Seni kecerdasan buatan: Perbedaan antara revisi

Konten dihapus Konten ditambahkan
Mengganti foto utama
Gambar: Menambahkan keterangan mengenai CLIP-Guided Diffusion
Baris 14:
 
Salah satu sistem seni kecerdasan buatan pertama adalah AARON, yang dikembangkan oleh Harold Cohen mulai pada akhir tahun 1960-an di Universitas California di San Diego.<ref>{{Cite book|last=McCorduck|first=Pamela|year=1991|title=AARONS's Code: Meta-Art. Artificial Intelligence, and the Work of Harold Cohen|location=New York|publisher=W. H. Freeman and Company|isbn=0-7167-2173-2|pages=210|language=English}}</ref> AARON adalah salah satu contoh seni kecerdasan buatan yang paling terkenal di era pemrograman GOFAI dengan penggunaan aturan simbolis untuk menghasilkan gambar teknis.<ref name=":0">{{Cite book|last=Poltronieri|first=Fabrizio Augusto|last2=Hänska|first2=Max|date=2019-10-23|title=Proceedings of the 9th International Conference on Digital and Interactive Arts|location=Braga Portugal|publisher=ACM|isbn=978-1-4503-7250-3|pages=1–8|language=en|chapter=Technical Images and Visual Art in the Era of Artificial Intelligence|doi=10.1145/3359852.3359865|chapter-url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/3359852.3359865}}</ref> Cohen mengembangkan AARON dengan tujuan agar dapat melakukan koding terhadap seni lukis. Dalam bentuk awalnya, AARON hanya dapat membuat gambar hitam-putih. Cohen lalu menyelesaikan gambar dengan mewarnainya. Kemudian, dia juga membuat sebuah langkah untuk AARON agar dapat mewarnai lukisan. Cohen merancang AARON untuk mewarnai dengan menggunakan pigmen dan kuas khusus yang dipilih oleh program itu sendiri tanpa adanya campur tangan dari Cohen.<ref name=":2">{{Cite web|title=Fine art print - crypto art|url=https://www.katevassgalerie.com/blog/harold-cohen-aaron-computer-art|website=Kate Vass Galerie|language=en-US|access-date=2022-05-07}}</ref>
[[Berkas:Scenic Valley in the Afternoon Artistic (VQGAN+CLIP).jpg|jmpl|Sebuah contoh gambar yang dibuat dengan VQGAN+-CLIP (NightCafe Studio)]]
Jaringan adversarial generatif dirancang pada tahun 2014. Sistem ini menggunakan sebuah "generator" untuk membuat gambar baru dan sebuah "discriminator" untuk menentukan apa saja gambar yang dianggap sukses. [[DeepDream]], yang dirilis oleh [[Google]] pada tahun 2015, menggunakan sebuah jaringan saraf konvolusional untuk mencari dan meningkatkan pola pada gambar melalui [[Algoritma|algoritme]] [[pareidolia]], yang berakibat pada gambar dengan ciri khas tertentu. Setelah rilisnya DeepDream, sejumlah perusahaan merilis aplikasi yang mengubah foto menjadi gambar mirip lukisan dengan gaya berdasarkan kumpulan lukisan yang terkenal.<ref>{{Cite news|date=18 November 2019|title=A.I. photo filters use neural networks to make photos look like Picassos|url=https://www.digitaltrends.com/mobile/best-ai-based-photo-apps/|work=Digital Trends|language=en|access-date=9 November 2022}}</ref><ref>{{Cite news|last=Biersdorfer|first=J. D.|date=4 December 2019|title=From Camera Roll to Canvas: Make Art From Your Photos|url=https://www.nytimes.com/2019/12/04/technology/personaltech/turn-photos-into-paintings.html|work=The New York Times|access-date=9 November 2022}}</ref>
Situs Artbreeder, yang diluncurkan pada tahun 2018, menggunakan model StyleGAN dan BigGAN<ref name="about">{{Cite web|last=Simon|first=Joel|title=About|url=https://www.artbreeder.com/about|archive-url=https://web.archive.org/web/20210302075357/https://www.artbreeder.com/about|archive-date=March 2, 2021|access-date=March 3, 2021|url-status=live}}</ref><ref name="Book7-25">{{Cite book|last=George|first=Binto|last2=Carmichael|first2=Gail|date=2021|url=https://books.google.com/books?id=duQaEAAAQBAJ|title=Artificial Intelligence Simplified: Understanding Basic Concepts -- the Second Edition|publisher=CSTrends LLP|isbn=9781944708047|editor-last=Mathai|editor-first=Susan|pages=7–25}}</ref> untuk memudahkan pengguna dalam membuat dan memodifikasi gambar seperti wajah, landskap, dan lukisan.<ref name="DigitalArts">{{Cite web|last=Lee|first=Giacomo|date=July 21, 2020|title=Will this creepy AI platform put artists out of a job?|url=https://www.digitalartsonline.co.uk/news/creative-software/will-this-creepy-ai-platform-put-artists-out-of-job/|website=Digital Arts Online|archive-url=https://web.archive.org/web/20201222214934/https://www.digitalartsonline.co.uk/news/creative-software/will-this-creepy-ai-platform-put-artists-out-of-job/|archive-date=December 22, 2020|access-date=March 3, 2021|url-status=live}}</ref>
 
