电脑上flash是什么软件(flash动画制作方法)

电脑上flash是什么软件(flash动画制作方法)“20世纪90年代至今,伴随着软件技术的发展,艺术家是如何一步一步走进生成艺术的?”不管你承认与否,我们每个人都已沉迷在计算机的世界里。我们生活中的一切都正在被计算和算法驱动着:包括如何学习、工作、娱乐,甚至是约会。在这样的背景下,我们可以说:生成艺术——至少部分是采用计算机自主、自动化系统创作的作品——是这个时代最具有代表性的艺术形式。生成艺术的早期实践者主要是计算机科学家和数学家,长期被艺术界所拒绝。20世纪60年代末,格蕾丝·赫特林说,一位同事称她为“婊子”和“叛徒”,就是因为她将电脑作为艺术创作的工具。[1]在1970年《纽约时报》的一篇评论中,评论家约翰·卡纳迪把他看到的计算机艺术展览称为“流行的杂耍”和“马戏表演”。[2]但是近年来,文化艺术机构对生成艺术的兴趣在急剧增长,博物馆的大量展览就证明了这一点。[3]这种接纳的拥抱或许与技术的普及有关,因为过去的20年里,家庭中的电脑和网络已经变得十分常见。伴随着这些进步,生成艺术在谁可以创作、如何创作、生成怎样的形式,以及开始被考虑的适合创作的主题和话题,都在不断地转变。因为创作工具和作品是紧密联系在一起的,所以生成艺术的历史也可以看作是一部软件和硬件的发展史。在90年代,约书亚·戴维斯作为一名艺术生,在布鲁克林的普瑞特艺术学院就读。他白天学习绘画,晚上尽其所能地学习编程和创建网站。最后,他问自己,为什么要费尽心力去学习使用几百年都相同的工具和技术来作画,而不是专注于电脑和互联网?这些问题还没有被艺术家们充分探索过。于是,他决定退学,全职做网站。戴维斯并不是唯一一个这样做的人,在那段时期,辍学加入一家初创网络公司做网页设计师具有很大的吸引力。

凯西·瑞斯《显微图像》A-03,2002 年,颜料印刷,尺寸:11×14 英寸

贾里德·塔贝尔是另一位基于自然和计算机科学通用原理的生成艺术大师。在他的数字绘画《交叉集合》(2004)中,其肌理更靠近那些泥土、稻草和灰烬的土质材料,而不是像素点或矢量图形这种与早期生成艺术相关的形态。《交叉集合》是塔贝尔基于瑞斯的指令而创作的。瑞斯在2004年受惠特尼博物馆的委托创建了一个基于网络的项目,其灵感来自于美国概念艺术家索尔·莱维特的绘画指令。瑞斯设计了一种开放式的指令,供他自己和其他三位艺术家遵循:“一个界面充满100个从中到小的圆。每个圆有不同的大小和方向,但移动速度相同。需要显示:a.两圆的实时交点;b.圆的交点集合。”塔贝尔的过人之处在于,他对这条机械性指令的诠释,诞生了一种似乎是从土壤中生长出来的艺术品,而不是从1和0的计算中生长出来的。

凯西·瑞斯《静物》(RGB-AV A),2016 年,计算机软件,扬声器和投影仪,尺寸可变

我认为瑞斯和塔贝尔在21世纪初的作品不仅是生成艺术的突破,总体来讲也是艺术史的突破。几千年来,艺术家们通过复制和模仿自然的外在表现来试图揭示自然的本质。而《显微图像》和《交叉集合》则超越了这一点,它们通过代码来提取并模拟了自然世界生长的力量。如果说Flash和Processing这样的工具是为艺术家们提供了创作艺术的新型交通工具,那么随着开源数据集的激增,新型燃料也在21世纪初问世。到2007年,世界存储信息的能力已经以每年25%到35%的速度增长了20年,而艺术家们也越来越多地使用它。[5]本·弗莱、亚伦·科布林、罗伯特·霍金等人认为,数据可视化像那些更常规、更实用的图表和图形一样,是可以引发问题的,也可以解答问题。

