अगला रेम्ब्रांट: कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने "नया रेम्ब्रांट" बनाया

"विशिष्ट विषय" को सबसे पहले टीम द्वारा चुना गया था

सिस्टम को "रेम्ब्रांट की तरह पेंट" करने के लिए अस्पष्ट आदेश नहीं दिया गया था पोर्ट्रेट को श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया था: पुरुष या महिला, आयु, चेहरे की अभिविन्यास, बाल, पोशाक और सामान डेटा ने संकेत दिया कि एक निश्चित प्रकार अक्सर दिखाई देता था: एक मध्यम आयु वर्ग का सफेद आदमी, दाढ़ी वाला, दाहिनी ओर देख रहा था, काले कपड़े पहने हुए, सफेद कॉलर और टोपी पहने हुए।

यह कदम पहले से ही मनुष्यों के निर्णायक स्थान को दर्शाता है डिजाइनर शामिल किए गए कार्यों, उपयोगी श्रेणियों और उत्पादित किए जाने वाले प्रोफाइल का निर्धारण करते हैं अकेले एक आँकड़ा यह तय नहीं करता है कि एक दाढ़ी वाला आदमी एक से अधिक "प्रतिबिंब" है बुजुर्ग महिला, बच्चा, बाइबिल का आंकड़ा या आत्म चित्र वह उस प्रश्न का उत्तर देती है जो उससे पूछा गया था।

अंतिम चेहरा किसी भी ऐतिहासिक मॉडल का नहीं है यह चित्रों से प्राप्त मध्यम आकार और ज्यामितीय संबंधों के संयोजन से परिणाम है उपस्थिति प्रभाव इस अस्पष्टता से ठीक आता है: चरित्र परिचित लगता है, लेकिन कोई जीवनी उसकी आंखों के पीछे नहीं है।

शैली एक निश्चित नुस्खा नहीं है

रेम्ब्रांट ने अपने करियर के दौरान और काम के कार्य के आधार पर अपनी तकनीक बदल दी। 1632 का एक सामाजिक चित्र, एक ट्रोनी युवा और एक देर से आत्म चित्र न तो एक ही खत्म और न ही मॉडल के लिए एक ही संबंध प्रस्तुत करते हैं एक प्रमुख प्रोफ़ाइल के लिए कॉर्पस को कम करके, परियोजना एक मजबूत सामान्य समानता प्राप्त करती है लेकिन इस विविधता को कम करती है।

का चेहरा अगला रेम्ब्रांट दूर से आश्वस्त लगता है परीक्षा पर, कुछ मार्ग बहुत नियमित या उदाहरणात्मक लग सकते हैं यह विफलता नहीं है: शिफ्ट से पता चलता है कि डेटा आसानी से क्या पकड़ता है - संरचना, अनुपात, पैलेट - और क्या अधिक विरोध करता है - इरादा, झिझक, दुर्घटना और मॉडल के साथ रहने का रिश्ता।