Non sono un esperto di arte, ma credo che ci siano stili che più di altri si prestano a essere imitati – con successo – dall’intelligenza artificiale.
Una studentessa di Princeton, Alice Xue, ha realizzato un sistema che sfrutta le reti generative avversarie (GAN) per creare imitazioni della paesaggistica cinese così convincenti che molte persone a non riescono a distinguere gli originali da quelli creati dall’AI.
Il framework si chiama SAPGAN (Sketch-And-Paint GAN) e a quanto pare si tratta del primo modello end-to-end per la generazione di pittura paesaggistica cinese senza input condizionati. Anche altri modelli GAN possono emulare lo stesso tipo di arte, ma in un test visivo un gruppo di 242 persone ha scambiato le opere realizzate da SAPGAN come disegni umani più frequentemente rispetto ai dipinti degli altri GAN, segno che i prodotti del framework specializzato sono più credibili.
Per approfondire: Princeton Student Researcher Proposes Sketch-And-Paint GAN (SAPGAN): A GAN Framework For Chinese Landscape Painting Generation
