画像生成AIはデータセットの画像を模倣するが、完全な再現にはならない。
AIは模倣に失敗し、生み出す画像には独特の歪みが見られるが、そこには奇妙な美しさがある。
本作では3DCGソフトでシミュレーションした集光模様をAIに学習させた。
投影機から放たれるAIの生成結果は、あくまで画像としての集光模様を学習した結果である。
物理演算による光の歪みは、AIの生み出す独特な歪みと融合し、物理法則から外れた不自然な像となる。
だが、その不自然さはAIがそこに介在していることの証明でもある。
私はこの不自然な歪みを映像における"AIらしさ"と呼び、映像の要素として提示する。
AIは模倣に失敗し、生み出す画像には独特の歪みが見られるが、そこには奇妙な美しさがある。
本作では3DCGソフトでシミュレーションした集光模様をAIに学習させた。
投影機から放たれるAIの生成結果は、あくまで画像としての集光模様を学習した結果である。
物理演算による光の歪みは、AIの生み出す独特な歪みと融合し、物理法則から外れた不自然な像となる。
だが、その不自然さはAIがそこに介在していることの証明でもある。
私はこの不自然な歪みを映像における"AIらしさ"と呼び、映像の要素として提示する。
The image generation model imitates the images in the dataset, but may not be a perfect reproduction.
Parts of the failed generation in the generated images show peculiar distortions, but there is a strange beauty in them. In this work, I trained the AI on images of caustics simulated by 3DCG software.
The generated results of the AI are released from the projector, reflected in mirrors, and projected on the wall. The distortion of light from the physical calculations is blended with the unique distortions produced by the AI.
The generated image becomes an unnatural image that deviates from the laws of physics. However, this unnaturalness is also proof of the existence of AI intervention. I call this unnatural distortion "AI-ness" in the image, and propose it as an element of the image.
Thanks : SFC芸術祭2023
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