: Максим Агаджанов
Источник: https://habr.com/