Перенос стиля рукописей Леонардо да Винчи
#arts
Обычно все показывают перенос стиля на «Звездной ночи» Ван Гога. Но вообще-то технология переноса стиля универсальна и дает возможность проявить немного фантазии.
Идея совместить да Винчи и Data Science пришла в голову исследователю из Вышки Борису Орехову, который и поделился с Системным Блоком этими картинками.
На современные научные статьи о нейросетях наложен визуальный стиль трактатов да Винчи. Посмотрите сами: слева — статья про нейронные сети, справа — рукопись да Винчи, а посередине — результат переноса стиля рукописи на статью.
Как это сделано? C помощью предобученной сверточной нейросети VGG-19, которая способна извлекать признаки из изображений. Из сети нужно удалить все полносвязные слои, чтобы можно было работать со своим входным изображением.
А по ссылке вы найдете еще примеры и сможете проследить стадии переноса стиля на разном числе итераций работы нейросети: https://sysblok.ru/arts/nejronnye-seti-pridumal-leonardo-da-vinchi/
#arts
Обычно все показывают перенос стиля на «Звездной ночи» Ван Гога. Но вообще-то технология переноса стиля универсальна и дает возможность проявить немного фантазии.
Идея совместить да Винчи и Data Science пришла в голову исследователю из Вышки Борису Орехову, который и поделился с Системным Блоком этими картинками.
На современные научные статьи о нейросетях наложен визуальный стиль трактатов да Винчи. Посмотрите сами: слева — статья про нейронные сети, справа — рукопись да Винчи, а посередине — результат переноса стиля рукописи на статью.
Как это сделано? C помощью предобученной сверточной нейросети VGG-19, которая способна извлекать признаки из изображений. Из сети нужно удалить все полносвязные слои, чтобы можно было работать со своим входным изображением.
А по ссылке вы найдете еще примеры и сможете проследить стадии переноса стиля на разном числе итераций работы нейросети: https://sysblok.ru/arts/nejronnye-seti-pridumal-leonardo-da-vinchi/
Как изменились тексты поп-песен за последние 50 лет
#society #arts
Поп-музыка — практически неограниченное пространство для исследователя. Можно изучать ее инструментами социологии, теории музыки, культурологии и еще десятка дисциплин, но самый простой способ — проверить, как меняются тексты.
Анализ текстов методом семантического анализа
В исследовании использовались два датасета: «100 лучших песен года по мнению Billboard», состоящий из широко известных в США песен с 1965 по 2015 годы, и слова песен с сайта Musixmatch, состоящий из более чем 150000 англоязычных песен. Тренды, найденные в Billboard и на Musixmatch, совпали, поэтому можно сказать, что тенденция универсальна.
Англоязычные песни стали негативнее: употребление слов, связанных с негативными эмоциями, выросло на треть, а доля позитивных слов сократилась (см. график ниже). Однако, в целом количество позитивных слов превышает количество негативных в любой момент наблюдения — это универсальная характеристика человеческого языка, также известная как принцип Поллианны, названный в честь оптимистичной протагонистки одноименной книги.
Частотность использования слова «любовь» за 50 лет снизилась вдвое, а слово «ненависть», наоборот, используется сейчас где-то 20–30 раз в год, учитывая, что до 90-х годов в песнях из датасета Billboard его вообще не использовали.
Почему поп-песни стали «грустнее»
Одно из объяснений — это культурная эволюция. Культура способна эволюционировать, следуя принципам Дарвина: при наличии разнообразия, отбора и размножения можно ожидать, что самые успешные культурные характеристики закрепятся, а менее успешные — исчезнут.
Многие поведенческие характеристики передаются социальным путем, и чтобы социальное обучение было успешным, оно должно быть избирательным.На предпочтения в выборе примера для подражания могут влиять: успешность примера, конформизм обучающегося, престиж обучающего и содержание примера. Каждому из них соответствует свой вид смещения.
Избирательность обучения по принципу «насколько хорош результат процесса» можно назвать смещением по успеху, или success bias. Наличие смещения по успеху проверялось сравнением количества негативных текстов песен, вышедших в конкретном году, с количеством негативных текстов песен, вышедших в предыдущие годы; иными словами, правда ли, что авторы песен ориентировались на хиты прошлых лет.
Смещение по престижу (prestige bias) оценивали, проверяя, много ли популярных исполнителей прошедших лет пели песни с негативным содержанием. Под популярным исполнителем понимался такой, который появлялся в чартах неприлично большое количество раз.
Проверяли и смещение по содержанию (content bias): вдруг песни с негативным содержанием в принципе лучше приживались в чартах, вне зависимости от артиста. Если бы это так и было, можно было бы сказать, что в самом содержании негативных песен было что-то такое, что притягивало слушателей.
Влияние смещения по успеху и по престижу в датасете обнаружено не было, зато роль смещения по содержанию в увеличении доли негативных слов в песнях была наибольшей. Негативная информация запоминается и распространяется лучше позитивной (Твиттер — отличное тому подтверждение).
Мария Маслова
https://sysblok.ru/arts/stali-li-sovremennye-pop-pesni-grustnee-za-poslednie-50-let/
#society #arts
Поп-музыка — практически неограниченное пространство для исследователя. Можно изучать ее инструментами социологии, теории музыки, культурологии и еще десятка дисциплин, но самый простой способ — проверить, как меняются тексты.
Анализ текстов методом семантического анализа
В исследовании использовались два датасета: «100 лучших песен года по мнению Billboard», состоящий из широко известных в США песен с 1965 по 2015 годы, и слова песен с сайта Musixmatch, состоящий из более чем 150000 англоязычных песен. Тренды, найденные в Billboard и на Musixmatch, совпали, поэтому можно сказать, что тенденция универсальна.
Англоязычные песни стали негативнее: употребление слов, связанных с негативными эмоциями, выросло на треть, а доля позитивных слов сократилась (см. график ниже). Однако, в целом количество позитивных слов превышает количество негативных в любой момент наблюдения — это универсальная характеристика человеческого языка, также известная как принцип Поллианны, названный в честь оптимистичной протагонистки одноименной книги.
Частотность использования слова «любовь» за 50 лет снизилась вдвое, а слово «ненависть», наоборот, используется сейчас где-то 20–30 раз в год, учитывая, что до 90-х годов в песнях из датасета Billboard его вообще не использовали.
Почему поп-песни стали «грустнее»
Одно из объяснений — это культурная эволюция. Культура способна эволюционировать, следуя принципам Дарвина: при наличии разнообразия, отбора и размножения можно ожидать, что самые успешные культурные характеристики закрепятся, а менее успешные — исчезнут.
Многие поведенческие характеристики передаются социальным путем, и чтобы социальное обучение было успешным, оно должно быть избирательным.На предпочтения в выборе примера для подражания могут влиять: успешность примера, конформизм обучающегося, престиж обучающего и содержание примера. Каждому из них соответствует свой вид смещения.
Избирательность обучения по принципу «насколько хорош результат процесса» можно назвать смещением по успеху, или success bias. Наличие смещения по успеху проверялось сравнением количества негативных текстов песен, вышедших в конкретном году, с количеством негативных текстов песен, вышедших в предыдущие годы; иными словами, правда ли, что авторы песен ориентировались на хиты прошлых лет.
Смещение по престижу (prestige bias) оценивали, проверяя, много ли популярных исполнителей прошедших лет пели песни с негативным содержанием. Под популярным исполнителем понимался такой, который появлялся в чартах неприлично большое количество раз.
Проверяли и смещение по содержанию (content bias): вдруг песни с негативным содержанием в принципе лучше приживались в чартах, вне зависимости от артиста. Если бы это так и было, можно было бы сказать, что в самом содержании негативных песен было что-то такое, что притягивало слушателей.
Влияние смещения по успеху и по престижу в датасете обнаружено не было, зато роль смещения по содержанию в увеличении доли негативных слов в песнях была наибольшей. Негативная информация запоминается и распространяется лучше позитивной (Твиттер — отличное тому подтверждение).
Мария Маслова
https://sysblok.ru/arts/stali-li-sovremennye-pop-pesni-grustnee-za-poslednie-50-let/
Айтрекинг в психологии искусства: что и как влияет на восприятие великих полотен
#arts
Восприятие искусства — комплексный процесс, включающий понимание, запоминание и составление собственного впечатления, допустим, о картине. Когда мы смотрим на картину, мы ее «сканируем»: сначала быстро фиксируем как единое целое, а затем начинаем перескакивать с одной детали на другую. Что наиболее бросается в глаза, то и «перехватывает» наше внимание. Если знать, сколько времени зритель посвящает изучению полотна, можно сделать вывод о его потребностях, интересах и эстетических взглядах. А если зрителей много — о потребностях и интересах целой аудитории.
Технология айтрекинга
Айтрекинг или управление взглядом — технология для определения положения глаз зрителя относительно дисплея, на который выведено изображение. Данные, полученные в ходе «слежения» за глазом, позволяют проанализировать как люди воспринимают визуальную информацию, что вызывает у них интерес, а какие элементы работают неэффективно.
Устройство айтрекера состоит из камер и осветителей, которые крепятся на монитор компьютера. Инфракрасный луч света направляется на сетчатку глаза, а сверхчувствительная камера записывает малейшие изменения ее положения (в том числе сужение-расширение зрачка). Математические алгоритмы сопоставляют изображение, на которое смотрит человек, с последовательными движениями глаз. Визуализированные траектории взгляда показывают, что привлекает внимание зрителя в первую очередь, а тепловые карты — что вызвало наибольший интерес.
Исследование влияния подписи к картине на ее восприятие
В совместном проекте университетов Оксфорда и Дарема ученые поставили цель выяснить, как современный человек оценивает картины и что может повлиять на его мнение. Предположили, что на восприятие могут влиять краткие описания, которые сопровождают картины в галереях и музеях. Ученые предложили участникам эксперимента сначала ознакомиться с информацией о каждой картине, а затем измеряли время, уделенное изучению деталей, и направление движений глаз, используя технологии айтрекинга в лабораторных условиях.
Исследования проводились в лаборатории с использованием цифровых копий картин из цикла «Иаков и его 12 сыновей» Франциско де Сурбарана, испанского художника 17-го века. Каждой картине серии присвоили по три подписи, которые характеризовали их с трех разных позиций. Участников эксперимента разделили соответственно на три группы. Группе 1 «Музейный контекст» представили описание, делающее акцент на смысловой составляющей картины — на Библейской легенде; группе 2 «Эстетический контекст» — описание художественной ценности полотен; группе 3 «Авторский контекст» — общую информацию о картине и ее авторе.
Результаты исследования
Внимание групп 1 и 3 сосредотачивалось в основном на лицах и символах-атрибутах, а группы 2 — было более рассеяно. Пример тепловой карты на основе изображения брата Левия прикреплен ниже.
Также, гипотеза — чем больше информации получает зритель перед просмотром, тем больше ему нравится картина — не подтвердилась. Ярлыки с подробным описанием картины заставляли испытуемых меньше смотреть на лица, и картины они находили менее приятными. Наиболее заинтересованы в картинах оказались участники, которым дали минимум информации.
После эксперимента участникам было предложено оценить работы, как это делалось бы на аукционе. Как выяснилось, конкретика, данная изначально в описании работы, придавала участникам больше уверенности при оценке. Участники группы 1, опираясь на ветхозаветные описания героев картин, назвали самыми дорогими шесть холстов, группа 2 с точки зрения культурной ценности — всего пять, а группа 3 распространила свои суждения на восемь полотен.
Мария Черных
https://sysblok.ru/arts/ajtreking-v-psihologii-iskusstva-vyjasnjaem-chto-i-kak-vlijaet-na-nashe-vosprijatie-velikih-poloten/
#arts
Восприятие искусства — комплексный процесс, включающий понимание, запоминание и составление собственного впечатления, допустим, о картине. Когда мы смотрим на картину, мы ее «сканируем»: сначала быстро фиксируем как единое целое, а затем начинаем перескакивать с одной детали на другую. Что наиболее бросается в глаза, то и «перехватывает» наше внимание. Если знать, сколько времени зритель посвящает изучению полотна, можно сделать вывод о его потребностях, интересах и эстетических взглядах. А если зрителей много — о потребностях и интересах целой аудитории.
Технология айтрекинга
Айтрекинг или управление взглядом — технология для определения положения глаз зрителя относительно дисплея, на который выведено изображение. Данные, полученные в ходе «слежения» за глазом, позволяют проанализировать как люди воспринимают визуальную информацию, что вызывает у них интерес, а какие элементы работают неэффективно.
Устройство айтрекера состоит из камер и осветителей, которые крепятся на монитор компьютера. Инфракрасный луч света направляется на сетчатку глаза, а сверхчувствительная камера записывает малейшие изменения ее положения (в том числе сужение-расширение зрачка). Математические алгоритмы сопоставляют изображение, на которое смотрит человек, с последовательными движениями глаз. Визуализированные траектории взгляда показывают, что привлекает внимание зрителя в первую очередь, а тепловые карты — что вызвало наибольший интерес.
Исследование влияния подписи к картине на ее восприятие
В совместном проекте университетов Оксфорда и Дарема ученые поставили цель выяснить, как современный человек оценивает картины и что может повлиять на его мнение. Предположили, что на восприятие могут влиять краткие описания, которые сопровождают картины в галереях и музеях. Ученые предложили участникам эксперимента сначала ознакомиться с информацией о каждой картине, а затем измеряли время, уделенное изучению деталей, и направление движений глаз, используя технологии айтрекинга в лабораторных условиях.
