Separar e Remontar: IA generativa através das lentes das histórias da arte e da mídia

Autores

DOI:

https://doi.org/10.11606/issn.1982-8160.v18i2p7-18

Palavras-chave:

computação gráfica, Geração de imagens por IA, IA generativa, mídia digital, redes neurais

Resumo

A geração de imagens por IA representa uma evolução lógica dos primeiros algoritmos de mídia digital, começando com programas básicos de pintura na década de 1970 e avançando para sofisticados gráficos 3D e softwares de criação de mídia na década de 1990. Os primeiros algoritmos tinham dificuldade para simular materiais e efeitos, mas os avanços nas décadas de 1970 e 1980 levaram a simulações realistas de fenômenos naturais e técnicas artísticas. A IA generativa continua essa tendência, usando redes neurais para combinar e interpolar padrões visuais de conjuntos de dados extensos. Esse método de criação de mídia digital ressalta a natureza modular e distinta das imagens geradas por computador, distinguindo-as da mídia óptica tradicional.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Biografia do Autor

  • Lev Manovich, City University of New York

    É professor presidente de Ciência da Computação no Centro de Pós-Graduação da City University of New York e diretor do Cultural Analytics Lab. É autor e editor de 15 livros, incluindo Artificial Aesthetics, Cultural Analytics, Instagram and Contemporary Image, Software Takes Command e The Language of New Media. 

Referências

ACM SIGGRAPH. (2022). SIGGRAPH ‘22: ACM SIGGRAPH 2022 Conference Proceedings.

Barla, N. (2024, May 14). How to visualize deep learning models. Neptune.ai. https://neptune.ai/blog/deep-learning-visualization.

Bokov, A. (2014). VKhUTEMAS training. Pavilion of the Russian Federation at the 14th International Architecture Exhibition.

Bokov, A. (2021). Avant-garde as method: Vkhutemas and the pedagogy of space, 1920-1930. Park Books.

Corel Painter. (2024, July 5). In Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Corel_Painter.

Manovich, L. (1992). Assembling reality: Myths of computer graphics. Afterimage, 20(2), 12-14.

Manovich, L. (2002). The language of new media. MIT press.

Manovich, L. (2013). Software takes command. Bloomsbury Academic.

Manovich, L. (2018). AI aesthetics. Strelka Press.

Mitchell, W. J. (1996). City of bits: Space, place, and the Infobahn. MIT press.

Olah, C., Mordvintsev, A., & Schubert, L. (2017, November 7). Feature visualization: How neural networks build up their understanding of images. Distill. https://doi.org/10.23915/distill.00007.

Podell, D., English, Z., Lacey, K., Blattmann, A., Dockhorn, T., Müller, J., Penna, J., & Rombach, R. (2023). SDXL: Improving latent diffusion models for high-resolution image synthesis. arXiv. https://arxiv.org/abs/2307.01952.

Smith, A. R. (2001). Digital paint systems: An anecdotal and historical overview. IEEE Annals of the History of Computing, 23(2), 4-30. https://doi.org/10.1109/85.929908.

Smith, A. R. (2021). A biography of the pixel. MIT Press.

Vkhutemas. (2020, June 25). Main course. https://www.vkhutemas.ru/en/structure-eng/faculties-eng/main-course/

Publicado

2024-08-30

Edição

Seção

Dossiê

Como Citar

Manovich, L. (2024). Separar e Remontar: IA generativa através das lentes das histórias da arte e da mídia. MATRIZes, 18(2), 7-18. https://doi.org/10.11606/issn.1982-8160.v18i2p7-18