生成艺术，英文为Generative Art，是计算机技术与艺术结合的产物，它的产生不是人类直接创造的，而是艺术作品通过算法生成的算法有一套规则，可以在规则内自由播放，最终得到独一无二的作品，在一定程度上也代表了一个艺术家的想法
生成艺术本身并不是一个新现象，它始于20世纪60年代这也与当时各种艺术思想的发展有关，比如在某些方面与达达主义是一致的达达主义追求一种有趣的状态:清醒的非理性状态，随意的艺术，达达主义本身就是反艺术的，不喜欢传统的审美秩序，对随机性和偶然性本身更感兴趣1984年，现代艺术博物馆给了生成艺术的先驱普尔潘施瓦茨一个展示的机会，让生成艺术登上了舞台
《无题》，维拉莫尔纳尔，1985年
生成艺术与计算机技术的结合。
首先，从艺术发展本身来看，生成艺术本身是近50年来艺术发展的一个重要主题其次，伴随着计算机技术的发展，生成艺术与计算机找到了结合点，这使得生成艺术有了新的表现方式
现代艺术的先驱塞尚是艺术史上重要的画家，他对马蒂斯和毕加索都有着重要的影响现代艺术开始走向现代表达，而不是追求复制和相似
这些都是艺术发展的土壤，不是凭空而来的如今，数字信息已经嵌入到人们的生活中，人们越来越熟悉数字对象伴随着这一切的到来，人们从工业社会转变为数字社会，人们的工作，生活，娱乐也发生了根本性的变化，这也重塑了人们对艺术的看法
到了20世纪90年代末，在穆里尔库珀，本弗莱和凯西雷伊斯的推动下，数字艺术平台Processing诞生了大大降低了艺术家进入创生艺术的门槛，艺术家不用担心昂贵的硬件或高超的编程技巧加工软件促进了生成艺术的发展，其中，艺术家Jared Tarbell利用加工软件创造了一些非常强大的生成艺术
《泡沫室》，贾里德塔贝尔，2003年
艺术史专家杰森贝利认为，塔尔贝尔的作品是混沌与控制二重性的典型代表，具有强烈的视觉复杂性，从简单中慢慢浮现，让人觉得更像是从土壤中生长出来的，而不是从算法中生长出来的也就是说，生成艺术已经达到了一定的水平，看起来像是自然的作品
最近几年来，伴随着人工智能的逐渐发展，生成艺术的进化仍在继续在基于人工智能的艺术创作中，也诞生了一些作品2014年，GAN通过机器学习算法构建了文学，诗歌和艺术的新形式，包括生成艺术，GAN由两个神经网络组成一个是发生器，一个是鉴别器生成器将获得大量的绘画材料，然后负责创作作品，而第二个鉴别器负责识别作品的唯一性通过AI，你可以创作出独特的作品
罗比巴拉特用GAN创作了一些非常活泼的艺术作品，比如下面这些画:
人工智能生成的景观#6，罗比巴拉特，2018
总之，伴随着计算机技术的发展，生成艺术有了新的实用工具和新的表现形式在现代艺术的语境中，艺术是兼收并蓄的，有创造性的，但不是美的独特的创造是艺术本身
因此，计算机技术与艺术的结合产生了有趣的新艺术形式，包括生成艺术，生成艺术本身充分利用了计算机技术，但并不是说完全随机它是由艺术家设计的，设定了一定的规则，但在被控制的规则下，它具有一定的随机性这本身也是一种艺术表现
因此，生成艺术是在数字时代受到机器和艺术家启发的一种新的艺术表现形式使用生成艺术的一个优点是艺术家可以做出更复杂的尝试当艺术家想重复某件事时，使用机器可以节省很多时间艺术史专家杰森贝利认为，20世纪60年代末，一些艺术家开始尝试这种艺术，如格奥尔格尼尔斯，弗雷德尔纳克等他们用打印机打印他们的作品
马盖亚帕普克莱，弗雷德尔纳克，1965年。
当生成艺术遇到区块链。
生成艺术在一定程度上是数字时代发展的必然产物在工业时代，人们使用工业材料生产各种工业产品这些工业材料建造我们的建筑和日常用品信息时代，人类在软件环境中耗费大量时间，社交，玩游戏，看新闻，购物，打车等等都依赖于软件编码正在重塑人类生活和生产之间的各种关系
们生活方式高耸的钢铁和混凝土墙散发出坚硬，陌生和无情的气息
Tyler Hobbs 还认为，计算机编程也不是一种中性的媒介它有现代 CPU 架构，有操作系统，编程语言，web 浏览器，UI 等，也有它自身的限制和偏好对于艺术家们来说，它就是信息时代的核心材料在这样的情境下，艺术家们被迫使用计算机语言来完成自己的表达在这个过程中，艺术家和软件进行相互磨合斗争，最终获得深刻了解因此，Tyler Hobbs 认为，艺术家们在过去拓宽了钢材，混凝土和玻璃的意义，未来也会改变我们对软件的概念
Fidenza #313，Tyler Hobbs 的生成艺术作品
从 Tyler Hobbs 的创作中，他进行了很多精心设计，但赋予程序一定的随机性该程序专注于结构化的曲线和构建块，不过它在纹理，颜色，比例，组织等方面有很多可能性，这让它富有变化，并不完全受艺术家的控制
伴随着区块链基础设施的不断成熟，艺术家们在以太坊区块链上进行各种试验加密时代的生成艺术是一种正在兴起的艺术形式生成艺术从 1960 年代开始存在，如今遇到了区块链，这让它获得了前所未有的表达机会
在过去的生成艺术中，艺术家们为了获得「好」的作品，首先会有一个「精选」过程艺术家们尝试各种输出，然后选取最喜欢的一组，之后才向公众展示如今在生成艺术领域，艺术家创建写入以太坊区块链的生成脚本，使其不可篡改和可验证，可以选择进行多少次生成输出这些输出作品变成 NFT，然后生成给到收藏者们在这样的多次输出过程中，没有人会确切知道发生什么，这里存在一定的随机性
当然，这也面临着如何实现高质量艺术作品的问题这需要对生成的算法进行很好的设计，这本身是一个质量保证的过程在创作 Fidenza 作品过程中， Tyler Hobbs 自己就花费了大约 2 个月时间反复试验这个过程，从中提高改进的空间他认为，艺术家需要平衡标准化的质量和多样性，一方面要计划某种整体性，一方面也要实现个性，而在程序中，这些都并不是很容易的事情
本文地址：http://www.chinaxhk.net/finance/12128.html - 转载请保留原文链接。| 免责声明：本文转载上述内容出于传递更多信息之目的，不代表本网的观点和立场，故本网对其真实性不负责，也不构成任何其他建议；本网站图片，文字之类版权申明，因为网站可以由注册用户自行上传图片或文字，本网站无法鉴别所上传图片或文字的知识版权，如果侵犯，请及时通知我们，本网站将在第一时间及时删除。 |