Исследования проводились в лаборатории с использованием цифровых копий картин из цикла «Иаков и его 12 сыновей» Франциско де Сурбарана, испанского художника 17-го века. Каждой картине серии присвоили по три подписи, которые характеризовали их с трех разных позиций. Участников эксперимента разделили соответственно на три группы. Группе 1 «Музейный контекст» представили описание, делающее акцент на смысловой составляющей картины — на Библейской легенде; группе 2 «Эстетический контекст» — описание художественной ценности полотен; группе 3 «Авторский контекст» — общую информацию о картине и ее авторе.
Результаты исследования
Внимание групп 1 и 3 сосредотачивалось в основном на лицах и символах-атрибутах, а группы 2 — было более рассеяно. Пример тепловой карты на основе изображения брата Левия прикреплен ниже.
Также, гипотеза — чем больше информации получает зритель перед просмотром, тем больше ему нравится картина — не подтвердилась. Ярлыки с подробным описанием картины заставляли испытуемых меньше смотреть на лица, и картины они находили менее приятными. Наиболее заинтересованы в картинах оказались участники, которым дали минимум информации.
После эксперимента участникам было предложено оценить работы, как это делалось бы на аукционе. Как выяснилось, конкретика, данная изначально в описании работы, придавала участникам больше уверенности при оценке. Участники группы 1, опираясь на ветхозаветные описания героев картин, назвали самыми дорогими шесть холстов, группа 2 с точки зрения культурной ценности — всего пять, а группа 3 распространила свои суждения на восемь полотен.
Мария Черных
https://sysblok.ru/arts/ajtreking-v-psihologii-iskusstva-vyjasnjaem-chto-i-kak-vlijaet-na-nashe-vosprijatie-velikih-poloten/
Как работают рекомендательные системы — и что с ними будет завтра
#arts
Часто ли вы сталкиваетесь с проблемой выбора фильма на вечер? И как эту проблему вы решаете сегодня? Подборки на тематических порталах, советы друзей, оценки критиков. К сожалению, эти инструменты обладают одной существенной погрешностью — они исключают персонализацию. Еще одна проблема лежит в поведенческой номенклатуре нашего мозга и чистой математике: чем больше выбор — тем сложнее выбирать.
Основные принципы рекомендательных систем
Рекомендательные системы в своей привычной форме существуют порядка 30 лет, однако архитектурно не претерпели больших перемен. Можно выделить две основные методики, применяемые в производстве: коллаборативная фильтрация (User-Based Filtering) и фильтрация по содержанию (Content-Based Filtering).
Коллаборативная фильтрация строит прогноз на основе пользователей со схожими признаками, интересами или поведением, группируя их в кластеры. Выявить степень «схожести» можно с помощью формулы расчета корреляции, например, Пирсона.
Второй способ фильтрации (Content-Based Filtering) отличает лишь то, что за основу берутся похожие группы контента (в нашем случае — похожие фильмы). И по тому же принципу выявляет степень соседства между фильмами.
На деле применение алгоритма выглядит куда сложнее и чаще всего представляет собой гибридную модель.
Какие есть трудности
Из-за дефицита данных могут возникать проблемы. К примеру, проблема холодного старта (когда мы ничего не знаем о пользователе, следовательно, неясно что ему рекомендовать), или проблема нового контента (что порождает проблему разнообразия), или синонимия (когда похожие и одинаковые предметы имеют разные имена, например, жанры «детский фильм» и «фильм для детей»). Поэтому приходится логировать (т. е. сохранять в памяти системы) все, пытаясь «между строк» предугадать намерение пользователя.
Так, совокупность данных формируют явные (explicit ratings) и неявные (implicit ratings) информационные сигналы, получаемые от пользователей. На примере кино: явным сигналом может служить оценка, неявным — просмотр трейлера. Вес этих сигналов также будет индивидуален (оценка представляет большую ценность для сервиса).
Пример Netflix
Для демонстрации современного образца рекомендательных систем обратимся к Netflix. В 2006 году компания решила повысить релевантность рекомендаций и объявила конкурс на 1 млн. долларов, который достанется тому, кто сможет улучшить текущее качество прогноза не менее чем на 10%. Качество прогноза измерялось на основе среднеквадратичного отклонения (Root Mean Square Error) и на момент объявления конкурса составляла 0.9514. Целью же было снизить эту ошибку как минимум до 0.8563.
Соревнование длилось порядка трех лет. В качестве обучающих данных был использован датасет из 100 с лишним миллионов реальных оценок пользователей сервиса. Победителем стала команда «BellKor’s Pragmatic Chaos», которой удалось улучшить результаты на 10,06%.
Сейчас обучающийся алгоритм Netflix учитывает не только оценки пользователей, но и весь доступный контекст — время суток, данные о возрасте и поле, географическое положение. Сам алгоритм использует не только регрессионные методы прогнозирования, но и метод сингулярного разложения, генеративные стохастические нейронные сети, обучение ассоциативным правилам, градиентный бустинг и многое другое, что формирует архитектуру под капотом.
Чего ждать от рекомендательных систем завтра
При выборе фильма существует еще одна проблема — мы часто сами не знаем, чего по-настоящему хотим. Можно предположить, что стриминговые сервисы (Netflix, Amazon Prime, Hulu, HBO и другие) будут влиять на киноиндустрию, определяя принципы производства нового контента.
Иными словами, будут снимать ровно то, что будет востребовано, и вопросы «что я хочу посмотреть» перестанут волновать аудиторию, поскольку ответ будет получен до возникновения самого вопроса.
Михаил Бабасян
https://sysblok.ru/arts/kak-rabotajut-rekomendatelnye-sistemy-i-chto-s-nimi-budet-zavtra/
#arts
Часто ли вы сталкиваетесь с проблемой выбора фильма на вечер? И как эту проблему вы решаете сегодня? Подборки на тематических порталах, советы друзей, оценки критиков. К сожалению, эти инструменты обладают одной существенной погрешностью — они исключают персонализацию. Еще одна проблема лежит в поведенческой номенклатуре нашего мозга и чистой математике: чем больше выбор — тем сложнее выбирать.
Основные принципы рекомендательных систем
Рекомендательные системы в своей привычной форме существуют порядка 30 лет, однако архитектурно не претерпели больших перемен. Можно выделить две основные методики, применяемые в производстве: коллаборативная фильтрация (User-Based Filtering) и фильтрация по содержанию (Content-Based Filtering).
Коллаборативная фильтрация строит прогноз на основе пользователей со схожими признаками, интересами или поведением, группируя их в кластеры. Выявить степень «схожести» можно с помощью формулы расчета корреляции, например, Пирсона.
Второй способ фильтрации (Content-Based Filtering) отличает лишь то, что за основу берутся похожие группы контента (в нашем случае — похожие фильмы). И по тому же принципу выявляет степень соседства между фильмами.
На деле применение алгоритма выглядит куда сложнее и чаще всего представляет собой гибридную модель.
Какие есть трудности
Из-за дефицита данных могут возникать проблемы. К примеру, проблема холодного старта (когда мы ничего не знаем о пользователе, следовательно, неясно что ему рекомендовать), или проблема нового контента (что порождает проблему разнообразия), или синонимия (когда похожие и одинаковые предметы имеют разные имена, например, жанры «детский фильм» и «фильм для детей»). Поэтому приходится логировать (т. е. сохранять в памяти системы) все, пытаясь «между строк» предугадать намерение пользователя.
Так, совокупность данных формируют явные (explicit ratings) и неявные (implicit ratings) информационные сигналы, получаемые от пользователей. На примере кино: явным сигналом может служить оценка, неявным — просмотр трейлера. Вес этих сигналов также будет индивидуален (оценка представляет большую ценность для сервиса).
Пример Netflix
Для демонстрации современного образца рекомендательных систем обратимся к Netflix. В 2006 году компания решила повысить релевантность рекомендаций и объявила конкурс на 1 млн. долларов, который достанется тому, кто сможет улучшить текущее качество прогноза не менее чем на 10%. Качество прогноза измерялось на основе среднеквадратичного отклонения (Root Mean Square Error) и на момент объявления конкурса составляла 0.9514. Целью же было снизить эту ошибку как минимум до 0.8563.
Соревнование длилось порядка трех лет. В качестве обучающих данных был использован датасет из 100 с лишним миллионов реальных оценок пользователей сервиса. Победителем стала команда «BellKor’s Pragmatic Chaos», которой удалось улучшить результаты на 10,06%.
Сейчас обучающийся алгоритм Netflix учитывает не только оценки пользователей, но и весь доступный контекст — время суток, данные о возрасте и поле, географическое положение. Сам алгоритм использует не только регрессионные методы прогнозирования, но и метод сингулярного разложения, генеративные стохастические нейронные сети, обучение ассоциативным правилам, градиентный бустинг и многое другое, что формирует архитектуру под капотом.
Чего ждать от рекомендательных систем завтра
При выборе фильма существует еще одна проблема — мы часто сами не знаем, чего по-настоящему хотим. Можно предположить, что стриминговые сервисы (Netflix, Amazon Prime, Hulu, HBO и другие) будут влиять на киноиндустрию, определяя принципы производства нового контента.
Иными словами, будут снимать ровно то, что будет востребовано, и вопросы «что я хочу посмотреть» перестанут волновать аудиторию, поскольку ответ будет получен до возникновения самого вопроса.
Михаил Бабасян
https://sysblok.ru/arts/kak-rabotajut-rekomendatelnye-sistemy-i-chto-s-nimi-budet-zavtra/
Русский рэп через тематическое моделирование: о чем читает русскоговорящая хип-хоп сцена
#arts
«Русский рэпер» — словосочетание, ставшее если не ругательным, то как минимум пренебрежительным. Оно связано с целым букетом стереотипов. Представьте себе русского рэпера. Что вы видите? Человека в спортивках, окруженного «своими пацанами», или, может, парня с золотыми грилзами перед его новенькой машиной? Долой стереотипы! Время разобраться с тем, кто такие русские рэперы, и о чем они читают на самом деле.
Рэп как жанр зародился в 1970-ых годах в Южном Бронксе (район в Нью-Йорке). Первые рэперы — представители бедного чернокожего населения, поднимавшие в своем творчестве проблемы убийств, нищеты, употребления наркотиков. С тех пор рэп сильно изменился — из маленькой культуры бедного района Нью-Йорка он вырос в популярный жанр, приобретая в каждой стране свои особенности.
В Россию рэп пришел в конце 1980-ых и на заре своего существования многое заимствовал с западных образцов. Позже он обрел относительную самостоятельность как жанр, создавая свой стиль как в музыке, так и в смысловой нагрузке текстов.
В 2017 году рэпу удалось обойти по прослушиваниям рок, который больше 50 лет держал первенство музыкального олимпа, и стать самым популярным жанром музыки в мире. Рэп, будучи настолько популярным, может влиять на то, как сотни тысяч людей мыслят и каких ценностей придерживаются. Значит, важно разобраться, о чем он говорит.
Как мы изучали рэп
Перед анализом и извлечением транслируемых идей нам предстояло собрать данные. Для исследования мы взяли два сайта: ныне уже не существующий рэп-текст. рф и genius.com. Всего после удаления дубликатов и искаженных текстов для анализа осталось 11 396 уникальных текстов. Все тексты мы предобработали — удалили все символы, кроме кириллических, произвели лемматизация и удалили стоп-слова.
Основным методом анализа мы выбрали тематическое моделирование — набор методов, направленных на извлечение из большого корпуса текстов так называемых тем, то есть наборов связанных слов. «Системный Блокъ» уже рассказывал, как работает тематическое моделирование, а также как его можно делать в Tableau и в Mallet.
Мы использовали тематическую модель BigARTM, которая позволяет найти устойчивую базовую модель и, изменяя ее параметры, улучшать ее как с точки зрения интерпретации, так и с позиции формальных метрик. Результатом использования метода стала тематическая модель русского рэпа, состоящая из 17 тем.
О чем же читают рэперы
Нам удалось выделить следующие темы: «смерть», «природа», «житейские истории», «размышления о мире», «поиск и „становление“ себя», «(несчастная) любовь», «город», «создание и чтение рэпа», «мат», «разборки», «жизнь на районе», «вечеринки и секс», «(тяжелое) детство», «размышления о родине», «исполнение музыки», «успех» и «рэперские атрибуты».
Оказалось, что чаще всего рэперы читают о своем жизненном пути, о любви и о природе. Ниже прикреплена визуализация итоговой тематической модели.
Если высокая распространенность тем жизненного пути и любви кажется закономерной, то тема природы и ее высокая распространенность выглядит подозрительно. Но появление темы природы в тексте рэпера вовсе не означает, что рэпер решил прочитать о своей любимой сосне или речке. Просто рэперы часто используют образы природы как художественный прием, как метафору для описания обстановки. Так, например, в тексте Скриптонита «Положение» мы видим строчки:
Тихо, как падал снег, падал весь квартал, мы падали на полпути во сне в поисках нала.
Слово «снег» в данном случае «поднимет» вероятность встретить тему природы в тексте артиста, однако о природе как таковой речи здесь не идет.
Подробнее про каждую из тем рассказываем в нашей статье: https://sysblok.ru/arts/russkij-rjep-cherez-tematicheskoe-modelirovanie-o-chem-chitaet-russkogovorjashhaja-hip-hop-scena/
Антон Бойченко, Светлана Жучкова
#arts
«Русский рэпер» — словосочетание, ставшее если не ругательным, то как минимум пренебрежительным. Оно связано с целым букетом стереотипов. Представьте себе русского рэпера. Что вы видите? Человека в спортивках, окруженного «своими пацанами», или, может, парня с золотыми грилзами перед его новенькой машиной? Долой стереотипы! Время разобраться с тем, кто такие русские рэперы, и о чем они читают на самом деле.
