Будущее потребительских товаров - это генерация.

Сегодня генеративные алгоритмы onchain используются в основном в области изобразительного искусства: художники пишут код для создания цифровых и интерактивных работ, анимации и гравюр. Однако искусство, скорее всего, является лишь первым средством, применимым для этого нового творческого процесса на основе ончейн. Мы считаем, что генеративные медиа на основе технологии onchain распространятся по всем другим вертикалям потребительских товаров и предметов роскоши, а этот художественный процесс позволит создать новый класс физических продуктов с помощью генеративного производства.

Привлекательность генеративных коллекций очевидна: потребители жаждут отличительных продуктов, которые отражают их уникальную индивидуальность и в то же время связывают их с большим сообществом. С помощью модели 1/1/x генеративные алгоритмы достигают этой цели, создавая отдельные предметы в более широкой коллекции с целостной эстетикой. Эти уникальные творения отвечают специфическим вкусам отдельных людей, позволяя гранулировать самовыражение внутри племени, и успех этого начинания подтверждается растущей популярностью рынков PFP и нишевых сообществ, возникающих вокруг определенных генеративных признаков.

Интересно, что генеративные алгоритмы и распределения редкости 1/1/x также решают проблему противоречия между массовым производством и кастомизацией. В традиционном производстве создавать индивидуальные продукты в больших масштабах зачастую непрактично и дорого. Однако генеративные алгоритмы могут быть непосредственно интегрированы в оборудование для производства, такое как 3d-принтеры, станки с ЧПУ, лазерные принтеры, автоматические ткацкие станки и другие устройства, обеспечивая возможность производства и распространения, а также дефицит и уникальность.

Это взаимодействие между социальной динамикой и редкостью, цифровым созданием и физическим производством создает основу для нового класса потребительских товаров и предметов роскоши, которые сочетают в себе алгоритмическую случайность, параметризацию конечного пользователя и проверяемую уникальность для удовлетворения желаний потребителей.

История генеративного производства

Художники постоянно обращаются к технологиям как к средству для изучения новых аспектов творчества. Со временем эти отношения претерпели значительные изменения, перейдя от чисто художественных начинаний к слиянию искусства и производства.

1960-е - Раннее генеративное искусство: Художники начали экспериментировать с алгоритмическими процессами для создания произведений искусства. Используя ранние компьютеры и языки программирования, а также такие инструменты, как перьевой плоттер, такие художники, как Манфред Мор, Вера Молнар и Гарольд Коэн, начали создавать произведения искусства, основанные на алгоритмах.

1980-е - Персональные компьютеры & Революция программного обеспечения: Появление персональных компьютеров сделало цифровые инструменты более доступными. Это позволило более широкому кругу художников экспериментировать с этими новыми художественными процессами.

1990-е - 2000-е годы - Рождение & Расширение аддитивного производства: По мере того как 3D-печать появлялась и развивалась, художники увидели новые возможности. Художники-генераторы начали экспериментировать с этими инструментами, создавая скульптуры и инсталляции непосредственно из своих программных разработок.

2000-2010-е годы - цифровое искусство встречается с цифровым изготовлением: По мере развития обеих областей цифровые художники стали сотрудничать с мастерами, архитекторами и дизайнерами для создания масштабных инсталляций. Такие проекты, как башня Hy-Fi от The Living, в которой использовались органические кирпичи, выращенные из стеблей кукурузы и грибов, включали принципы генеративного дизайна в свою концепцию и использовали современные методы производства для ее создания. Примерно в это время появились программные инструменты, предназначенные для художников, такие как Processing, которые позволили им создавать сложные программные произведения искусства, не требуя при этом глубоких знаний программирования.

2010-е годы - Развитие инструментов & методов: Платформы и фреймворки для генеративного искусства, такие как openFrameworks и TouchDesigner, набирают популярность. Эти инструменты в сочетании с более доступными и сложными технологиями 3D-печати, лазерной резки и фрезеровки с ЧПУ обеспечили бесперебойное производство. Например, такие художники, как Nervous System, использовали генеративные алгоритмы для создания уникальных ювелирных изделий и одежды, которые затем были напечатаны на 3D-принтере.

2020-е годы - Конвергенция & Сотрудничество: Грань между искусством, дизайном и производством становится все более размытой. Художественные инсталляции, архитектурные сооружения и даже повседневные предметы теперь демонстрируют уникальную эстетику и возможности, которые может дать эта комбинация. Примечательно, что в это время ончейн-арт возобновил интерес к области генеративного искусства, используя криптографические данные в качестве случайных семян для ончейн-коллекций. В сочетании с новыми примитивами в цифровом физическом пространстве мы достигаем нового плацдарма в браке цифрового творчества и физического производства.

