Kad umjetna neuronska mreža generira tipografiju
U posljednje dvije godine viđamo sve veću upotrebu umjetnih neuronskih mreža i računalne vizije u projektima koji sežu izvan računalnih znanosti te zadiru u umjetnost i dizajn. Najjednostavnija definicija neuronske mreže bi bila da je to skupina slojeva umjetnih neurona koja funkcionira na uzoru na ljudski mozak te izvodi različite operacije na temelju “naučenih” podataka. Ako mreži pokažete milijun slika životinja, ona ih s vremenom može samostalno prepoznavati. Jedan od popularnijih primjera je Googleova Deep Dream mreža koja obične fotografije pretvara u pomalo bizarne i psihodelične prizore. Tu je i projekt mreže koja primjenjuje stilove različitih umjetnika na obične fotografije.
(imitacija Van Goghovog stila)
Erik Bernhardsson, bivši inženjer iz Spotifyja, napravio je eksperiment, te “nahranio” neuronsku mrežu s 50 000 fontova s weba. Model koji je dobio može manje-više točno predvidjeti koji slovni znak nedostaje u fontu, a na temelju naučenih informacija generirati nova pisma bazirana na prosjeku svih slovnih znakova koje ima u bazi.
Lijevo su izvorni slovni znakovi, desno predviđeni od strane modela:
Pisma generirana na temelju prosječnih karakteristika 50 000 font datoteka:
Interpolacija između verzala i kurenata:
Interpolacija znaka A iz četiri različita fonta:
Više o projektu možete saznati na Erikovom blogu:
http://erikbern.com/2016/01/21/analyzing-50k-fonts-using-deep-neural-networks/