Рэп как жанр зародился в 1970-ых годах в Южном Бронксе (район в Нью-Йорке). Первые рэперы — представители бедного чернокожего населения, поднимавшие в своем творчестве проблемы убийств, нищеты, употребления наркотиков. С тех пор рэп сильно изменился — из маленькой культуры бедного района Нью-Йорка он вырос в популярный жанр, приобретая в каждой стране свои особенности.
В Россию рэп пришел в конце 1980-ых и на заре своего существования многое заимствовал с западных образцов. Позже он обрел относительную самостоятельность как жанр, создавая свой стиль как в музыке, так и в смысловой нагрузке текстов.
В 2017 году рэпу удалось обойти по прослушиваниям рок, который больше 50 лет держал первенство музыкального олимпа, и стать самым популярным жанром музыки в мире. Рэп, будучи настолько популярным, может влиять на то, как сотни тысяч людей мыслят и каких ценностей придерживаются. Значит, важно разобраться, о чем он говорит.
Как мы изучали рэп
Перед анализом и извлечением транслируемых идей нам предстояло собрать данные. Для исследования мы взяли два сайта: ныне уже не существующий рэп-текст. рф и genius.com. Всего после удаления дубликатов и искаженных текстов для анализа осталось 11 396 уникальных текстов. Все тексты мы предобработали — удалили все символы, кроме кириллических, произвели лемматизация и удалили стоп-слова.
Основным методом анализа мы выбрали тематическое моделирование — набор методов, направленных на извлечение из большого корпуса текстов так называемых тем, то есть наборов связанных слов. «Системный Блокъ» уже рассказывал, как работает тематическое моделирование, а также как его можно делать в Tableau и в Mallet.
Мы использовали тематическую модель BigARTM, которая позволяет найти устойчивую базовую модель и, изменяя ее параметры, улучшать ее как с точки зрения интерпретации, так и с позиции формальных метрик. Результатом использования метода стала тематическая модель русского рэпа, состоящая из 17 тем.
О чем же читают рэперы
Нам удалось выделить следующие темы: «смерть», «природа», «житейские истории», «размышления о мире», «поиск и „становление“ себя», «(несчастная) любовь», «город», «создание и чтение рэпа», «мат», «разборки», «жизнь на районе», «вечеринки и секс», «(тяжелое) детство», «размышления о родине», «исполнение музыки», «успех» и «рэперские атрибуты».
Оказалось, что чаще всего рэперы читают о своем жизненном пути, о любви и о природе. Ниже прикреплена визуализация итоговой тематической модели.
Если высокая распространенность тем жизненного пути и любви кажется закономерной, то тема природы и ее высокая распространенность выглядит подозрительно. Но появление темы природы в тексте рэпера вовсе не означает, что рэпер решил прочитать о своей любимой сосне или речке. Просто рэперы часто используют образы природы как художественный прием, как метафору для описания обстановки. Так, например, в тексте Скриптонита «Положение» мы видим строчки:
Тихо, как падал снег, падал весь квартал, мы падали на полпути во сне в поисках нала.
Слово «снег» в данном случае «поднимет» вероятность встретить тему природы в тексте артиста, однако о природе как таковой речи здесь не идет.
Подробнее про каждую из тем рассказываем в нашей статье: https://sysblok.ru/arts/russkij-rjep-cherez-tematicheskoe-modelirovanie-o-chem-chitaet-russkogovorjashhaja-hip-hop-scena/
Антон Бойченко, Светлана Жучкова
Исторические глобусы в 3D: покрутить может каждый
#arts #history
В Британской библиотеке хранится около четырёх миллионов картографических материалов. В основном это земные и астрономические глобусы, созданные западноевропейскими исследователями в 1600–1950 годах. Экспонаты очень хрупки, и до недавнего времени все они находились в закрытых хранилищах, не были доступны даже фотографии отдельных фрагментов, и только узкий круг исследователей имел к ним доступ.
В этом году Британская библиотека оцифровала эти старинные глобусы. Теперь онлайн-пользователь из любой точки мира может изучить более 30 картографических материалов XVII–XX веков. Посмотреть на трёхмерные модели глобусов можно на сайте библиотеки.
Также библиотека планирует создать 3D-модели трети всех материалов. Среди них 32 наиболее редкие и значимые карты. Например, доступным станет первый китайский глобус 1623 года.
3D-модель создается с помощью многокамерной съёмки в субмиллиметровом спектре: множество камер снимают материал кусочками размером меньше миллиметра. При этом используется метод фокус-стекинга (от англ. stacking — «складировать»): глобус фотографируют с разных точек фокусировки и собирают полученные кадры в объёмную модель. Это позволяет многократно увеличить резкость конечного изображения. С такой системой заметными становятся самые мелкие части карты, которые раньше были скрыты от человеческого глаза.
Атлас Кленке: двухметровый символ власти
В 1828 году в Британский музей из личной коллекции короля Георга III был доставлен Атлас Кленке. Его ширина достигает двух метров и это один из самых больших атласов мира. В книге — 41 атлас «золотого века» голландской картографии. Среди них находятся изображения двух полушарий, карты Европы, Азии, Африки, Северной и Южной Америки, отдельные материалы о Британии, Нидерландах, Италии и Украине.
Этот атлас голландский учёный и купец Иоганн Кленке подарил королю Карлу II в. 1600 году в честь восстановления в Англии монархии. В эпоху Возрождения книга считалась не только хранительницей человеческих знаний, но и символом власти. Поэтому такой атлас в руках короля показывал превосходство английской монархии. Карлу II подарок понравился, он разместил карту среди любимой коллекции, а Кленке посвятил в рыцари.
Атлас одним из первых был оцифрован Британской библиотекой. Сейчас его 3D-модель находится в открытом доступе на сайте учреждения.
Первые оцифровщики глобусов
Впервые старинные глобусы оцифровали работники американской библиотеки карт Ошера при университете Саутерн Мэн. Там также пользовались системой сканирования: для создания 3D моделей было сделано от 216 до 900 снимков карт. Самым известным экспонатом библиотеки сегодня является Небесный глобус Джованни Мария Кассини 1792 года.
https://sysblok.ru/arts/istoricheskie-globusy-v-3d-pokrutit-mozhet-kazhdyj/
Дарья Сотникова
#arts #history
В Британской библиотеке хранится около четырёх миллионов картографических материалов. В основном это земные и астрономические глобусы, созданные западноевропейскими исследователями в 1600–1950 годах. Экспонаты очень хрупки, и до недавнего времени все они находились в закрытых хранилищах, не были доступны даже фотографии отдельных фрагментов, и только узкий круг исследователей имел к ним доступ.
В этом году Британская библиотека оцифровала эти старинные глобусы. Теперь онлайн-пользователь из любой точки мира может изучить более 30 картографических материалов XVII–XX веков. Посмотреть на трёхмерные модели глобусов можно на сайте библиотеки.
Также библиотека планирует создать 3D-модели трети всех материалов. Среди них 32 наиболее редкие и значимые карты. Например, доступным станет первый китайский глобус 1623 года.
3D-модель создается с помощью многокамерной съёмки в субмиллиметровом спектре: множество камер снимают материал кусочками размером меньше миллиметра. При этом используется метод фокус-стекинга (от англ. stacking — «складировать»): глобус фотографируют с разных точек фокусировки и собирают полученные кадры в объёмную модель. Это позволяет многократно увеличить резкость конечного изображения. С такой системой заметными становятся самые мелкие части карты, которые раньше были скрыты от человеческого глаза.
Атлас Кленке: двухметровый символ власти
В 1828 году в Британский музей из личной коллекции короля Георга III был доставлен Атлас Кленке. Его ширина достигает двух метров и это один из самых больших атласов мира. В книге — 41 атлас «золотого века» голландской картографии. Среди них находятся изображения двух полушарий, карты Европы, Азии, Африки, Северной и Южной Америки, отдельные материалы о Британии, Нидерландах, Италии и Украине.
Этот атлас голландский учёный и купец Иоганн Кленке подарил королю Карлу II в. 1600 году в честь восстановления в Англии монархии. В эпоху Возрождения книга считалась не только хранительницей человеческих знаний, но и символом власти. Поэтому такой атлас в руках короля показывал превосходство английской монархии. Карлу II подарок понравился, он разместил карту среди любимой коллекции, а Кленке посвятил в рыцари.
Атлас одним из первых был оцифрован Британской библиотекой. Сейчас его 3D-модель находится в открытом доступе на сайте учреждения.
Первые оцифровщики глобусов
Впервые старинные глобусы оцифровали работники американской библиотеки карт Ошера при университете Саутерн Мэн. Там также пользовались системой сканирования: для создания 3D моделей было сделано от 216 до 900 снимков карт. Самым известным экспонатом библиотеки сегодня является Небесный глобус Джованни Мария Кассини 1792 года.
https://sysblok.ru/arts/istoricheskie-globusy-v-3d-pokrutit-mozhet-kazhdyj/
Дарья Сотникова
Барочный интерактив: что видно на рентгенах скульптур Аккермана
#digitalheritage #arts
Кристиан Аккерман — эстонский скульптор эпохи барокко. Кристиана считали скандальным типом, потому что он нарушал христианские обычаи того времени: жена Аккермана родила ребенка слишком скоро после свадьбы. Также, Аккерман понимал свое творческое превосходство и боролся с гильдейскими мастерами за право работать в качестве независимого мастера, что считалось нонсенсом в то время.
Разбираемся в тонкостях мультимедийного проекта и технологиях исследования.
3D-проектирование
Чтобы создать 3D-проекцию, сначала делают лазерное сканирование, в результате которого бесконтактно определяется положение миллионов точек, формирующих цифровой макет скульптуры. Если этих точек не хватает, исследователи сканируют «сложные» части поверхности скульптуры специальным метрологическим зеркалом.
Затем все данные досконально изучаются, сводятся в единую систему координат и редактируются. В частности, из макета убираются все грубые неточности. В итоге получается точная полигональная модель — четкая 3D-схема скульптуры с большим количеством полигонов (многоугольников).
Мультимедийные 3D-модели предоставляют возможность для тщательного осмотра и сравнения скульптур. Ниже прикрепляем 3D-модель скульптуры «Христос Непобедимый».
Рентгеновская съемка
Цифровой рентгеновский аппарат подходит для исследований различных предметов искусства от живописи до скульптуры. Это компактное портативное устройство, которое можно перевозить с собой, ведь многие произведения искусства не подлежат перевозке или даже небольшим перемещениям в пространстве.
Как это работает: ослабленные рентгеновские лучи проходят через скульптуру, а полученное изображение регистрируется и попадает на специальную пленку. Когда свет проходит сквозь материал, начинается образование пучков излучения, которые после рассеиваются и «замораживаются» на пленке.
Цифровая рентгенография позволяет увидеть внутренний каркас произведений искусства, разглядеть все скрытые составляющие и проанализировать режимы работы мастера. Также эта процедура помогает выявить скрытые дефекты, трещины, сколы, а также найти внутренние стержни предмета, металлические или деревянные.
Например, рентгеновский снимок скульптуры Аккермана «Святой Апостол Петр» показал, что в основе фигуры находятся блоки липы, которые были склеены и укреплены кузнечными гвоздями еще до начала резьбы.
Исследование в ультрафиолетовом излучении
УФ-анализ позволяет увидеть интегральное свечение защитных слоев (концентрацию минералов в покрытии), красочного слоя, грунта, да и вообще каждого компонента в отдельности. С помощью УФ-анализа можно узнать, в каком состоянии находится произведение: был ли утрачен красочный слой и грунт, или их вовсе не было, насколько велика глубина защитных слоев. Также УФ-анализ выявляет не только цвет, но и плотность, яркость и равномерность нанесения красок.
Выяснилось, что практически все скульптуры Аккермана первоначально имели цвет. Лица многих фигур были розовыми, глаза, брови и волосы — коричневыми или светлыми, губы — красными, а одеяния — позолоченными. Также исследователи обнажили полихромию «Иоанна Богослова» до половины его лица: на лице была нарисована улыбка, а взгляд, обращенный к небесам, был «открыт» с помощью краски.
Результаты
Результаты проведенного исследования находятся в свободном доступе. На веб-платформе проекта можно найти интерактивные 3D-модели, рентгеновские и УФ-снимки резных скульптур Аккермана, а также интерактивные таймлайн и карту, где посетители веб-портала могут выбрать интересную им скульптуру или место ее нахождения и узнать о ней более подробную информацию.
https://sysblok.ru/digital-heritage/barochnyj-interaktiv-chto-vidno-na-rentgenah-skulptur-akkermana/
#digitalheritage #arts
Кристиан Аккерман — эстонский скульптор эпохи барокко. Кристиана считали скандальным типом, потому что он нарушал христианские обычаи того времени: жена Аккермана родила ребенка слишком скоро после свадьбы. Также, Аккерман понимал свое творческое превосходство и боролся с гильдейскими мастерами за право работать в качестве независимого мастера, что считалось нонсенсом в то время.
Разбираемся в тонкостях мультимедийного проекта и технологиях исследования.
