Quisiera compartirles el proceso de experimentación para relacionar el arte y la tecnología de forma transdisciplinar en un curso-taller dictado por la Universidad Nacional de Cuyo, llamado Escenarios postnaturales, dictado por el artista Ángel Salazar
Aquí exppliramos visualizaciones especulativas de la posnaturaleza por medio de la implementación de Redes Generativas Antagónicas o GANs (una clase de algoritmos de inteligencia artificial que se utilizan en el aprendizaje no supervisado), utilizando bases de datos de imágenes para el entrenamiento de un modelo propio.
Posteriormente realizamos una reconstrucción en 3D a partir de las imágenes generadas. Así, logramos escenarios posibles de nuevas entidades sintéticas.
Fases de pre entrenamiento de la GAN con Google Collab y Github
Data set con 256 imágenes.
Utilizando bases de datos de imágenes para el entrenamiento de un modelo propio. Para esto usé como base parte de la obra de la maravillosa fotógrafo indonesio Tanto Yensen.
Frames de una interpolación
Generación de Bucles
Algunos frames de generación conTruncamiento
Algunos resultados de difentes pruebas
Exportamos las imágenes y las convertimos en texturas con volumen 3D usando como herramienta el software Blender.
