- Daniel Voshart, un designer di Toronto, ha usato il machine learning e Photoshop per trasformare busti di imperatori romani in immagini fotorealistiche.
- Voshart ha voluto presentare gli imperatori come sarebbero apparsi alla fine del loro regno, nonostante eventuali malattie che avrebbero potuto alterare il loro aspetto.
- Gli artisti sono noti per esagerare l’aspetto della classe dirigente, quindi presumibilmente queste immagini sono più giuste.
Gli artisti hanno storicamente esagerato quanto fossero attraenti i governanti nei loro ritratti e sculture. La regina Carolina d’Inghilterra lo disse meglio nel 1795, quando descrisse il momento in cui posò per la prima volta gli occhi sul suo fidanzato, il re Giorgio IV: “Lo trovo molto grasso, e per niente bello come il suo ritratto.”
Ora, un designer di Toronto sta correggendo alcune di quelle libertà creative. Fondendo insieme machine learning, Photoshop e documenti storici, Daniel Voshart ha trasformato 54 busti di imperatori romani del periodo del Principato (dal 27 a.C. al 285 d.C.) in immagini fotorealistiche.
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Originariamente, Voshart ha intrapreso il lavoro come una sorta di progetto di quarantena. “Penso che sia stata la natura della pandemia, che mi ha fatto pensare a qualsiasi altra cosa, e forse sono stato attratto dai dettagli morbosi della vita degli imperatori”, dice a Popular Mechanics. “Stavo lavorando a uno spettacolo di fantascienza su 2000 anni nel futuro, quindi forse sono stato attratto dal pensare al passato”.
Ma Voshart non poteva prevedere che gli ordini per le sue stampe in prima edizione – con imperatori come Augusto, Nerone e Decio – sarebbero esplosi sulla sua pagina Etsy. “Non sapevo che la risposta sarebbe stata tale che avrei effettivamente ridotto le ore del mio lavoro semplicemente per soddisfare la domanda”, dice.
Il processo non era semplicemente una questione di inserire le foto dei busti per sputare fuori una sorta di perfetto volto umano, dice Voshart. Per generare le bozze per il volto di ogni imperatore, Voshart ha fatto molto affidamento su uno strumento di apprendimento automatico chiamato Artbreeder. Il software open-source utilizza reti generative avversarie, o GAN, per generare un’immagine.
Se queste suonano familiari, è probabilmente perché avete sentito parlare di deepfakes, o media sintetici spesso utilizzati per scopi nefasti. Le GAN, la tecnologia alla base dei deepfakes, possono aiutare gli algoritmi ad andare oltre il semplice compito di classificare i dati ed entrare nel regno della creazione di dati – in questo caso, immagini. Questo accade quando due GAN cercano di ingannare l’altro nel pensare che un’immagine sia reale. Usando solo un’immagine, un GAN collaudato può creare un video clip di, diciamo, Richard Nixon.
Merce degli imperatori romani
Mentre gli imperatori romani di Voshart non sono deepfakes, condividono una struttura tecnologica simile – sono solo diverse applicazioni di apprendimento automatico. In particolare, Artbreeder utilizza NVidea StyleGAN, un GAN open-source che gli scienziati informatici hanno creato nel dicembre 2018.
In una lezione virtuale del 30 settembre su “GANs for Good”, Anima Anandkumar, direttore della ricerca sull’apprendimento automatico per NVIDIA, spiega come funziona la tecnologia. Utilizzando una tecnica chiamata disentanglement learning, la GAN può separare e controllare meglio alcuni elementi di stile in isolamento, qualcosa che artisti come Voshart possono naturalmente fare molto meglio delle macchine.
“Gli esseri umani sono grandiosi in questo”, ha spiegato Anandkumar nella conferenza. “Abbiamo diversi concetti che abbiamo imparato da bambini e lo abbiamo fatto in modo non supervisionato, e in questo modo, ora possiamo comporre, e fare immagini o concetti completamente nuovi”. In pratica, questo significa che un utente ha più controllo su quali proprietà di un’immagine sorgente vorrebbe usare nella nuova.
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Joel Simon, lo sviluppatore che ha creato Artbreeder, dice a Popular Mechanics che tutto si riduce al modo in cui le reti neurali del programma rappresentano lo “spazio” nelle immagini.
“Quando un’immagine viene ‘caricata’, la faccia viene ritagliata e poi viene fatto un processo di ricerca per trovare il posto più vicino nello spazio per quell’immagine”, spiega. “Una volta che è in questo ‘spazio’, è facile ‘muoversi’ aggiungendo o sottraendo numeri che corrispondono a valori come l’età o il sesso, qui chiamati ‘geni’. Quindi, aggiungendo il colore, lo fa in modo molto intelligente, non solo modificando i pixel, ma muovendosi attraverso lo spazio di tutte le facce.”
Questo rende più semplice per un artista come Voshart caricare dati di allenamento – in questo caso, circa 800 campioni di busti di imperatori romani – per ottenere un volto iperrealistico con meno artefatti, o anomalie introdotte dal software.
Ancora, Voshart aveva una quantità significativa di lavoro sulle sue mani, anche dopo aver utilizzato il software Artbreeder. Nella sua fase di test, prima di produrre i volti dell’imperatore romano che sono raffigurati nelle sue stampe finali, i risultati sono arrivati pieni di anomalie.
“Il risultato viene fuori con un sacco di strani artefatti e tende a morphing caratteristiche indietro a una sorta di faccia media, che è l’opposto di ciò che si desidera quando si desidera mantenere un’espressione interessante”, dice Voshart. “Il mio processo è stato più scaricare da Artbreeder, modificare in Photoshop, e ripetere il processo caricando di nuovo in Artbreeder”.
Anche se potrebbe essere un mal di testa rimuovere i difetti nelle immagini generate, Voshart dice che non c’è “una remota possibilità” che avrebbe potuto fare il lavoro senza il potere del machine learning.