3D-проектирование
Чтобы создать 3D-проекцию, сначала делают лазерное сканирование, в результате которого бесконтактно определяется положение миллионов точек, формирующих цифровой макет скульптуры. Если этих точек не хватает, исследователи сканируют «сложные» части поверхности скульптуры специальным метрологическим зеркалом.
Затем все данные досконально изучаются, сводятся в единую систему координат и редактируются. В частности, из макета убираются все грубые неточности. В итоге получается точная полигональная модель — четкая 3D-схема скульптуры с большим количеством полигонов (многоугольников).
Мультимедийные 3D-модели предоставляют возможность для тщательного осмотра и сравнения скульптур. Ниже прикрепляем 3D-модель скульптуры «Христос Непобедимый».
Рентгеновская съемка
Цифровой рентгеновский аппарат подходит для исследований различных предметов искусства от живописи до скульптуры. Это компактное портативное устройство, которое можно перевозить с собой, ведь многие произведения искусства не подлежат перевозке или даже небольшим перемещениям в пространстве.
Как это работает: ослабленные рентгеновские лучи проходят через скульптуру, а полученное изображение регистрируется и попадает на специальную пленку. Когда свет проходит сквозь материал, начинается образование пучков излучения, которые после рассеиваются и «замораживаются» на пленке.
Цифровая рентгенография позволяет увидеть внутренний каркас произведений искусства, разглядеть все скрытые составляющие и проанализировать режимы работы мастера. Также эта процедура помогает выявить скрытые дефекты, трещины, сколы, а также найти внутренние стержни предмета, металлические или деревянные.
Например, рентгеновский снимок скульптуры Аккермана «Святой Апостол Петр» показал, что в основе фигуры находятся блоки липы, которые были склеены и укреплены кузнечными гвоздями еще до начала резьбы.
Исследование в ультрафиолетовом излучении
УФ-анализ позволяет увидеть интегральное свечение защитных слоев (концентрацию минералов в покрытии), красочного слоя, грунта, да и вообще каждого компонента в отдельности. С помощью УФ-анализа можно узнать, в каком состоянии находится произведение: был ли утрачен красочный слой и грунт, или их вовсе не было, насколько велика глубина защитных слоев. Также УФ-анализ выявляет не только цвет, но и плотность, яркость и равномерность нанесения красок.
Выяснилось, что практически все скульптуры Аккермана первоначально имели цвет. Лица многих фигур были розовыми, глаза, брови и волосы — коричневыми или светлыми, губы — красными, а одеяния — позолоченными. Также исследователи обнажили полихромию «Иоанна Богослова» до половины его лица: на лице была нарисована улыбка, а взгляд, обращенный к небесам, был «открыт» с помощью краски.
Результаты
Результаты проведенного исследования находятся в свободном доступе. На веб-платформе проекта можно найти интерактивные 3D-модели, рентгеновские и УФ-снимки резных скульптур Аккермана, а также интерактивные таймлайн и карту, где посетители веб-портала могут выбрать интересную им скульптуру или место ее нахождения и узнать о ней более подробную информацию.
https://sysblok.ru/digital-heritage/barochnyj-interaktiv-chto-vidno-na-rentgenah-skulptur-akkermana/
Цифровой Ван Гог: на грани вечности
#arts #philology
Винсент Ван Гог активно творил всего 10 лет, но его творчество оставило значительный след в живописи. Одни знают об этом художнике благодаря легенде об отрезанном ухе. Другие вспоминают его единственную проданную картину «Подсолнухи». Третьи — вдохновляется его биографией и поиском призвания как автора.
Представляем вашему вниманию проекты, которые будут полезны как исследователям, так и поклонникам мастера.
Литературный корпус «Vincent van Gogh. The Letters»
В основе литературного корпуса лежат письма, которые писал и получал Ван Гог в 1853–1890-е гг. Сейчас на сайте проекта находятся 903 письма, 820 из которых отправил сам Винсент. Каждому письму присвоили свой номер и добавили ссылки на копии/черновики/связанные материалы. Основными получателями были брат Тео и друзья-художники Поль Гоген и Эмиль Бернар.
Помимо писем, исследователи собрали материалы о самом художнике, архив его работ, черновиков (25 «родственных рукописей») и редакторских эссе, а также биографию Винсента и переписку его родственников.
Мультимедийные выставки
Жизнь и творчество Ван Гога распадается на два периода — мрачный голландский и яркий французский. Переписка с братом Тео демонстрирует изменения в мировоззрении художника и его отношении к творчеству.
Австралийская компания GRANDE EXHIBITIONS создала два мультимедийных проекта, посвященных жизни и творчеству Ван Гога. В обоих использовалась технология Cinema360. Изображения проецировались на экраны, стены, и пол, что визуально меняло геометрию зала и создавало эффект погружения.
Выставка «Ван Гог. Ожившие полотна» рассказывала о творчестве самого художника. В 2014 году в центральном зале центра дизайна ARTPLAY показали больше 3000 тематических изображений: картины мастера, письма и записи. Вместе с ними использовались звуковые эффекты: крики птиц, голоса людей, шелест и др.
Проект «Ван Гог. Письма к Тео» заострял внимание на отношениях художника с братом. К 400 картинам добавили закадровый текст в исполнении актера Владимира Зайцева, который также озвучивал Винсента в исполнении Уильяма Дефо в фильме «Ван Гог. На пороге вечности».
Фильм «Ван Гог: С любовью, Винсент»
«Ван Гог: С любовью, Винсент» — это полнометражный анимационный фильм, над которым трудилась команда из 100 художников. После съемок художники два года вручную отрисовывали масляными красками 62450 кадров на холсте согласно технике Ван Гога. Все кадры перетекает друг в друга, из-за чего фильм воспринимается как одна большая живая картина.
Сюжет повествует о событиях после гибели мастера. Сын старого почтальона берётся за расследование причины смерти Ван Гога. Для этого он приезжает в деревню, где Винсент жил в последнее время. В разговорах с очевидцами и свидетелями герой понимает, что виновник унёс с собой много тайн. Каждый рассказывает свою версию, которая не совпадает со словами других. Противоречия в рассказах наводят главного героя на мысль о возможном убийстве художника.
Глубокое погружение
Современные технологии позволили не только перенести картины Ван Гога на экран, но и проникнуть внутрь них. Цифровой художник Петрос Врелис создал интерактивное изображение «Звездной ночи». При прикосновении к сенсорному экрану зритель влияет на визуальную и звуковую составляющие: вместе с изменениями картины запускается музыка, которая создает эффект присутствия.
Автор Мак Каули пошёл дальше: на основе картины «Ночь в кафе» он создал видеоряд, который мы прикрепили ниже. Технология позволяет подробно изучить произведение изнутри, посмотреть на мир глазами Ван Гога и словно увидеть мгновение в движении.
В музее Ван Гога в Амстердаме посетители могут рассматривать картины под специальным микроскопом, который позволяет разглядеть каждый штрих и мазок на картине, волоски с кисточки, фактуры и объём краски на отдельных участках.
https://sysblok.ru/philology/cifrovoj-van-gog-na-grani-vechnosti/
Варвара Гузий
#arts #philology
Винсент Ван Гог активно творил всего 10 лет, но его творчество оставило значительный след в живописи. Одни знают об этом художнике благодаря легенде об отрезанном ухе. Другие вспоминают его единственную проданную картину «Подсолнухи». Третьи — вдохновляется его биографией и поиском призвания как автора.
Представляем вашему вниманию проекты, которые будут полезны как исследователям, так и поклонникам мастера.
Литературный корпус «Vincent van Gogh. The Letters»
В основе литературного корпуса лежат письма, которые писал и получал Ван Гог в 1853–1890-е гг. Сейчас на сайте проекта находятся 903 письма, 820 из которых отправил сам Винсент. Каждому письму присвоили свой номер и добавили ссылки на копии/черновики/связанные материалы. Основными получателями были брат Тео и друзья-художники Поль Гоген и Эмиль Бернар.
Помимо писем, исследователи собрали материалы о самом художнике, архив его работ, черновиков (25 «родственных рукописей») и редакторских эссе, а также биографию Винсента и переписку его родственников.
Мультимедийные выставки
Жизнь и творчество Ван Гога распадается на два периода — мрачный голландский и яркий французский. Переписка с братом Тео демонстрирует изменения в мировоззрении художника и его отношении к творчеству.
Австралийская компания GRANDE EXHIBITIONS создала два мультимедийных проекта, посвященных жизни и творчеству Ван Гога. В обоих использовалась технология Cinema360. Изображения проецировались на экраны, стены, и пол, что визуально меняло геометрию зала и создавало эффект погружения.
Выставка «Ван Гог. Ожившие полотна» рассказывала о творчестве самого художника. В 2014 году в центральном зале центра дизайна ARTPLAY показали больше 3000 тематических изображений: картины мастера, письма и записи. Вместе с ними использовались звуковые эффекты: крики птиц, голоса людей, шелест и др.
Проект «Ван Гог. Письма к Тео» заострял внимание на отношениях художника с братом. К 400 картинам добавили закадровый текст в исполнении актера Владимира Зайцева, который также озвучивал Винсента в исполнении Уильяма Дефо в фильме «Ван Гог. На пороге вечности».
Фильм «Ван Гог: С любовью, Винсент»
«Ван Гог: С любовью, Винсент» — это полнометражный анимационный фильм, над которым трудилась команда из 100 художников. После съемок художники два года вручную отрисовывали масляными красками 62450 кадров на холсте согласно технике Ван Гога. Все кадры перетекает друг в друга, из-за чего фильм воспринимается как одна большая живая картина.
Сюжет повествует о событиях после гибели мастера. Сын старого почтальона берётся за расследование причины смерти Ван Гога. Для этого он приезжает в деревню, где Винсент жил в последнее время. В разговорах с очевидцами и свидетелями герой понимает, что виновник унёс с собой много тайн. Каждый рассказывает свою версию, которая не совпадает со словами других. Противоречия в рассказах наводят главного героя на мысль о возможном убийстве художника.
Глубокое погружение
Современные технологии позволили не только перенести картины Ван Гога на экран, но и проникнуть внутрь них. Цифровой художник Петрос Врелис создал интерактивное изображение «Звездной ночи». При прикосновении к сенсорному экрану зритель влияет на визуальную и звуковую составляющие: вместе с изменениями картины запускается музыка, которая создает эффект присутствия.
Автор Мак Каули пошёл дальше: на основе картины «Ночь в кафе» он создал видеоряд, который мы прикрепили ниже. Технология позволяет подробно изучить произведение изнутри, посмотреть на мир глазами Ван Гога и словно увидеть мгновение в движении.
В музее Ван Гога в Амстердаме посетители могут рассматривать картины под специальным микроскопом, который позволяет разглядеть каждый штрих и мазок на картине, волоски с кисточки, фактуры и объём краски на отдельных участках.
https://sysblok.ru/philology/cifrovoj-van-gog-na-grani-vechnosti/
Варвара Гузий
YouTube
The Night Cafe - An Immersive VR Tribute to Vincent van Gogh
The Night Cafe is an immersive VR environment that allows you to explore the world of Vincent van Gogh first hand. Take a moment to enjoy his iconic sunflowe...
Алтари Средневековья в твоем смартфоне
#arts #digitalheritage
Герман Роде — немецкий художник, живший в 15 веке, которому приписывают создание нескольких алтарных фигур. В Эстонии и Германии оцифровали две известные работы живописца — алтари св. Луки и св. Николая. Алтари находятся в разных странах, но теперь не обязательно ехать в Германию или Эстонию, чтобы их увидеть. Мультимедийная экспозиция работ сегодня доступна онлайн для каждого желающего бесплатно.
Мультимедийная экспозиция включает в себя не только оцифрованные работы немецкого художника, но и их исследовательский разбор, что позволяет лучше изучить и понять замысел автора. Исследователям удалось больше узнать о героях легенд, изображенных на работах Роде, а также сопоставить их с реально жившими людьми. Иконографические описания и их анализ позволяют понять истории, которые изображены на алтарях.
Технологии оцифровки
Благодаря технологиям, которые выбрали авторы экспозиции, можно полностью рассмотреть алтари снаружи и внутри. Фотографии работ живописца сделаны в самом высоком на сегодняшний день разрешении. Это дает зрителю возможность обнаружить детали, которые трудно разглядеть на реальных алтарях.
При оцифровке также применялась технология инфракрасной съемки, в которой используется специальная фотопленка или светофильтр для цифрового фотоаппарата. Их чувствительность к инфракрасному световому излучению помогает увидеть под слоями краски изначальные рисунки художника.
Алтарь св. Николая
Алтарь св. Николая в Таллине достигает шесть метров в ширину. Тем не менее, его оцифрованная версия доступна в самом высоком разрешении. Несмотря на то, что работе несколько столетий, она до сих пор является одной из самых хорошо сохранившихся алтарных фигур Средневековья. Алтарь имеет изображения более сорока библейских персонажей. На создание этой работы горожане пожертвовали 1250 рижских марок. Наибольшая сумма тогда была внесена богатыми торговцами и Братством Черноголовых.
Алтарь св. Луки
Вторая работа художника, представленная в экспозиции в ширину составляет всего два метра, однако это не делает ее менее величественной. Алтарь св. Луки в Любеке был создан для церкви Святой Екатерины, которая ранее была храмом Францисканского монастыря. Это единственная работа Роде, на которой есть не только его подпись, но и дата создания самого алтаря.
https://sysblok.ru/arts/altari-srednevekovja-v-tvoem-smartfone/
Елизавета Снежко
#arts #digitalheritage
Герман Роде — немецкий художник, живший в 15 веке, которому приписывают создание нескольких алтарных фигур. В Эстонии и Германии оцифровали две известные работы живописца — алтари св. Луки и св. Николая. Алтари находятся в разных странах, но теперь не обязательно ехать в Германию или Эстонию, чтобы их увидеть. Мультимедийная экспозиция работ сегодня доступна онлайн для каждого желающего бесплатно.
