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Veröffentlicht am 07-05-2019

Die Erleichterung und Schwierigkeiten für die Zukunft der Kunst und wie sie Künstler wie Sie beeinflusst.

Die Zukunft der Kunst ist ein Konzept, das im Kopf des Künstlers einen Kopf hat (und vielleicht sogar verstopft), da Technologie einen unglaublichen Innovationssprung bedeutet und auch, wie verschiedene Techniken einem Künstler auf der ganzen Welt die Türen verbessern oder sogar öffnen können. Aus diesem Grund ist es für Künstler, insbesondere für digitale, unumgänglich, mit den neuesten technologischen Verbesserungen Schritt zu halten, sei es in der 3D-Modellierung, in der digitalen Animation, im Design, unter anderen spezifischen Künstlergruppen und die Implementierung verschiedener Techniken ist ein Muss für diejenigen, die dies tun sind auf der Suche nach Arbeitsplätzen und zur Verbesserung der eigenen Leistungsfähigkeit, denn die Kunstwelt ist voller talentierter Menschen, aber auch voller Wettbewerbsgeist. Der hintergründige Charakter völlig neuer, völlig unterschiedlicher Technologien und Techniken führt zu interessanten Vorschlägen zur Erleichterung der Erledigung und Erlangung von Arbeitsplätzen, von Titanen der Branche wie Disney oder Naughty Dog bis hin zu "dem kleinen Kerl", der gerade seine unabhängige Produktion aufgenommen hat Haus. Es gibt jedoch auch viele besorgniserregende Faktoren, die die allgemeine Arbeitslandschaft der Künstler beeinflussen könnten. Ich werde hier die verschiedenen Variablen und Konsequenzen von Technologien und Techniken erklären, um die positiven und negativen Ergebnisse sowohl der technischen als auch der künstlerischen Seite der Dinge zu erklären, um ein besseres Verständnis der möglichen Zukunft der Kunst und ihrer Auswirkungen auf die Unterhaltungswelt zu erhalten die Perspektive eines digitalen Künstlers.

Grafiktablett, Wellington Silva, Pinterest

Die ständigen technologischen Verbesserungen dieses Zeitalters sind entscheidende Faktoren, die die Branche sogar zum Guten oder Schlechten verändern können. Fortschritte wie interaktive Stift-Displays sind für Digitalkünstler von großer Bedeutung, da sie bei der Arbeit an Design, Animation und anderen kunstbezogenen Jobs Ware und Effizienz bieten. Wacom ist ein absolutes Muss, wenn man als digitaler Künstler anfängt und deshalb eines der meist genutzten Werkzeuge in der Bildungsbranche ist. Darüber hinaus wird diese Marke insbesondere auch in Nickelondeon und auch in Unternehmen eingesetzt, die GPS-Systeme wie Garmin Ltd anbieten. Diese Unternehmen erzielen Einnahmen von etwa 10 bis 100 Millionen Dollar (iDataLabs, 2019). Nicht nur das, aber dieses interaktive Stift-Display-Unternehmen ist in kleinen Unternehmen mit 10 bis 50 Mitarbeitern am leichtesten zugänglich und erzielt ziemlich hohe Einnahmen (1 bis 10 Millionen Dollar). Aufgrund der guten Zugänglichkeit und der ständigen Verwendung dieses Displays kann davon ausgegangen werden, dass sich Künstler schnell an die Technik und ihre Winkel anpassen können.

Auf der anderen Seite können wir feststellen, dass die Produkte, die Unternehmen wie Wacom anbieten, teuer sind und sich ständig ändern. Ähnlich wie bei einem Iphone handelt es sich bei diesen Displays um exponentielle Innovationen, und es könnte sich als problematisch erweisen, mit den Industriestandards Schritt zu halten, da kleinere Unternehmen sich die neuesten Intuos Pro nicht leisten können und größere Unternehmen sich nicht einmal die Mühe machen, in neue Ausrüstungen zu investieren, da die Kosten dafür steigen Dinge wie animierte Shows zu produzieren, ist teuer genug. Berücksichtigen Sie einfach, dass ein guter Wacom rund MEX 7000 US-Dollar kostet. Stellen Sie sich jetzt Grafik-Tablets wie das Cintiq Pro vor, ein Tablet, mit dem Sie etwa das 5-fache eines herkömmlichen Wacom-Tablets zurückschicken können.

In der Regel tun kleine Unternehmen, dass sie ihre Ausrüstung behalten, bis die genannte Hardware-Fehlfunktion vorliegt und ausgetauscht werden muss, da es manchmal kosteneffizienter ist, diese auszutauschen, und die großen Jungs kaufen in der Regel je nach Produktion des Jobs brandneue Ausrüstung und / oder wenn sie eine neue Marke eröffnen, die als Kompromiss zwischen Verbraucher und Anbieter gut geeignet ist. Dies bedeutet Nachhaltigkeit für die Erstellung von Design oder Modellierung und die Verbesserung von Geräten zur besseren Nutzung und besseren Zugänglichkeit.