Современные художники-генераторы не просто создают искусство; они переосмысливают потребительские товары, объединяя эстетическую ценность с функциональным дизайном, и расширяют границы возможного как в искусстве, так и в промышленности.

Эксперименты Web3

В рамках web3 проводятся различные ранние эксперименты с генеративным производством.

История генеративного производства

Художники постоянно обращаются к технологиям как к средству для изучения новых аспектов творчества. Со временем эти отношения претерпели значительные изменения, перейдя от чисто художественных начинаний к слиянию искусства и производства.

1. 1960-е - Раннее генеративное искусство: Художники начали экспериментировать с алгоритмическими процессами для создания произведений искусства. Используя ранние компьютеры и языки программирования, а также такие инструменты, как перьевой плоттер, такие художники, как Манфред Мор, Вера Молнар и Гарольд Коэн, начали создавать произведения искусства, основанные на алгоритмах.
2. 1980-е - Персональные компьютеры & Революция программного обеспечения: Появление персональных компьютеров сделало цифровые инструменты более доступными. Это позволило более широкому кругу художников экспериментировать с этими новыми художественными процессами.
3. 1990-е - 2000-е годы - Рождение & Расширение аддитивного производства: По мере того как 3D-печать появлялась и развивалась, художники увидели новые возможности. Художники-генераторы начали экспериментировать с этими инструментами, создавая скульптуры и инсталляции непосредственно из своих программных разработок.
4. 2000-2010-е годы - цифровое искусство встречается с цифровым изготовлением: По мере развития обеих областей цифровые художники стали сотрудничать с мастерами, архитекторами и дизайнерами для создания масштабных инсталляций. Такие проекты, как башня Hy-Fi от The Living, в которой использовались органические кирпичи, выращенные из стеблей кукурузы и грибов, включали принципы генеративного дизайна в свою концепцию и использовали современные методы производства для ее создания. Примерно в это время появились программные инструменты, предназначенные для художников, такие как Processing, которые позволили им создавать сложные программные произведения искусства, не требуя при этом глубоких знаний программирования.
5. 2010-е годы - Развитие инструментов & методов: Платформы и фреймворки для генеративного искусства, такие как openFrameworks и TouchDesigner, набирают популярность. Эти инструменты в сочетании с более доступными и сложными технологиями 3D-печати, лазерной резки и фрезеровки с ЧПУ обеспечили бесперебойное производство. Например, такие художники, как Nervous System, использовали генеративные алгоритмы для создания уникальных ювелирных изделий и одежды, которые затем были напечатаны на 3D-принтере.
6. 2020-е годы - Конвергенция & Сотрудничество: Грань между искусством, дизайном и производством становится все более размытой. Художественные инсталляции, архитектурные сооружения и даже повседневные предметы теперь демонстрируют уникальную эстетику и возможности, которые может дать эта комбинация. Примечательно, что в это время ончейн-арт возобновил интерес к области генеративного искусства, используя криптографические данные в качестве случайных семян для ончейн-коллекций. В сочетании с новыми примитивами в цифровом физическом пространстве мы достигаем нового плацдарма в браке цифрового творчества и физического производства.

Современные художники-генераторы не просто создают искусство; они переосмысливают потребительские товары, объединяя эстетическую ценность с функциональным дизайном, и расширяют границы возможного как в искусстве, так и в промышленности.

Эксперименты Web3

В рамках web3 проводятся различные ранние эксперименты с генеративным производством.

Neolice Loom от Trame

Craft Nouveau от Trame x CPG - это серия коллекций, посвященных сочетанию традиционных ремесел с генеративным искусством, демонстрирующая способность генеративного кода сохранять художественные стили культур по всему миру. Navette by Alexis André - дебютная коллекция Craft Nouveau, в которой Алексис написала алгоритм, генерирующий изображения, предназначенные для автоматического плетения на Neolice Loom - автоматическом ткацком станке, который может впитывать код для плетения физических изделий.

Экосистема fx(hash) стала свидетелем множества экспериментов на стороне производства - скорее всего, благодаря своему безразрешительному подходу к самопубликации. Klangteppich, развивающийся динамический NFT предоставляет инструкции для ткацкого станка и позволяет коллекционеру получить физическую часть любой сгенерированной рамки. В метаданных NFT содержатся инструкции по созданию карманной скульптуры размером 3,5" x 2,0" из 14 слоев вырезанного лазером альфа-целлюлозного матового картона. Nuages possible создает вариации на тему серии облаков Джоани Лемерсье (Joanie Lemercier), при этом выходные данные кода воссоздаются плоттерной машиной в физическом пространстве.