Sejumlah program menggunakan [[model teks-ke-gambar]] untuk membuat berbagai variasi gambar berdasarkan perintah teks yang beragam. Diantaranya [[EleutherAI]] VQGAN+-CLIP yang dirilis pada tahun 2021,<ref name="adafruitVQGANCLIP">{{Cite web|last=Burgess|first=Phillip|title=Generating AI "Art" with VQGAN+CLIP|url=https://learn.adafruit.com/generating-ai-art-with-vqgan-clip|website=[[Adafruit]]|access-date=July 20, 2022}}</ref> [[OpenAI]] DALL-E yang merilis sebuah seri gambar pada Januari 2021, [[Google]] Brain Imagen dan Parti yang diumumkan pada Mei 2022, [[Microsoft]] NUWA-Infinity,<ref>{{Cite web|title=NUWA-Infinity|url=https://nuwa-infinity.microsoft.com/#/|website=nuwa-infinity.microsoft.com|access-date=2022-08-10}}</ref><ref>{{Cite news|last=Vincent|first=James|date=May 24, 2022|title=All these images were generated by Google's latest text-to-image AI|url=https://www.theverge.com/2022/5/24/23139297/google-imagen-text-to-image-ai-system-examples-paper|work=The Verge|publisher=Vox Media|access-date=May 28, 2022}}</ref> dan [[Stable Diffusion]] yang dirilis pada Agustus 2022.,<ref name="technologyreview">{{Cite web|last=Heikkilä|first=Melissa|date=16 September 2022|title=This artist is dominating AI-generated art. And he's not happy about it.|url=https://www.technologyreview.com/2022/09/16/1059598/this-artist-is-dominating-ai-generated-art-and-hes-not-happy-about-it/|website=MIT Technology Review|access-date=2 October 2022}}</ref><ref>{{Cite web|date=15 September 2022|title=Stable Diffusion|url=https://github.com/CompVis/stable-diffusion|publisher=CompVis - Machine Vision and Learning LMU Munich|access-date=15 September 2022}}</ref> dan EleutherAI CLIP-Guided Diffusion yang dirilis pada Desember 2022.<ref>{{Cite web|date=2023-02-26|title=Releases|url=https://www.eleuther.ai/releases|website=EleutherAI|language=en-GB|access-date=2023-08-21}}</ref> Stability.ai mempunyai sebuah antarmuka Stable Diffusion yang disebut DreamStudio.<ref name="venturebeatai">{{Cite news|date=18 October 2022|title=Stable Diffusion creator Stability AI accelerates open-source AI, raises $101M|url=https://venturebeat.com/ai/stable-diffusion-creator-stability-ai-raises-101m-funding-to-accelerate-open-source-ai/|work=VentureBeat|access-date=10 November 2022}}</ref> Stable Diffusion adalah perangkat lunak dengan sumber tersedia, yang mendukung pengembangan plugin untuk [[Krita]], [[Adobe Photoshop|Photoshop]], [[Blender (perangkat lunak)|Blender]], dan [[GIMP]],<ref name="Choudhary">{{Cite web|last=Choudhary|first=Lokesh|date=23 September 2022|title=These new innovations are being built on top of Stable Diffusion|url=https://analyticsindiamag.com/these-new-innovations-are-being-built-on-top-of-stable-diffusion/|website=Analytics India Magazine|access-date=9 November 2022}}</ref> juga antarmuka berbasis web [[sumber terbuka]] Automatic1111.<ref>{{Cite news|last=Dave James|date=27 October 2022|title=I thrashed the RTX 4090 for 8 hours straight training Stable Diffusion to paint like my uncle Hermann|url=https://www.pcgamer.com/nvidia-rtx-4090-stable-diffusion-training-aharon-kahana/|work=PC Gamer|language=en|access-date=9 November 2022}}</ref><ref>{{Cite web|last=Lewis|first=Nick|date=16 September 2022|title=How to Run Stable Diffusion Locally With a GUI on Windows|url=https://www.howtogeek.com/832491/how-to-run-stable-diffusion-locally-with-a-gui-on-windows/|website=How-To Geek|access-date=9 November 2022}}</ref><ref name="atsmooth">{{Cite news|last=Edwards|first=Benj|date=4 October 2022|title=Begone, polygons: 1993's Virtua Fighter gets smoothed out by AI|url=https://arstechnica.com/gaming/2022/10/begone-polygons-1993s-virtua-fighter-gets-smoothed-out-by-ai/|work=Ars Technica|language=en-us|access-date=9 November 2022}}</ref>
 
==== Dampak dan penerapan ====