Мультимедийная экспозиция включает в себя не только оцифрованные работы немецкого художника, но и их исследовательский разбор, что позволяет лучше изучить и понять замысел автора. Исследователям удалось больше узнать о героях легенд, изображенных на работах Роде, а также сопоставить их с реально жившими людьми. Иконографические описания и их анализ позволяют понять истории, которые изображены на алтарях.
Технологии оцифровки
Благодаря технологиям, которые выбрали авторы экспозиции, можно полностью рассмотреть алтари снаружи и внутри. Фотографии работ живописца сделаны в самом высоком на сегодняшний день разрешении. Это дает зрителю возможность обнаружить детали, которые трудно разглядеть на реальных алтарях.
При оцифровке также применялась технология инфракрасной съемки, в которой используется специальная фотопленка или светофильтр для цифрового фотоаппарата. Их чувствительность к инфракрасному световому излучению помогает увидеть под слоями краски изначальные рисунки художника.
Алтарь св. Николая
Алтарь св. Николая в Таллине достигает шесть метров в ширину. Тем не менее, его оцифрованная версия доступна в самом высоком разрешении. Несмотря на то, что работе несколько столетий, она до сих пор является одной из самых хорошо сохранившихся алтарных фигур Средневековья. Алтарь имеет изображения более сорока библейских персонажей. На создание этой работы горожане пожертвовали 1250 рижских марок. Наибольшая сумма тогда была внесена богатыми торговцами и Братством Черноголовых.
Алтарь св. Луки
Вторая работа художника, представленная в экспозиции в ширину составляет всего два метра, однако это не делает ее менее величественной. Алтарь св. Луки в Любеке был создан для церкви Святой Екатерины, которая ранее была храмом Францисканского монастыря. Это единственная работа Роде, на которой есть не только его подпись, но и дата создания самого алтаря.
https://sysblok.ru/arts/altari-srednevekovja-v-tvoem-smartfone/
Елизавета Снежко
Технологии Big Data в индустрии моды
#arts
В модной индустрии большие данные обычно используются в маркетинговых и аналитических целях. А информационный дизайнер Джорджия Лупи на основе больших данных создает принты для одежды. Она считает, что так она придает сырым данным большую человечность.
«Будучи людьми, мы не способны увидеть в сырых данных на листах Excel паттерны человеческого поведения, — рассказала Лупи Vogue. — Только через дизайн и визуализацию данных можно получить доступ к этим знаниям». Также Лупи выступила на TedTalks, посмотреть выступление.
Совместно с брендом & Other Stories в 2019 году Лупи выпустила коллекцию одежды. Данные для принтов она собрала из биографий трех женщин-ученых — Ады Лавлейс, Рэйчел Карсон и Мэй Джемисон.
Ада Лавлейс
Ада Лавлейс знаменита тем, что в середине XIX века она описала первую в истории компьютерную программу. В примечании к своей научной статье об устройстве механической вычислительной машины она рассказала, как ее можно использовать для вычисления последовательности Фибоначчи. Это и была первая попытка запрограммировать машину для вычисления сложных математических задач.
Фрагменты алгоритма Лавлейс представлены в коллекции Лупи серией ярких разноцветных штрихов. Ниже прикрепляем фотографию готовой одежды с этими принтами.
Рэйчел Карсон
Рэйчел Карсон — биолог, защитница окружающей среды и автор нескольких книг. Для серии принтов о Рэйчел Карсон дизайнер использовала данные из ее книги «Безмолвная весна»: количество слов и символов в книге, типы знаков препинания. Также Лупи собрала информацию о различных видах растений, о которых писала Карсон, и ее исследованиях антропогенного изменения климата.
Мэй Джемисон
Мэй Джемисон — первая темнокожая женщина в космосе. В 1992 году она отправилась на орбиту во время миссии STS-47. Лупи визуализировала дни, проведенные Джемисон в космосе, ее восприятие других людей на станции и проведенные научные эксперименты на орбите.
Посмотреть всю коллекцию
https://sysblok.ru/arts/big-data-modnaja-skazka-o-chelovecheskih-zhiznjah/
Даша Джиоева
#arts
В модной индустрии большие данные обычно используются в маркетинговых и аналитических целях. А информационный дизайнер Джорджия Лупи на основе больших данных создает принты для одежды. Она считает, что так она придает сырым данным большую человечность.
«Будучи людьми, мы не способны увидеть в сырых данных на листах Excel паттерны человеческого поведения, — рассказала Лупи Vogue. — Только через дизайн и визуализацию данных можно получить доступ к этим знаниям». Также Лупи выступила на TedTalks, посмотреть выступление.
Совместно с брендом & Other Stories в 2019 году Лупи выпустила коллекцию одежды. Данные для принтов она собрала из биографий трех женщин-ученых — Ады Лавлейс, Рэйчел Карсон и Мэй Джемисон.
Ада Лавлейс
Ада Лавлейс знаменита тем, что в середине XIX века она описала первую в истории компьютерную программу. В примечании к своей научной статье об устройстве механической вычислительной машины она рассказала, как ее можно использовать для вычисления последовательности Фибоначчи. Это и была первая попытка запрограммировать машину для вычисления сложных математических задач.
Фрагменты алгоритма Лавлейс представлены в коллекции Лупи серией ярких разноцветных штрихов. Ниже прикрепляем фотографию готовой одежды с этими принтами.
Рэйчел Карсон
Рэйчел Карсон — биолог, защитница окружающей среды и автор нескольких книг. Для серии принтов о Рэйчел Карсон дизайнер использовала данные из ее книги «Безмолвная весна»: количество слов и символов в книге, типы знаков препинания. Также Лупи собрала информацию о различных видах растений, о которых писала Карсон, и ее исследованиях антропогенного изменения климата.
Мэй Джемисон
Мэй Джемисон — первая темнокожая женщина в космосе. В 1992 году она отправилась на орбиту во время миссии STS-47. Лупи визуализировала дни, проведенные Джемисон в космосе, ее восприятие других людей на станции и проведенные научные эксперименты на орбите.
Посмотреть всю коллекцию
https://sysblok.ru/arts/big-data-modnaja-skazka-o-chelovecheskih-zhiznjah/
Даша Джиоева
Русский 360°: виртуальный музей без границ
#arts #digitalheritage
Технологии формируют новое пространство вокруг нас и расширяют сферы применения научно-просветительских и образовательных программ. Пример в области искусства — цифровые проекты Государственного Русского музея. Портал «Виртуальный музей» собрал всю информацию о деятельности Русского музея в сфере информационных технологий воедино.
Оцифрованная коллекция музея
Коллекция Русского музея — крупнейшее собрание русского искусства в мире: тысячи картин, сервизы императорского фарфорового завода, скульптуры, гравюры и т. д. Коллекция была оцифрована и теперь доступна онлайн. Также есть фотогалерея, которая иллюстрирует историю музея с 1898 года.
3D-туры по экспозициям
3D-экскурсии обеспечивают полное погружение в музейную атмосферу. Это достигается благодаря технологиям, похожим на Google Street View. На сайте проекта есть два типа 3D-экскурсий. Тур по основной экспозиции и проект «Шедевры русского музея в „Одноклассниках“» — это фотографии экспонатов, виртуальные панорамы залов, медиатека с аудиогидом, который озвучивают звезды: Боярский рассказывает об истории создания картины Карла Брюллова «Последний день Помпеи», Ургант — о «Шестикрылом серафиме» Врубеля.
Электронная экспозиция Центра мультимедиа
Электронную экспозицию Центра мультимедиа составляют физические выставки в музее, экскурсионный сюжет которых строится при помощи компьютерных фильмов, аудио и видео сопровождения, 3D-моделирования, интерактивного режима для пользователей, технологий микромэппинга и кинекта. Такие интерактивные экспозиции посвящены, например, владельцу Михайловского замка — Павлу I, а в 2020 году работу начинает техно-игровой маршрут «Петр I и Павел I: прадед и правнук». На портале можно оставить заявку на посещение центра мультимедиа и заказать групповую экскурсию по экспозиции.
Онлайн-лекторий Русского музея
Этот проект включает в себя проведение лекций с онлайн-трансляцией на платформах музея в социальных сетях. Публичные лекции читаются по теории и истории изобразительного искусства, проводятся тематические встречи и конференции с сотрудниками и ведущими специалистами Русского музея, кураторами выставок, реставраторами, исследователями и профессионалами в других сферах. На портале доступно расписание ближайших лекций и видеозаписи прошедших.
Виртуальный филиал
«Русский музей: виртуальный филиал» — это межрегиональный и международный проект, воплощающий идею доступности крупнейшей в России коллекции русского искусства самой широкой аудитории за пределами Санкт-Петербурга. Информационно-образовательный центр виртуального филиала состоит из медиатеки, информационно-образовательного класса и мультимедийного кинотеатра и содержит материалы по истории русского искусства в период с X по XXI вв., архивной деятельности, изучению и показу музейных экспонатов.
«Сага о династии»
С 2013 года Русский музей работает над реализацией проекта преобразования Михайловского замка в музей нового типа, который будет посвящен династии Романовых. «Сага о династии» будет представлять собой историческую драму в десяти актах (+ эпилог), каждый из которых посвящен эпохе правления отдельной исторической личности. Основаны они на временных выставках, по итогам которых были подготовлены виртуальные туры.
Русский музей в Google Arts & Culture
Русский музей принял участие в проекте Google Arts & Culture. Это цифровое собрание изображений предметов искусства из известных музеев и художественных галерей всего мира в наивысшем качестве. Каждое такое изображение — это примерно 7 миллиардов пикселей, которые позволяют исследовать мельчайшие детали полотен, манеру письма и особенности стиля художника. Была оцифрована картина «Последний день Помпеи» Карла Брюллова.
https://sysblok.ru/arts/russkij-360-virtualnyj-muzej-bez-granic/
Мария Черных
#arts #digitalheritage
Технологии формируют новое пространство вокруг нас и расширяют сферы применения научно-просветительских и образовательных программ. Пример в области искусства — цифровые проекты Государственного Русского музея. Портал «Виртуальный музей» собрал всю информацию о деятельности Русского музея в сфере информационных технологий воедино.
Оцифрованная коллекция музея
Коллекция Русского музея — крупнейшее собрание русского искусства в мире: тысячи картин, сервизы императорского фарфорового завода, скульптуры, гравюры и т. д. Коллекция была оцифрована и теперь доступна онлайн. Также есть фотогалерея, которая иллюстрирует историю музея с 1898 года.
3D-туры по экспозициям
3D-экскурсии обеспечивают полное погружение в музейную атмосферу. Это достигается благодаря технологиям, похожим на Google Street View. На сайте проекта есть два типа 3D-экскурсий. Тур по основной экспозиции и проект «Шедевры русского музея в „Одноклассниках“» — это фотографии экспонатов, виртуальные панорамы залов, медиатека с аудиогидом, который озвучивают звезды: Боярский рассказывает об истории создания картины Карла Брюллова «Последний день Помпеи», Ургант — о «Шестикрылом серафиме» Врубеля.
Электронная экспозиция Центра мультимедиа
Электронную экспозицию Центра мультимедиа составляют физические выставки в музее, экскурсионный сюжет которых строится при помощи компьютерных фильмов, аудио и видео сопровождения, 3D-моделирования, интерактивного режима для пользователей, технологий микромэппинга и кинекта. Такие интерактивные экспозиции посвящены, например, владельцу Михайловского замка — Павлу I, а в 2020 году работу начинает техно-игровой маршрут «Петр I и Павел I: прадед и правнук». На портале можно оставить заявку на посещение центра мультимедиа и заказать групповую экскурсию по экспозиции.
Онлайн-лекторий Русского музея
Этот проект включает в себя проведение лекций с онлайн-трансляцией на платформах музея в социальных сетях. Публичные лекции читаются по теории и истории изобразительного искусства, проводятся тематические встречи и конференции с сотрудниками и ведущими специалистами Русского музея, кураторами выставок, реставраторами, исследователями и профессионалами в других сферах. На портале доступно расписание ближайших лекций и видеозаписи прошедших.
Виртуальный филиал
«Русский музей: виртуальный филиал» — это межрегиональный и международный проект, воплощающий идею доступности крупнейшей в России коллекции русского искусства самой широкой аудитории за пределами Санкт-Петербурга. Информационно-образовательный центр виртуального филиала состоит из медиатеки, информационно-образовательного класса и мультимедийного кинотеатра и содержит материалы по истории русского искусства в период с X по XXI вв., архивной деятельности, изучению и показу музейных экспонатов.
«Сага о династии»
С 2013 года Русский музей работает над реализацией проекта преобразования Михайловского замка в музей нового типа, который будет посвящен династии Романовых. «Сага о династии» будет представлять собой историческую драму в десяти актах (+ эпилог), каждый из которых посвящен эпохе правления отдельной исторической личности. Основаны они на временных выставках, по итогам которых были подготовлены виртуальные туры.