Возможны нюансы на fx(hash)

За пределами ремесел и искусства мода является одним из наиболее изученных направлений генеративного производства. Производство Iteration-002 компанией 9dcc - это ранний пример сочетания генеративного дизайна и физических продуктов. Футболки Iteration-002 были изготовлены в реальном времени с помощью принтера, который был подключен к алгоритму Squiggles от SnowFro. Принтер полагался на алгоритмическую случайность исходного кода, чтобы определить черты рисунка, напечатанного на футболке, и он следовал тому же распределению черт, что и оригинальная коллекция 10k.

9dcc ITERATION-002

Tribute Brand также недавно переделал алгоритм Chromie Squiggle для создания одежды. Обладатели Chromie Squiggle могут создавать персонализированные свитера, используя свой уникальный Chromie Squiggle, в то время как другие могут создавать единственные в своем роде свитера, используя оригинальный алгоритм Chromie Squiggle. В комплект входил как цифровой, так и физический свитер ODDS, созданный на основе исходного кода Chromie Squiggle. Цифровые объекты служат чертежами для будущих выпусков свитеров и могут быть использованы в качестве скинов в иммерсивных средах. Каждый уникальный цифровой объект ODDS можно обменять на соответствующий физический свитер ODDS, сделанный вручную компанией Waste Yarn Project.

Среди других заметных проектов в области генеративной моды - mmERCH и RSTLSS, оба из которых планируют экспериментировать с алгоритмической случайностью и дизайном.

Используя несколько иной подход к генеративным товарам, компания Deep Objects использовала механизм курирования сообщества, чтобы сократить миллион дизайнов, сгенерированных ее моделью искусственного интеллекта GAN, до одного экземпляра. Теперь эта финальная деталь будет напечатана в 3d-формате, чтобы продемонстрировать создание генеративного продукта с помощью сообщества.

Стек генеративного производства

Стек генеративного производства можно разбить на 5 уровней:

Создание: Начальный этап, на котором дизайн или концепция создаются с помощью алгоритмов или процессов искусственного интеллекта.

Курирование: Процесс отбора и доработки созданных дизайнов для достижения желаемых результатов или спецификаций.

Перевод: Преобразование цифрового дизайна в машиночитаемые инструкции или код для использования производственным оборудованием.

Изготовление: Физическое производство или процесс изготовления дизайна с использованием различных материалов и оборудования.

Аутентификация / связывание: Проверка подлинности изготовленного продукта и связывание его с его цифровым двойником для обеспечения происхождения.

Слой создания

Создание генеративного блага начинается с кода. Такие библиотеки, как p5.js и Processing, предоставляют художникам и дизайнерам мощные инструменты для создания генеративного искусства. Эти библиотеки расширяются за счет случайности на цепочке, используя семена, сгенерированные из хэшей tx, данных токенов, заголовков блоков и т.д. Ончейн-арт движки, такие как ArtBlocks Engine и fx(hash), позволяют художникам легко подключать эти случайные семена к своему коду и майнить произведения искусства прямо на ончейне.

Для художников искусственного интеллекта этот слой сосредоточен на разработке модели и тонкой настройке для создания желаемой эстетики. Обычно они начинают с выбора уже существующей модели ИИ, например, генеративной состязательной сети (GAN) в качестве основы. С помощью обратного распространения весовые коэффициенты модели постепенно улучшаются, чтобы создать искусство, соответствующее желаемому стилю. Исполнитель обеспечивает обратную связь, отбирая наиболее привлекательные результаты и включая их обратно в обучающий набор данных. Этот итеративный процесс продолжается, улучшая характеристики модели и позволяя художнику исследовать различные возможности. Помимо пользовательских моделей или Stable Diffusion LoRAs, существуют также инструменты, упрощающие этот процесс, например, Scenario.gg.

Слой курирования

После уровня создания выходной код может быть доработан в соответствии с предпочтениями пользователя. В контексте креативного кодинга это обычно происходит в виде многопользовательской параметризации, подобной той, что доступна в fx(hash)'s fx(params).

В контексте генеративных моделей ИИ кураторство обычно осуществляется через более широкое сообщество токенхолдеров, как в случае с генеративным алгоритмом Ботто и процессом разработки сообщества Deep Objects.

Студия или самопубликация - это последний этап процесса кураторства. Именно здесь на помощь приходят генеративные студии, такие как Trame и ArtBlocks, которые представляют работы публике, или fx(hash) в качестве самостоятельного издателя.