Die Verbesserungen bei der Modellierung und Texturierung sind einer der entscheidenden Faktoren, die produktionsbezogene Projekte / Jobs aufgrund ihrer Erleichterung und des Zeiteffizienzfaktors beeinflussen können. Es gibt ein Vortrag von Andrew Price (ein 3D-Künstler-Veteran), in dem detailliert beschrieben wird, wie künstliche Intelligenz die 3D-Industrie beherrschen kann. Die Punkte, die mich für den Zweck dieses Aufsatzes am meisten interessiert haben, sind:

  • Texturieren mit Prozedurgenerierung: Das bedeutet, dass Farben, Schatten und Tiefe für die Textur nicht mühsam angewendet werden, sondern Referenzbilder gescannt und dann in einem Objekt wie einem Boden oder einer Wand angewendet werden. Außerdem wird ein Code für die Texturierung auf prozedurale Weise generiert . Dies bedeutet, dass ein Code Texturen identifiziert und diese dann auf Objekte entsprechend anwendet, so dass sie realistisch und nicht chaotisch / zufällig aussehen. Dies spart immense Kosten, da Sie nicht für manuelle Arbeiten zahlen müssen, die genauso gut aussehen wie die von Menschen geschaffenen. Außerdem sparen Sie Zeit und Mühe.
  • Erstellen von Strukturen: Das vorherige Programm kann auch angepasst werden, um Objekte wie Gebäude und Räume mit unterschiedlichen Layouts zu erstellen. In Kombination mit der prozeduralen Texturierung können innerhalb von Minuten nach dem Programmieren unterschiedlich aussehende Gebäude mit den erforderlichen Referenzen erstellt werden. Das Programm braucht noch etwas, worauf sich der Künstler verlassen kann, sodass der Künstler den Spaß daran hat, einen Stil für den gewünschten Effekt zu schaffen.
  • Maschinelles Lernen: Eine künstliche Intelligenz kann erstaunliche Dinge leisten, und dies ist der Fall für diese A.I. das kann von sich selbst lernen, verschiedene Ebenen zu produzieren. Es verwendet Referenzen aus verschiedenen Layouts und Stilen, die von den Künstlern bereitgestellt werden, um mehrere Räume zu generieren, in denen Sie plündern und kämpfen können oder sogar eine unendliche Anzahl von Levels für ein Rollenspiel erzeugen können.
  • Mocap: Es gibt Kameras und sogar Software, die einen menschlichen Körper identifizieren können, und sie rüsten sich zu einem Mocap-Anzug ohne Anzug zusammen. Menschen können einfach auf das Sichtfeld der Kamera rollen, das Programm erkennt es und erstellt ein Modell für die Bewegung. Kleinere Unternehmen können dies in vollem Umfang nutzen, um Animationen für Spiele und Filme zu erstellen, ohne teure Capture-Kameras und Anzüge zu bezahlen, und Künstler können aufgrund ihrer Zugänglichkeit schneller arbeiten.

Ich lasse das Video hier, damit Sie die Fortschritte und Grenzbremstechniken für 3D genauer betrachten können:

Es gibt viele Dinge, die sich für das Beste und für das Schlimmste in der 3D-Branche ändern können, wenn man dieses Video zählt. Die Kosten- und Zeiteffizienz dieser Programme kann dazu führen, dass höhere Unternehmen in Unternehmen entscheiden können, viele ihrer Mitarbeiter zu entlassen, die sich auf zeitaufwändige Arbeiten wie Texturieren, Rigging usw. konzentrieren ein Hütten-Seehaus von Hand bauen, kann gegen eine KI ausgetauscht werden Das funktioniert gut und in wenigen Minuten, wenn nur ein Künstler Referenzkunst bringt. Der Schnitt von Mitarbeitern endet nicht nur dort, sondern kann auch mehrere Designer unbrauchbar machen, da ein Unternehmen nicht viele Designer benötigt, um ein Layout der Spielebenen zu erstellen.

Künstler können immer noch Fuß fassen und diese Technologien zählen, da sie ihre Kunst noch schaffen können, aber vielleicht in kleineren Einzelprojekten oder kleineren Unternehmen und durch die Zugänglichkeit wird es einfacher zu produzieren und vielleicht sogar schneller, um den endlosen Abzug eines Künstlers aus dem Weg zu räumen von Ideen, eine Sache, die immer den Geist eines Künstlers zu quälen scheint.