Русский музей в Google Arts & Culture
Русский музей принял участие в проекте Google Arts & Culture. Это цифровое собрание изображений предметов искусства из известных музеев и художественных галерей всего мира в наивысшем качестве. Каждое такое изображение — это примерно 7 миллиардов пикселей, которые позволяют исследовать мельчайшие детали полотен, манеру письма и особенности стиля художника. Была оцифрована картина «Последний день Помпеи» Карла Брюллова.
https://sysblok.ru/arts/russkij-360-virtualnyj-muzej-bez-granic/
Мария Черных
Реставрация картин: от вакуумных столов до машинного обучения
#arts
Картины Ильи Репина можно назвать «хронически больными», уверяют сотрудники Третьяковской галереи. Исследование его работ показало, что более трех десятков его картин написаны некачественными масляными красками и с применением некачественных грунтов.
Картина «Иван Грозный и сын его Иван» никогда не покидала стен Третьяковской галереи, но и там ее все время подстерегали опасности.
• В 1913 году на картину было совершено покушение: душевнобольной Абрам Балашов изрезал лицо царя. Для восстановления этих повреждений был нанесен дублирующий слой.
• В 1922 году дождливая осень и неотапливаемые залы спровоцировали осыпи краски с картины — влагу со стен хранители музея собирали тряпками.
• В 2018 посетитель Третьяковки в Лаврушинском переулке трижды ударил полотно металлической стойкой ограждения, разбив защитное стекло.
Третьяковская галерея пригласила западных специалистов, которые предложили несколько вариантов для реставрации — методика «холодного дублирования», компьютерное моделирование процессов старения реставрационных материалов, комбинированные методы различных типов визуализаций.
Мы изучили методы эффективных реставрационных работ, которые невозможны без компьютерных технологий и анализа данных, на примере российского опыта.
Рентгенографическое исследование. Рентгенография используется для уточнения состояния сохранности предметов, стадии написания полотна, и позволяет составить предварительное мнение о материалах, из которых состоит работа. Большие полотна, такие как «Иван Грозный и сын его Иван» (2×2,54 м), сканируют фрагментарно и соединяют части воедино.
Физико-химические исследования. Способствуют изучению процессов нейтрализации кислот на поверхности стареющего полотна, определяют уровень деформации станковой живописи при повышенной влажности в разных условиях хранения работ во время экспозиционирования.
Дублирование и укрепление красочного слоя картин. В 70-х годах прошлого столетия появились вакуумные столы с подогревом, которые позволяют точно регулировать и задавать температуру и давление для реставрационных работ картин. Вместо традиционных утюжков в практику вошли обогреваемые шпатели и специальные подрамники, которые регулируют натяжение холста.
Моделирование и сбор данных. Любое исследование требует моделирования и сбора данных, чтобы оценить риски и затраты и предсказать результаты. Для этого используют инструменты машинного обучения — сверточные нейросети. Они решают зрительные задачи: превращают визуальные данные в смысловые единицы. Комбинируя различные методы визуализации, исследователи видят под поверхностью полотна непосредственное изменение химического состава художественных пигментов, которые использовал художник.
Реставрационная съемка. ГМИИ им. Пушкина при реставрации и диджитализации объектов культурного наследия использует технологию реставрационной съемки, которая позволяет рассмотреть объект с разных ракурсов. Цифровая реставрация объекта происходит вручную: такая методика позволяет запечатлеть процесс реставрации в онлайн-пространстве. Реставраторы, используя цифровые методы, удешевляют сам процесс и оценивают целесообразность воссоздания объекта в первоначальном виде. Сбор и восстановление культурных артефактов с помощью реставрационной съемки может стимулировать разработку алгоритма, который на основе максимально точных цифровых образов одной эпохи, художественного направления или выделенной группы, сможет автоматизировать процесс реставрации.
https://sysblok.ru/arts/restavracija-kartin-ot-vakuumnyh-stolov-do-mashinnogo-obuchenija/
Дарья Джиоева
#arts
Картины Ильи Репина можно назвать «хронически больными», уверяют сотрудники Третьяковской галереи. Исследование его работ показало, что более трех десятков его картин написаны некачественными масляными красками и с применением некачественных грунтов.
Картина «Иван Грозный и сын его Иван» никогда не покидала стен Третьяковской галереи, но и там ее все время подстерегали опасности.
• В 1913 году на картину было совершено покушение: душевнобольной Абрам Балашов изрезал лицо царя. Для восстановления этих повреждений был нанесен дублирующий слой.
• В 1922 году дождливая осень и неотапливаемые залы спровоцировали осыпи краски с картины — влагу со стен хранители музея собирали тряпками.
• В 2018 посетитель Третьяковки в Лаврушинском переулке трижды ударил полотно металлической стойкой ограждения, разбив защитное стекло.
Третьяковская галерея пригласила западных специалистов, которые предложили несколько вариантов для реставрации — методика «холодного дублирования», компьютерное моделирование процессов старения реставрационных материалов, комбинированные методы различных типов визуализаций.
Мы изучили методы эффективных реставрационных работ, которые невозможны без компьютерных технологий и анализа данных, на примере российского опыта.
Рентгенографическое исследование. Рентгенография используется для уточнения состояния сохранности предметов, стадии написания полотна, и позволяет составить предварительное мнение о материалах, из которых состоит работа. Большие полотна, такие как «Иван Грозный и сын его Иван» (2×2,54 м), сканируют фрагментарно и соединяют части воедино.
Физико-химические исследования. Способствуют изучению процессов нейтрализации кислот на поверхности стареющего полотна, определяют уровень деформации станковой живописи при повышенной влажности в разных условиях хранения работ во время экспозиционирования.
Дублирование и укрепление красочного слоя картин. В 70-х годах прошлого столетия появились вакуумные столы с подогревом, которые позволяют точно регулировать и задавать температуру и давление для реставрационных работ картин. Вместо традиционных утюжков в практику вошли обогреваемые шпатели и специальные подрамники, которые регулируют натяжение холста.
Моделирование и сбор данных. Любое исследование требует моделирования и сбора данных, чтобы оценить риски и затраты и предсказать результаты. Для этого используют инструменты машинного обучения — сверточные нейросети. Они решают зрительные задачи: превращают визуальные данные в смысловые единицы. Комбинируя различные методы визуализации, исследователи видят под поверхностью полотна непосредственное изменение химического состава художественных пигментов, которые использовал художник.
Реставрационная съемка. ГМИИ им. Пушкина при реставрации и диджитализации объектов культурного наследия использует технологию реставрационной съемки, которая позволяет рассмотреть объект с разных ракурсов. Цифровая реставрация объекта происходит вручную: такая методика позволяет запечатлеть процесс реставрации в онлайн-пространстве. Реставраторы, используя цифровые методы, удешевляют сам процесс и оценивают целесообразность воссоздания объекта в первоначальном виде. Сбор и восстановление культурных артефактов с помощью реставрационной съемки может стимулировать разработку алгоритма, который на основе максимально точных цифровых образов одной эпохи, художественного направления или выделенной группы, сможет автоматизировать процесс реставрации.
https://sysblok.ru/arts/restavracija-kartin-ot-vakuumnyh-stolov-do-mashinnogo-obuchenija/
Дарья Джиоева
Автор или авторка: влияет ли пол автора на восприятие произведения
#society #arts
Корнелия Кулен, автор книги «Reading beyond the female: The relationship between perception of author gender and literary quality», исследует, как связана оценка литературного произведения с полом автора.
В своей книге Кулен фокусируется на оценке произведения читателями в зависимости от пола автора и реальных достоинств и недостатков текста. Она приводит данные The Riddle of Literary Quality, исследовательского проекта института истории Нидерландов и Амстердамского университета. Его цель — определить, какие факторы влияют на представление о тексте и его значимости и ценности.
Что спрашивали у читателей
В рамках проекта был проведен опрос читателей: их просили оценить роман по 7-балльной шкале и оставить краткий отзыв на одну из тех книг, которые они оценивали. В эксперименте участвовали 9791 женщина, 3897 мужчин и 96 людей, которые не раскрыли свой пол. Кулен провела регрессионный анализ результатов эксперимента. Ее интересовало, насколько точно независимые переменные — жанр, пол автора и факт перевода (переводная книга или нет) — позволяют прогнозировать зависимую, а именно рейтинг.
С помощью алгоритма множественной линейной регрессии удалось установить, что пол автора является значимым признаком: книги, написанные женщинами, получали более низкие оценки как за их литературные достоинства, так и за общее качество. Если же автором был мужчина, то рейтинг произведения увеличивался сразу на половину пункта. Также, женщины оценивают книги, написанные мужчинами выше, чем те, которые написаны женщиной, и наоборот.
Кулен задается вопросом, можно ли с помощью инструментов автоматической обработки естественного языка выявить объективную взаимосвязь пола автора и созданного им литературного произведения. Для этого был проведен ряд экспериментов.
Эксперимент 1. Бестселлеры и номинанты на премию: что волнует персонажей книг
В этом эксперименте тексты исследовали с помощью инструмента LIWC, Linguistic Inquiry and Word Count (лингвистическое исследование и подсчет слов). LIWC позволяет посчитать частоты слов из заданных списков слов (категорий) и относительную частоту этих слов для конкретного текста. Выбрали категории разных порядков: психологические, лингвистические или личные интересы.
Взяли два набора данных: корпус проекта The Riddle и корпус Nominees — номинантов на премию для нидерландских и бельгийских писателей AKO Literatuurprijs, сбалансированный по количеству мужчин и женщин (24 женщины, 25 мужчин и 1 трансгендерный мужчина).
Эксперимент 2. Машина вычисляет гендер автора
В этом эксперименте корпуса анализировали с помощью методов машинного обучения. Тексты исследуемых корпусов нужно было отнести к одному из двух классов: произведения, написанные автором-мужчиной, и тексты, написанные автором-женщиной.
За основу взяли идею обучения модели классификации с помощью метода опорных векторов на мешке слов (Bag-of-words, BOW) из 60% наиболее распространенных лемм в корпусе. Также была опробована модель на символьных триграмах — Char3grams. Обучение проводилось на корпусе the Riddle, а оценка модели проводилась сразу на двух корпусах: the Riddle и Nominees.
Эксперимент 3. Мужские и женские темы в литературе.
В этом эксперименте на основе корпуса the Riddle провели тематическое моделирование. Для этого из лемматизированного корпуса удалили служебные слова и пунктуацию и поделили его на фрагменты в 1000 токенов. Далее с помощью латентного распределения Дирихле (LDA, мы рассказываем об этом тут) были получены 50 тем и их весá в зависимости от пола автора.
О результатах экспериментов — со скриншотами, таблицами и графиками — читайте в нашей статье: https://sysblok.ru/society/avtor-ili-avtorka-vlijaet-li-pol-avtora-na-vosprijatie-proizvedenija/
Маруся Захарова, Мария Черных, Екатерина Смирнова
#society #arts
Корнелия Кулен, автор книги «Reading beyond the female: The relationship between perception of author gender and literary quality», исследует, как связана оценка литературного произведения с полом автора.
В своей книге Кулен фокусируется на оценке произведения читателями в зависимости от пола автора и реальных достоинств и недостатков текста. Она приводит данные The Riddle of Literary Quality, исследовательского проекта института истории Нидерландов и Амстердамского университета. Его цель — определить, какие факторы влияют на представление о тексте и его значимости и ценности.
Что спрашивали у читателей
В рамках проекта был проведен опрос читателей: их просили оценить роман по 7-балльной шкале и оставить краткий отзыв на одну из тех книг, которые они оценивали. В эксперименте участвовали 9791 женщина, 3897 мужчин и 96 людей, которые не раскрыли свой пол. Кулен провела регрессионный анализ результатов эксперимента. Ее интересовало, насколько точно независимые переменные — жанр, пол автора и факт перевода (переводная книга или нет) — позволяют прогнозировать зависимую, а именно рейтинг.
С помощью алгоритма множественной линейной регрессии удалось установить, что пол автора является значимым признаком: книги, написанные женщинами, получали более низкие оценки как за их литературные достоинства, так и за общее качество. Если же автором был мужчина, то рейтинг произведения увеличивался сразу на половину пункта. Также, женщины оценивают книги, написанные мужчинами выше, чем те, которые написаны женщиной, и наоборот.
Кулен задается вопросом, можно ли с помощью инструментов автоматической обработки естественного языка выявить объективную взаимосвязь пола автора и созданного им литературного произведения. Для этого был проведен ряд экспериментов.
Эксперимент 1. Бестселлеры и номинанты на премию: что волнует персонажей книг
В этом эксперименте тексты исследовали с помощью инструмента LIWC, Linguistic Inquiry and Word Count (лингвистическое исследование и подсчет слов). LIWC позволяет посчитать частоты слов из заданных списков слов (категорий) и относительную частоту этих слов для конкретного текста. Выбрали категории разных порядков: психологические, лингвистические или личные интересы.
Взяли два набора данных: корпус проекта The Riddle и корпус Nominees — номинантов на премию для нидерландских и бельгийских писателей AKO Literatuurprijs, сбалансированный по количеству мужчин и женщин (24 женщины, 25 мужчин и 1 трансгендерный мужчина).
Эксперимент 2. Машина вычисляет гендер автора
В этом эксперименте корпуса анализировали с помощью методов машинного обучения. Тексты исследуемых корпусов нужно было отнести к одному из двух классов: произведения, написанные автором-мужчиной, и тексты, написанные автором-женщиной.
За основу взяли идею обучения модели классификации с помощью метода опорных векторов на мешке слов (Bag-of-words, BOW) из 60% наиболее распространенных лемм в корпусе. Также была опробована модель на символьных триграмах — Char3grams. Обучение проводилось на корпусе the Riddle, а оценка модели проводилась сразу на двух корпусах: the Riddle и Nominees.
