В России построили робота-реставратора, он уже скопировал Моне
|
2 минуты на чтение
|
Возможно, скоро этот робот станет автором картин, которые задумали, но не написали знаменитые художники
Изображение: © СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
|
Нейросетями, генерирующими изображения по любому запросу, сегодня уже никого не удивишь. Нужно что-то новое. Видимо, так решили сотрудники Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» и придумали робота, который умеет смешивать краски и писать картины кистью.
Хотя на самом деле проектировать робота-художника начали еще в 2016 году, когда до искусственного интеллекта, создающего изображения, было еще далеко. Первый прототип машины умел работать лишь с черным и белыми цветами, а в прошлом году его модернизировали, научив смешивать цветные акриловые краски и писать ими.
Для этого у робота есть механизм смешивания красок и камера, с ее помощью он контролирует цвет полученной смеси. Программа сама выбирает палитру. В «голове» художника алгоритмы предварительной подготовки картины и ее преобразования, которые переводятся в машинный код. После этого металлическая рука с помощью двух пальцев-захватов берет кисть, опускает ее в краску и наносит на холст короткий мазок.
Машина уже написала несколько картин, некоторые из них сгенерировала нейросеть, а также известные произведения: «Сумерки. Венеция» Клода Моне и «Белая ночь. Ночная заря» Аркадия Рылова. На создание одной копии размером 30 х 40 см машине потребовалось порядка 70 часов.
Картина «Белая ночь. Ночная заря» Аркадия Рылова. Оригинал и копия, написанная «рукой» робота при помощи кисти и акриловых красок.
Изображение: © СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Разработчики утверждают, что робота можно использовать для реставрации произведений искусства, создания точных копий картин и реализации неосуществленных замыслов известных мастеров прошлого. Для этого петербургские специалисты разработали математический метод, который позволяет оценить уникальность стиля конкретного художника. Разбор идет на доскональном уровне — программа подсчитывает количество мазков и характеризует их, анализируя по шести параметрам: длине, кривизне, ориентации, углу наклона, числу соседних мазков с похожей ориентацией и направлению соседних мазков.
«Мы разработали надежный метод, который позволяет объективно оценить точность имитации живописной манеры художника. В результате проведенного исследования двух популярных алгоритмов стилизации изображений под живопись мы выяснили, что гистограммы оригиналов картин имеют весьма посредственное сходство с гистограммами цифровых реплик, созданных с помощью современных алгоритмов, на основе которых действует робот-живописец. Поэтому для того, чтобы наш робот смог писать картины ближе к стилю оригинала, нужно эти алгоритмы усовершенствовать», — пояснил руководитель проекта Артур Каримов.