Слой перевода

После того, как алгоритм и дизайн определены, необходимо перевести генерацию в машиночитаемые инструкции для аппаратных средств изготовления. Перевод - это относительно простой процесс, целью которого является воссоздание предмета в физическом пространстве как можно более точно по отношению к оригиналу.

Перевод может осуществляться несколькими различными способами, включая:

Художник / Коллекционер Интерпретация. Самый простой способ перевести объект - это оставить физические характеристики дизайна на усмотрение художника или коллекционера. Они будут принимать решения о том, как должна быть сделана та или иная деталь, какой материал использовать, какие размеры и т.д.

Встроенные черты. Гораздо более масштабируемый и интересный подход заключается в том, чтобы встроить физическую информацию, необходимую для изготовления, в сам NFT. Признаки в метаданных NFT определяют области интерпретации (например, количество нитей, размер нити, инструкции по переплетению и многое другое для гобеленового изделия).

Прямое внедрение. Третий подход - это непосредственное создание интерпретируемого актива: алгоритм генерации уже адаптирован к аппаратным средствам изготовления, либо на выходе алгоритма получается файл 3d-печати или вершины 3d-сетки.

Слой изготовления

После перевода созданные товары изготавливаются. ​​Этап изготовления - это критический шаг, который включает в себя преобразование виртуального дизайна в физический объект. Несколько технологий, таких как 3d-печать, фрезеровка с ЧПУ, лазерная резка, робопринтеры и автоматическое плетение, используются для создания объектов из различных материалов и форм.

Генеративная керамика Trame

Для первого выпуска Trame с Алексис Андре, о котором говорилось выше, в качестве оборудования для изготовления использовался станок Neolice Loom. Neolice Loom принимает пользовательский сценарий художника и переосмысливает его в 3d-пространстве посредством ткачества. Компания Trame работает и с новыми средствами - на фотографии выше показан эксперимент с генеративной керамикой.

Несмотря на то, что сегодня производство генеративного искусства является специфическим, Artmatr подчеркивает, что передовые инструменты для производства могут быть использованы для физического производства цифровых предметов. Художники работают с командой Artmatr, представляя различные форматы цифровых файлов, такие как код, 3D-модели, PSD-файлы (Photoshop), векторы и анимации. Затем они определяют физические "нити", включая такие параметры, как среда (масло, УФ, акрил), подложка, размеры и многое другое. Наконец, это материализуется с помощью таких машин, как роботизированные руки и 6-осевые принтеры. Используются различные техники, такие как струйная печать, аэрография и экструзия, а получаемые топологии могут быть 2D, 2,5D или 3D.

Аутентификация / Связующий уровень

После того как физический объект создан, его необходимо связать с его цифровым двойником. Это было бы похоже на дигитальные процессы в других пространствах, например, в моде. Использование чипов ближней связи, подобных тем, что производят компании Kong и IYK, стенография и QR-коды - вот лишь некоторые из методов, позволяющих связать цифровое с физическим и обеспечить сертификацию происхождения.

Ознакомьтесь с нашей недавней статьей о дигитальной инфраструктуре здесь, или с нашей статьей о цифровой моде, в которой рассматриваются дигитальные стратегии, характерные для моды.

Возможности будущего

В будущем мы ожидаем, что существующие ончейн-генераторы будут выступать в качестве программ для деривативов. Мы уже видели это на примере использования Squiggles в различных модных проектах, а еще один ранний пример - Terraflows, исследование поля потоков, построенное на основе художественной программы Terraforms. Этот вид сетевого искусства может привести к увлекательному переосмыслению генеративного искусства в физическом пространстве. Например, можно использовать художественный скрипт Fidenza для создания архитектурных макетов домов, напечатанных в 3d.

Еще одна интересная будущая возможность - токенизация децентрализованных производственных мощностей для производства генеративных товаров в масштабах своего рода сети физической инфраструктуры. Хоббисты и коммерческие производители, имеющие соответствующее оборудование, могут печатать или создавать произведения, участвуя в тендерах на работы, размещаемые коллекционерами или художниками. Токен может измерить эту аппаратную сеть и помочь с начальными затратами на производственные мощности. Это особенно хорошо сочетается с парадигмой CC0 в сочетании с кодом onchain.

Если смотреть еще дальше, то синтетическая биология и/или химическое производство также могут стать интересным направлением для генеративных качеств: например, генеративный код можно использовать для алгоритмического определения свойств выращенных в лаборатории кристаллов, фенотипов растений и т.д.

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана из[Mirror]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору[1kx]. Если у Вас есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они незамедлительно рассмотрят их.
2. Предупреждение об ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Перевод статьи на другие языки осуществляется командой Gate Learn. Если не указано, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.