Эксперимент 3. Мужские и женские темы в литературе.
В этом эксперименте на основе корпуса the Riddle провели тематическое моделирование. Для этого из лемматизированного корпуса удалили служебные слова и пунктуацию и поделили его на фрагменты в 1000 токенов. Далее с помощью латентного распределения Дирихле (LDA, мы рассказываем об этом тут) были получены 50 тем и их весá в зависимости от пола автора.
О результатах экспериментов — со скриншотами, таблицами и графиками — читайте в нашей статье: https://sysblok.ru/society/avtor-ili-avtorka-vlijaet-li-pol-avtora-na-vosprijatie-proizvedenija/
Маруся Захарова, Мария Черных, Екатерина Смирнова
Онлайн-выставки, цифровое кураторство и музейные IT: интервью с Владимиром Определеновым
#interviw #arts
Коронавирус повысил важность цифровой трансформации для музеев. «Системный Блокъ» поговорил о цифровом кураторстве, IT-трендах в музейной сфере и о внедрении искусственного интеллекта в Пушкинский музей с Владимиром Определеновым, заместителем директора по цифровому развитию ГМИИ им. Пушкина.
О чем мы поговорили с Владимиром Викторовичем
• О том, какие знания и навыки нужны специалистам по цифровым проектами в музейной сфере
• О самых актуальных ИТ-трендах в музейной сфере
• О том, как можно усовершенствовать работу IT-отделов в российских музеях и где можно применять ИИ
• О накапливании цифрового мусора
• О создании доменов для каждого музейного экспоната
• О доступности музея для всех категорий посетителей
• О том, насколько виртуальное посещение музеев может заменить реальное
Онлайн-проекты музея
• Лекции, материалы и виртуальный музей доступны в разделе «Наедине с Пушкинским».
• На платформе «Виртуальный Пушкинский» можно прогуляться по выставкам Цая Гоцяна, Щукина, проекта «Тату» и многим другим.
• Также можно посетить полноценный цифровой двойник выставки «От Дюрера до Матисса. Избранные рисунки из собрания ГМИИ им. А. С. Пушкина» в формате 4D, посмотреть на каждую вещь, приблизить ее.
https://sysblok.ru/arts/onlajn-vystavki-cifrovoe-kuratorstvo-i-muzejnye-it-intervju-s-vladimirom-opredelenovym/
Дарья Джиоева, Василиса Александрова, Даниил Скоринкин
#interviw #arts
Коронавирус повысил важность цифровой трансформации для музеев. «Системный Блокъ» поговорил о цифровом кураторстве, IT-трендах в музейной сфере и о внедрении искусственного интеллекта в Пушкинский музей с Владимиром Определеновым, заместителем директора по цифровому развитию ГМИИ им. Пушкина.
О чем мы поговорили с Владимиром Викторовичем
• О том, какие знания и навыки нужны специалистам по цифровым проектами в музейной сфере
• О самых актуальных ИТ-трендах в музейной сфере
• О том, как можно усовершенствовать работу IT-отделов в российских музеях и где можно применять ИИ
• О накапливании цифрового мусора
• О создании доменов для каждого музейного экспоната
• О доступности музея для всех категорий посетителей
• О том, насколько виртуальное посещение музеев может заменить реальное
Онлайн-проекты музея
• Лекции, материалы и виртуальный музей доступны в разделе «Наедине с Пушкинским».
• На платформе «Виртуальный Пушкинский» можно прогуляться по выставкам Цая Гоцяна, Щукина, проекта «Тату» и многим другим.
• Также можно посетить полноценный цифровой двойник выставки «От Дюрера до Матисса. Избранные рисунки из собрания ГМИИ им. А. С. Пушкина» в формате 4D, посмотреть на каждую вещь, приблизить ее.
https://sysblok.ru/arts/onlajn-vystavki-cifrovoe-kuratorstvo-i-muzejnye-it-intervju-s-vladimirom-opredelenovym/
Дарья Джиоева, Василиса Александрова, Даниил Скоринкин
Эрмитаж онлайн: как служебный музейный каталог становится доступным для всех
#digitalheritage #arts
Единая система учета экспонатов Эрмитажа была создана еще в первой половине 20-го века. Однако до недавнего времени каталоги были доступны только «избранным» — музейным сотрудникам и профессиональным исследователям, — а пользоваться ими было крайне сложно.
Сейчас Эрмитаж постепенно переносит всю свою экспозицию в онлайн. Уже оцифрована примерно 1/10 всей коллекции, то есть около 400 тысяч экспонатов.
Сотрудники Эрмитажа параллельно развивают два проекта. Первый будет больше интересен туристам, а второй — специалистам. Подробнее о цифровой трансформации музеев России можно узнать из нашего интервью с Владимиром Определеновым.
Проект «В фокусе»
На сайте проекта «В фокусе» пока доступно всего 53 экспоната. Зато про каждый из них снято видео, в котором об экспонате рассказывают сами хранители и заведующие отделами, что гарантирует качество и достоверность информации. Среди видео-экскурсий есть короткие, которые длятся несколько минут, а есть — полноценные получасовые лекции.
На сайте представлены не только всем знакомые «обязательные для осмотра» экспонаты, но и менее известные произведения искусства и даже некоторые предметы интерьера. Для примера ниже прикрепляем видео с рассказом про «Мадонну с Младенцем» Леонардо да Винчи.
На все экспонаты можно посмотреть с хорошего ракурса, что затруднительно сделать в реальности из-за толп туристов. Также есть обзоры некоторых выставок и работает поиск по сайту, который позволяет сгруппировать объекты по времени их создания, по тематике и др.
Онлайн-коллекция Эрмитажа
Этот электронный каталог полезен тем, кто занимается искусством или историей профессионально. В онлайн-коллекции есть живопись, скульптура, нумизматика, археологические находки и другие экспонаты. Однако, так как на сайте сотни тысяч оцифрованных предметов, для всех экспонатов указана только самая ключевая информация.
Чтобы что-то найти, нужно воспользоваться расширенным поиском. Можно выбрать школу, к которой принадлежал автор работ, или организацию — например, продукция завода в Гусь-Хрустальном. Есть возможность сгруппировать экспонаты по коллекциям или выставкам. Также, можно выбрать конкретный объект, чтобы посмотреть детали.
Потенциально оба проекта могут развиваться до бесконечности, а точнее — до тех пор, пока не будут оцифрованы абсолютно все экспонаты. Ведь у каждого предмета есть своя интересная история, которую было бы здорово рассказать всему миру.
https://sysblok.ru/digital-heritage/kak-shodit-v-jermitazh-onlajn/
Светлана Филатова
#digitalheritage #arts
Единая система учета экспонатов Эрмитажа была создана еще в первой половине 20-го века. Однако до недавнего времени каталоги были доступны только «избранным» — музейным сотрудникам и профессиональным исследователям, — а пользоваться ими было крайне сложно.
Сейчас Эрмитаж постепенно переносит всю свою экспозицию в онлайн. Уже оцифрована примерно 1/10 всей коллекции, то есть около 400 тысяч экспонатов.
Сотрудники Эрмитажа параллельно развивают два проекта. Первый будет больше интересен туристам, а второй — специалистам. Подробнее о цифровой трансформации музеев России можно узнать из нашего интервью с Владимиром Определеновым.
Проект «В фокусе»
На сайте проекта «В фокусе» пока доступно всего 53 экспоната. Зато про каждый из них снято видео, в котором об экспонате рассказывают сами хранители и заведующие отделами, что гарантирует качество и достоверность информации. Среди видео-экскурсий есть короткие, которые длятся несколько минут, а есть — полноценные получасовые лекции.
На сайте представлены не только всем знакомые «обязательные для осмотра» экспонаты, но и менее известные произведения искусства и даже некоторые предметы интерьера. Для примера ниже прикрепляем видео с рассказом про «Мадонну с Младенцем» Леонардо да Винчи.
На все экспонаты можно посмотреть с хорошего ракурса, что затруднительно сделать в реальности из-за толп туристов. Также есть обзоры некоторых выставок и работает поиск по сайту, который позволяет сгруппировать объекты по времени их создания, по тематике и др.
Онлайн-коллекция Эрмитажа
Этот электронный каталог полезен тем, кто занимается искусством или историей профессионально. В онлайн-коллекции есть живопись, скульптура, нумизматика, археологические находки и другие экспонаты. Однако, так как на сайте сотни тысяч оцифрованных предметов, для всех экспонатов указана только самая ключевая информация.
Чтобы что-то найти, нужно воспользоваться расширенным поиском. Можно выбрать школу, к которой принадлежал автор работ, или организацию — например, продукция завода в Гусь-Хрустальном. Есть возможность сгруппировать экспонаты по коллекциям или выставкам. Также, можно выбрать конкретный объект, чтобы посмотреть детали.
Потенциально оба проекта могут развиваться до бесконечности, а точнее — до тех пор, пока не будут оцифрованы абсолютно все экспонаты. Ведь у каждого предмета есть своя интересная история, которую было бы здорово рассказать всему миру.
https://sysblok.ru/digital-heritage/kak-shodit-v-jermitazh-onlajn/
Светлана Филатова
YouTube
Мадонна с Младенцем. Леонардо да Винчи
Одно из немногих подлинных произведений Леонардо да Винчи и безусловный шедевр итальянского Возрождения, картина «Мадонна с Младенцем» («Мадонна с цветком») была написана Леонардо в 1478–1480 гг. во Флоренции и считается одной из первых самостоятельных работ…
Как нейросеть реставрирует старые советские мультфильмы
#arts #knowhow
Главная проблема старых мультфильмов — низкое разрешение видеозаписи. Нейросеть DeepHD увеличивает изображение и делает его четким. Программа работает не только со старыми пленками, но и с прямыми трансляциями. Задача алгоритма — убрать шумы и искажения, которые возникают в процессе передачи или сжатия картинки.
Работа нейросети
Технология состоит из двух этапов:
• устранение помех — восстановление деталей.
• увеличение изображения — преобразование картинки в карты признаков и уменьшение расстояния между ними.
Программу обучали на картинках высокого качества, которые уменьшали для приближения к действительности. После обработки «дискриминатор» проверял достоверность исходного и улучшенного изображений. Если «подделку» было трудно отличить от «подлинника», результат работы нейросети считался положительным. С помощью новых датасетов, программа научилась различать объекты различных размеров и качеств.
DeepHD в кино
В мае 2018 года нейросеть испытали на нескольких советских фильмах: «Летят журавли», «Судьба человека», «Иваново детство» и др. У героев фильмов улучшились мимика и фактура одежды, исчезли пересветы.
С помощью технологии также улучшили 10 анимационных лент «Союзмультфильма»: «Котенок по имени Гав», «Дюймовочка», «Аленький цветочек» и др. Персонажи стали четче, повысилось качество фонов, вернулись детали, пропавшие при оцифровке. Все картины можно посмотреть на «КиноПоиске».
Альтернативные способы реставрации
Реставраторы-любители считают, что можно обойтись и без DeepHD. Вначале исходник, оцифрованный в Adobe Premier, разбивают на куски. После поправляют цвет, повышают резкость и убирают шумы. Это можно сделать с помощью программ Conbustion или VirtualDubMod. Восстановление займет много времени, но результат будет похож на DeepHD.
https://sysblok.ru/arts/vozvrashhenie-chetkogo-popugaja-kak-nejroset-restavriruet-starye-sovetskie-multfilmy/
Варвара Гузий
#arts #knowhow
Главная проблема старых мультфильмов — низкое разрешение видеозаписи. Нейросеть DeepHD увеличивает изображение и делает его четким. Программа работает не только со старыми пленками, но и с прямыми трансляциями. Задача алгоритма — убрать шумы и искажения, которые возникают в процессе передачи или сжатия картинки.
Работа нейросети
Технология состоит из двух этапов:
• устранение помех — восстановление деталей.
• увеличение изображения — преобразование картинки в карты признаков и уменьшение расстояния между ними.
Программу обучали на картинках высокого качества, которые уменьшали для приближения к действительности. После обработки «дискриминатор» проверял достоверность исходного и улучшенного изображений. Если «подделку» было трудно отличить от «подлинника», результат работы нейросети считался положительным. С помощью новых датасетов, программа научилась различать объекты различных размеров и качеств.
DeepHD в кино
В мае 2018 года нейросеть испытали на нескольких советских фильмах: «Летят журавли», «Судьба человека», «Иваново детство» и др. У героев фильмов улучшились мимика и фактура одежды, исчезли пересветы.
С помощью технологии также улучшили 10 анимационных лент «Союзмультфильма»: «Котенок по имени Гав», «Дюймовочка», «Аленький цветочек» и др. Персонажи стали четче, повысилось качество фонов, вернулись детали, пропавшие при оцифровке. Все картины можно посмотреть на «КиноПоиске».
Альтернативные способы реставрации
Реставраторы-любители считают, что можно обойтись и без DeepHD. Вначале исходник, оцифрованный в Adobe Premier, разбивают на куски. После поправляют цвет, повышают резкость и убирают шумы. Это можно сделать с помощью программ Conbustion или VirtualDubMod. Восстановление займет много времени, но результат будет похож на DeepHD.
https://sysblok.ru/arts/vozvrashhenie-chetkogo-popugaja-kak-nejroset-restavriruet-starye-sovetskie-multfilmy/
Варвара Гузий
YouTube
Хиты «Союзмультфильма» в DeepHD
Вам всегда хотелось рассмотреть наряд Снежной Королевы и живность в «Путешествии муравья» во всех подробностях? Теперь это возможно: в Яндексе появилась собственная технология DeepHD, улучшающая изображения и видео при помощи искусственного интеллекта.