Nachdem die Leute einmal gedacht hatten, dass ein Computer keine Kunst schaffen kann, kann dies nun diskutiert werden, wobei eines der Argumente zu seinen Gunsten geht, und das liegt an Anwendungen wie Stilübertragung. Stilübertragung bezieht sich auf ein Verfahren zum Stilisieren von Bildern auf der Grundlage von Kunststilen durch Convolutional Neural Networks, und der beste Weg, um den Prozess zu beschreiben, ohne sich über technische Programmierung und Algorithmen zu informieren, ist Folgendes:

Eingabebild + Stilbild -> Ausgabebild (gestylte Eingabe)

Stiltransfer, Jeffrey Rainy und Archy de Berker

Es sieht einfach aus, aber was der Algorithmus tut, ist, dass er mit Referenzbildern von Künstlern wie Van Gogh gespeist wird und die Maschine über Layer, Farben, Fluss und dergleichen lernt, und zwar durch einen Prozess, der durch das vorgelernte neuronale Netz (VGG16) erzeugt wird kurz. Nachdem der Computer durch komplizierte Wahrnehmungsalgorithmen etwas über den Stil gelernt hat, wird ein Bild eines Strandhauses oder eines Gebäudes hochgeladen, und das Programm generiert Variationen und legt die Farbverläufe fest und optimiert sich mit einem Algorithmus namens L-BFGS. Ich werde einen Link zu einem Artikel hinterlassen, in dem die Funktionsweise näher erläutert wird. Viele sind über dieses maschinelle Lernprogramm ausgeflippt, da es Kunstwerke schaffen kann, die Van Goghs Stil so gut anpasst, dass es sogar Kunsthistoriker zum Narren hält und der Gedanke an Furcht hinter sich lassen kann in kürzerer Zeit und genauso gut und es ist wahr, dass es seine Arbeit extrem gut macht, aber dieses neuronale Netzwerk benötigt immer noch mehrere Referenzen und ein Image, um den Stil zu übertragen, was bedeutet, dass Künstler immer noch benötigt werden, damit diese Maschine ihre Arbeit erledigen kann. Dies kann beim Künstlerblock helfen, da Künstler manchmal nicht wissen, wie sie ihren Stil auf Objekte anwenden sollen, oder dass sie selbst Inspiration benötigen. Dies ist ein Problem, das gelöst werden kann, indem einige Ihrer Werke in das Programm aufgenommen und daraus gelernt werden Variationen in anderen zu erstellen, kann es eine Win-Win-Situation für jemanden sein, der eine Hand beim Erstellen von Kunst braucht, ich werde es sein, eine nicht vorhandene Hand ohne Emotionen zusammen mit Zahlen und Buchstaben zu einem einzigen Zweck dienen ... aber unterstützend.

Maschinen und Programme können erstaunliche Arbeiten erzeugen, die gleichwertig sind und vielleicht sogar bessere Arbeit leisten als die Handarbeit eines Menschen, aber das bedeutet nicht, dass die Mitarbeiter aufhören sollten, zu schaffen. Maschinen werden nicht inspiriert oder brauchen keine Verbindung, wie es ein Künstler tun kann. Wenn Sie also eine Verbindung zwischen Maschine und Mensch herstellen, können Sie erstaunliche Ergebnisse für 3D, Animationen, digitale Kunst, Unterhaltungsindustrie und Kunst generell generieren. Fortschritte können dazu führen für kleinere Entwickler, um ihre Projekte schneller und effektiver als je zuvor zu erreichen. Sie müssen nicht länger danach streben, sich mit Branchengiganten zu beschäftigen, um das zu machen, was Sie wollen. Jetzt kommt es darauf an, wie Sie die Tools nutzen, die durch technologische Weiterentwicklungen zur Verfügung gestellt werden, um Techniken und Möglichkeiten zu entwickeln, um mehr Spiele zu erstellen, mehr 3D-Modelle, mehr Animationen, mehr Kunst.

Verweise:

  • iDataLabs. (2019). Unternehmen, die Wacom Tablet verwenden. 07/05/2019, de Unternehmen, die wacom Sitio verwenden: https://idatalabs.com/tech/products/wacom-tablet
    • Mixer. (2018). Der nächste Schritt: Wie A.I. wird die 3D-Branche verändern - Andrew Price. 05.06.2014, de blender Zukunft von 3d Sitio web: https://www.youtube.com/watch?v=FlgLxSLsYWQ
    • Greg Surma. (2019). Stilübertragung - Bilder mit konvolutionellen neuronalen Netzwerken gestalten. 05.06.2014, de style transfer Sitio web: https://towardsdatascience.com/style-transfer-styling-images-with-convolutional-neural-networks-7d215b58f461
    • Wllington Silva. (2014). Grafiktablet. 07/05/2019, das Grafiktablett Sitio web: https://www.pinterest.com.mx/pin/387380005420930200/
    • Jeffrey Rainy und Archy de Berker. (2018). Stabilisierung des neuronalen Stiltransfers für Video. 07/05/2019, de Style transfer Sitio web: https://medium.com/element-ai-research-lab/stabilizing-neural-style-transfer-for-video-62675e203e42

Siehe auch

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