本·弗莱《全街图》2007 年, 细节图,阿巴拉契亚山脉处的公路弗莱的《全街图》(2007)在淡黄色的背景上用黑色描绘了美国境内的2600万条独立路段。这幅作品可以在弗莱的网站上看到,但最好是作为一个大幅印刷品来欣赏。很难测量这个作品的精细程度,但如果你耗费一分钟来画一条路段,每天不间断地画上12个小时,手工复制所有街道需要大约100年的时间。弗莱的这个作品不包括其他的地理标记,但是仅显示路段就能使图像具有可识别性。弗莱可以一目了然地将整个国家的人口和基础设施体现在这一图像上,其复杂性只能通过一台永不停歇的机器的算法才能实现。虽然有些人可能会把弗莱的《全街图》看作一个经典的制图作品,但我认为它更多的是一种风景画和生成艺术相融合的艺术作品。这个作品不是一张地图,它不能用于导航。相反,它是一个令人惊叹的宏观渲染图,呈现出我们所构建的环境。自上世纪50年代始,美国政府开始提供人工智能的研究经费,在某些时期,研究项目曾因无法达到不切实际和大肆炒作的期望,而被削减资金。这段时期被称为“人工智能的寒冬”,一些研究项目在大学和公司以其他名称继续进行,比如“搜索算法”和“机器学习”。最后一个寒冬从1987年持续到1993年,因为更经济实惠的计算机性能和大数据集的可用性得以终结。如今人工智能很受欢迎——尽管媒体的大肆宣传可能会带来另一个寒冬。2014年6月,计算机科学家伊恩·古德费罗发表了他的开创性论文,概述了生成式对抗网络的概念。[6]他开发了由两种神经网络组成的系统:甄别器和生成器,生成器查看大量的训练数据集,并尝试生成与数据非常相似、甄别器无法分辨的内容。其目标是优化系统,使生成的输出与实际的输入无法区分。此后,艺术家们对人工智能的兴趣开始升温。

马里奥·克林格曼:《路人的回忆1》,2018 年,控制台,计算机和两台显示器

马里奥·克林格曼的《路人的记忆1》(2018)就是一个使用GANs作为艺术创作工具的例子。他设计了一个系统,以历史上的绘画作品作为用于训练的图像,来创造出无穷无尽的怪诞肖像。这肖像展示在两个屏幕上,并排放置在栗色控制箱上方,控制箱里面装有控制作品的硬件。屏幕和控制箱的相对位置使它们看起来很像镜子,因此肖像会让人感觉更加贴近密切、充满对抗性,且令人不安。克林格曼作品中的人物显得苍白而憔悴,类似于收容所病人的旧照片或医疗手册中记录的畸形人类。这些面孔只是短暂地出现在这个世界上,但它们都有一种古老灵魂的表情,承载着苦难的过去。这种扭曲的美学是克林格曼的特点:他一直避免以一种优雅而阳光的美学风格来创作数字艺术。受过图片训练的GANs在努力生成类似于输入图像的东西时,往往会产生一些离奇的怪异现象,并且克林格曼也很享受这样的结果。它们与生成艺术截然不同,生成艺术是使用迭代命令将矢量图形绘制到屏幕上。

马里奥·克林格曼《分形机器》,2001 年, 交互网站

海伦娜·萨林的喷墨印刷作品,2019 年

海伦娜·萨林的对抗性培养皿,潜在生物多样性系列,2019 年,数字图像

History of Computer Art, London, Bloomsbury, 2014, p. 7.

[2] John Canaday,“ Less Art, More Computer, Please,” New York Times, Aug. 30, 1970, p.

87, quoted in Taylor, p. 6.

[3] These include“ Artists & Robots,” at the Grand Palais, Paris, Apr. 5–July 9, 2018;

“Chance and Control: Art in the Age of Computers” at the Victoria and Albert Museum,

London, July 7–Nov. 18, 2018;“ Programmed: Rules, Codes, and Choreographies in Art,

1965–2018,” at the Whitney Museum

of American Art, Sept. 28, 2018–Apr. 14, 2019;“ Coding the World” at the Centre

Pompidou, Paris, June 14–Aug. 27, 2019; and“ Face Values: Exploring Ar tif icial

Intelligence” at the Cooper-Hewitt Museum, New York, through May 17, 2020.

[4] Rafia Shaikh“, Get Ready to Say Farewell to Flash Player as Adobe Has Finally Decided

to Pull the Plug,” wccftech, July 25, 2017, wccftech.com.

[5] The growth rate is estimated by Martin Hilbert, who describes his method in“ How

much information is there in the‘ information society’?,” a blog post for the Royal

Statistical Society, rss.onlinelibrary.wiley.com.

[6] Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley,

Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio,“ Generative Adversarial Nets,” June 10,2014, arxiv.org.

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