Смотрите…
Смотрите…
Алгоритм против копирайта: как запатентовать все мелодии мира
#news #arts
Ноа Рубин и Дэмиен Риль заявили права собственности на каждую когда-либо написанную мелодию песни. Для этого они создали алгоритм, который сгенерировал все возможные 8-тактовые мелодии из 12 звуков одной октавы — то есть все комбинации нот в заданном диапазоне.
Таким способом авторы проекта All the Music LLC хотят покончить с судебными разбирательствами в музыкальной индустрии. Они считают, что если все мелодии могут быть выражены в виде комбинаций, которые существовали с начала времен, то копирайт на них действовать не должен. Иными словами, они ставят знак равенства между сочинением музыки и выбором из конечного числа уже сгенерированных мелодий.
Архив со всеми мелодиями выложили в открытый доступ и сделали их общественным достоянием. А код алгоритма опубликовали на GitHub под лицензией Creative Commons Zero, что также предполагает отказ от авторских прав.
https://sysblok.ru/news/algoritm-protiv-kopirajta-kak-zapatentovat-vse-melodii-mira/
Михаил Совин
#news #arts
Ноа Рубин и Дэмиен Риль заявили права собственности на каждую когда-либо написанную мелодию песни. Для этого они создали алгоритм, который сгенерировал все возможные 8-тактовые мелодии из 12 звуков одной октавы — то есть все комбинации нот в заданном диапазоне.
Таким способом авторы проекта All the Music LLC хотят покончить с судебными разбирательствами в музыкальной индустрии. Они считают, что если все мелодии могут быть выражены в виде комбинаций, которые существовали с начала времен, то копирайт на них действовать не должен. Иными словами, они ставят знак равенства между сочинением музыки и выбором из конечного числа уже сгенерированных мелодий.
Архив со всеми мелодиями выложили в открытый доступ и сделали их общественным достоянием. А код алгоритма опубликовали на GitHub под лицензией Creative Commons Zero, что также предполагает отказ от авторских прав.
https://sysblok.ru/news/algoritm-protiv-kopirajta-kak-zapatentovat-vse-melodii-mira/
Михаил Совин
YouTube
Copyrighting all the melodies to avoid accidental infringement | Damien Riehl | TEDxMinneapolis
In the litany of copyright infringement lawsuits, technology lawyer and musician Damien Riehl demonstrates that music is merely math, and has a finite number of possible melodies. If you’ve ever thought a song you like sounded similar to another, the culprit…
Ткани онлайн: как оцифровать полотно в 6 метров
#arts #history
Многие ткани — важные музейные экспонаты. Иногда это небольшие фартуки, но чаще — массивные платья с многочисленными узорами.
Что происходит с тканями, которым уже более ста лет? Ответ прост: их оцифровывают, как и другие артефакты.
Техники нанесения узора на ткань
Ценность экспоната заключается не только в узорах, но и способах создания:
• Ручная набивка — появилась в 10 веке. По деревянной форме ударяли специальным молотком — киянкой. Тиснение отпечатывалось на заранее окрашенной ткани.
• Механическая печать — на поверхности металлического вала гравировался рисунок, который мастер переносил на носитель. После инструмент окунали в краситель, благодаря чему выгравированный на ролике узор переносился на материал.
• Прямая печать — самая поздняя техника. Для легкой ткани используется обычный алгоритм работы струйного принтера, для плотной необходимо предварительное нанесение специальной грунтовки.
Оцифровка ткани
Чтобы превратить полотна в цифровые файлы, сканируют каждый узор. С помощью сканера формата А3 определяют уникальный фрагмент на ткани, повторяющийся рисунок. Затем происходит склеивание: деталь соединяют, регулируя радиус каждого кусочка. В конце работы формируется готовый файл, который хранится в облаке.
Мультимедийные экспозиции
Лондонский музей Виктории и Альберта создал виртуальную выставку, на которой можно увидеть антикварные и новые ткани из собраний модного дома Александра Маккуина.
А в России в Ивановском краеведческом музее создали онлайн–выставку, посвященную тканям прошлых столетий. В экспозиции представлены 300 тканей русских костюмов XIX–XX веков.
https://sysblok.ru/arts/tkani-onlajn-kak-ocifrovat-polotno-v-6-metrov/
Лиза Снежко
#arts #history
Многие ткани — важные музейные экспонаты. Иногда это небольшие фартуки, но чаще — массивные платья с многочисленными узорами.
Что происходит с тканями, которым уже более ста лет? Ответ прост: их оцифровывают, как и другие артефакты.
Техники нанесения узора на ткань
Ценность экспоната заключается не только в узорах, но и способах создания:
• Ручная набивка — появилась в 10 веке. По деревянной форме ударяли специальным молотком — киянкой. Тиснение отпечатывалось на заранее окрашенной ткани.
• Механическая печать — на поверхности металлического вала гравировался рисунок, который мастер переносил на носитель. После инструмент окунали в краситель, благодаря чему выгравированный на ролике узор переносился на материал.
• Прямая печать — самая поздняя техника. Для легкой ткани используется обычный алгоритм работы струйного принтера, для плотной необходимо предварительное нанесение специальной грунтовки.
Оцифровка ткани
Чтобы превратить полотна в цифровые файлы, сканируют каждый узор. С помощью сканера формата А3 определяют уникальный фрагмент на ткани, повторяющийся рисунок. Затем происходит склеивание: деталь соединяют, регулируя радиус каждого кусочка. В конце работы формируется готовый файл, который хранится в облаке.
Мультимедийные экспозиции
Лондонский музей Виктории и Альберта создал виртуальную выставку, на которой можно увидеть антикварные и новые ткани из собраний модного дома Александра Маккуина.
А в России в Ивановском краеведческом музее создали онлайн–выставку, посвященную тканям прошлых столетий. В экспозиции представлены 300 тканей русских костюмов XIX–XX веков.
https://sysblok.ru/arts/tkani-onlajn-kak-ocifrovat-polotno-v-6-metrov/
Лиза Снежко
Генеративное искусство: от калейдоскопа до машинного обучения
#arts
Со временем машины получают все больше способностей. Одной из них стало творчество. Генеративное искусство — творческий процесс, который полностью или частично осуществляет автономный механизм. Задача художника — задать ряд правил и образец для творчества. Сюда относят создание любых произведений: музыки, картин, фильмов, текстов.
Этапы развития
• XVII век — создание музыкальной игры. После броска игральной кости выбирались заранее написанные фрагменты и случайным образом выстраивались в мелодию.
• XIX век — изобретение калейдоскопа.
• XX век — появление графических редакторов. До этого создание изображений требовало кропотливой работы. Сейчас нужный паттерн генерируют в приложениях Everypixel, Korpus, GeoPattern.
• XXI век — работа с генеративно-состязательными сетями (GAN). В октябре 2018 года аукционный дом впервые продал картину, созданную такой нейросетью. Это был портрет «Эдмона де Белами», прикрепляем его ниже.
Другие ветви генеративного искусства
Био-арт — одно из направлений, в котором произведения создают на основе закономерностей движения бактерий. Пример — абстрактные видео Джозефа Некватала.
Корейский художник Лими Юнг, наоборот, предпочитает наблюдать за механическими и математическими алгоритмами. Его автономным механизмом стал воздух. Кинетические скульптуры художника сделаны из нержавеющей стали и перемещаются посредством движения через них воздушных потоков.
Говоря о математических алгоритмах в контексте генеративного искусства, нельзя не упомянуть работу Джона Конвея «Игра жизни». Она представляет собой систему жизни клеток. Конвей разработал этот проект как пример алгоритма, который воспроизводит сам себя. Несмотря на то, что изначально игру не относили к искусству, она послужила источником вдохновения для художников.
Будущее автономного творчества
Корпорации проводят исследования в области генеративной музыки: планируют создать алгоритмы, которые на основе опыта, предпочтений и настроения слушателя могли бы автоматически создавать музыкальные композиции.
Это уже не кажется невероятным, ведь машинное обучение уже давно используют в музыкальной сфере. Яркий пример — Magenta, библиотека Python, предназначенная для генерирования музыки и изображений в творческих целях.
https://sysblok.ru/arts/generativnoe-iskusstvo-ot-kalejdoskopa-do-mashinnogo-obuchenija/
Мария Адзхед
#arts
Со временем машины получают все больше способностей. Одной из них стало творчество. Генеративное искусство — творческий процесс, который полностью или частично осуществляет автономный механизм. Задача художника — задать ряд правил и образец для творчества. Сюда относят создание любых произведений: музыки, картин, фильмов, текстов.
Этапы развития
• XVII век — создание музыкальной игры. После броска игральной кости выбирались заранее написанные фрагменты и случайным образом выстраивались в мелодию.
• XIX век — изобретение калейдоскопа.
• XX век — появление графических редакторов. До этого создание изображений требовало кропотливой работы. Сейчас нужный паттерн генерируют в приложениях Everypixel, Korpus, GeoPattern.
• XXI век — работа с генеративно-состязательными сетями (GAN). В октябре 2018 года аукционный дом впервые продал картину, созданную такой нейросетью. Это был портрет «Эдмона де Белами», прикрепляем его ниже.
Другие ветви генеративного искусства
Био-арт — одно из направлений, в котором произведения создают на основе закономерностей движения бактерий. Пример — абстрактные видео Джозефа Некватала.
Корейский художник Лими Юнг, наоборот, предпочитает наблюдать за механическими и математическими алгоритмами. Его автономным механизмом стал воздух. Кинетические скульптуры художника сделаны из нержавеющей стали и перемещаются посредством движения через них воздушных потоков.
Говоря о математических алгоритмах в контексте генеративного искусства, нельзя не упомянуть работу Джона Конвея «Игра жизни». Она представляет собой систему жизни клеток. Конвей разработал этот проект как пример алгоритма, который воспроизводит сам себя. Несмотря на то, что изначально игру не относили к искусству, она послужила источником вдохновения для художников.
Будущее автономного творчества
Корпорации проводят исследования в области генеративной музыки: планируют создать алгоритмы, которые на основе опыта, предпочтений и настроения слушателя могли бы автоматически создавать музыкальные композиции.
Это уже не кажется невероятным, ведь машинное обучение уже давно используют в музыкальной сфере. Яркий пример — Magenta, библиотека Python, предназначенная для генерирования музыки и изображений в творческих целях.
https://sysblok.ru/arts/generativnoe-iskusstvo-ot-kalejdoskopa-do-mashinnogo-obuchenija/
Мария Адзхед
Идеальная формула депрессивной песни
Если вы когда-нибудь думали: «Эх, вот бы кто-то посчитал, насколько мне грустно от этой музыки!», то ваше странное желание исполнено.
Мы уже писали о том, как изменились тексты поп-песен за последние 50 лет. Но в анализе песни важны не только слова, но и мелодия.
Британская рок-группа Radiohead известна как пишущая «грустную» музыку. Поклонник группы, дата-сайентист Чарли Томпсон решил вычислить их самую депрессивную песню с помощью языка программирования R, опираясь на музыкальную и текстовую составляющую.
Ученый придумал «индекс уныния» — формулу депрессивной песни, которая усредняет показатели музыкальной позитивности, процента «грустных» слов и лирической плотности (насколько важно каждое грустное слово). В итоге самой грустной песней оказалась «True Love Waits», а самой бодрой — «15 Step» из альбома In Rainbows.
Ещё Томпсон создал Sentify — сайт, где можно визуализировать настроение песен вашего любимого исполнителя. Достаточно вбить имя любимого исполнителя, и вы увидите график настроения всех его мелодий.
https://sysblok.ru/musicology/idealnaja-formula-depressivnoj-pesni-na-primere-radiohead/
Если вы когда-нибудь думали: «Эх, вот бы кто-то посчитал, насколько мне грустно от этой музыки!», то ваше странное желание исполнено.
Мы уже писали о том, как изменились тексты поп-песен за последние 50 лет. Но в анализе песни важны не только слова, но и мелодия.
Британская рок-группа Radiohead известна как пишущая «грустную» музыку. Поклонник группы, дата-сайентист Чарли Томпсон решил вычислить их самую депрессивную песню с помощью языка программирования R, опираясь на музыкальную и текстовую составляющую.
Ученый придумал «индекс уныния» — формулу депрессивной песни, которая усредняет показатели музыкальной позитивности, процента «грустных» слов и лирической плотности (насколько важно каждое грустное слово). В итоге самой грустной песней оказалась «True Love Waits», а самой бодрой — «15 Step» из альбома In Rainbows.
Ещё Томпсон создал Sentify — сайт, где можно визуализировать настроение песен вашего любимого исполнителя. Достаточно вбить имя любимого исполнителя, и вы увидите график настроения всех его мелодий.
https://sysblok.ru/musicology/idealnaja-formula-depressivnoj-pesni-na-primere-radiohead/
Telegram
Системный Блокъ
Как изменились тексты поп-песен за последние 50 лет
#society #arts
Поп-музыка — практически неограниченное пространство для исследователя. Можно изучать ее инструментами социологии, теории музыки, культурологии и еще десятка дисциплин, но самый простой…
#society #arts
Поп-музыка — практически неограниченное пространство для исследователя. Можно изучать ее инструментами социологии, теории музыки, культурологии и еще десятка дисциплин, но самый простой…