Искусство параметров: Открытие новых горизонтов генеративного дизайна

Автор: Денис Аветисян

В новой работе представлен ParamExplorer — инструмент, позволяющий художникам эффективно исследовать бесконечное пространство параметров генеративного искусства и находить удивительные визуальные решения.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Взаимодействие между пользователем и системой построено на расширенном цикле обратной связи, где пользователь, помимо традиционной возможности ручной корректировки результатов, получает возможность не только предоставлять оценку самой системе для обновления её внутренних параметров и генерации новых предложений, но и непосредственно влиять на процесс исследования и эксплуатации, направляя его посредством инструкций и корректировки текущего состояния системы.

Предлагается фреймворк ParamExplorer, использующий методы обучения с подкреплением и многомодальной оптимизации для исследования высокоразмерных пространств параметров в генеративном искусстве, разработанный на базе p5.js.

Пространства параметров генеративного искусства часто характеризуются высокой размерностью и фрагментированностью, затрудняя поиск эстетически привлекательных результатов. В данной работе представлена система ParamExplorer: A framework for exploring parameters in generative art, интерактивный и модульный фреймворк, вдохновленный обучением с подкреплением, предназначенный для эффективного исследования этих пространств с использованием обратной связи от человека или автоматизированных алгоритмов. Ключевой особенностью является возможность интеграции с существующими проектами p5.js, что упрощает внедрение в творческий процесс. Позволит ли ParamExplorer значительно расширить границы генеративного искусства и открыть новые возможности для творческого кодирования?

Навигация в Пространстве Параметров: Вызов для Художника

Генеративные алгоритмы открывают перед художниками безграничные возможности для творчества, однако для реализации этого потенциала требуется точная настройка лежащих в их основе параметров. Эти алгоритмы, подобно сложным инструментам, способны создавать удивительное разнообразие форм и текстур, но результат напрямую зависит от выбора и комбинации управляющих величин. Например, изменение даже одного параметра в $Superformula$ может привести к кардинальному изменению генерируемого изображения — от простого круга до сложного фрактального узора. Именно поэтому тщательная конфигурация параметров является ключевым навыком для любого художника, работающего с генеративными системами, позволяя не просто использовать алгоритм, а направлять его, формируя желаемый визуальный результат и раскрывая его творческий потенциал в полной мере.

Проблема, известная как “проклятие размерности”, представляет собой существенное препятствие при работе с генеративными алгоритмами. По мере увеличения количества параметров, определяющих форму и характеристики генерируемых объектов, полный и систематический перебор всех возможных комбинаций становится практически невозможным из-за экспоненциального роста вычислительной сложности. В частности, системы вроде Superformula, имеющие $77$ параметров, и Suburbia с $23$ параметрами, демонстрируют эту проблему в полной мере. Даже при использовании мощных вычислительных ресурсов, охват всего пространства параметров требует неприемлемо большого времени и ресурсов, что делает традиционные методы исследования неэффективными и вынуждает искать новые подходы к параметрическому дизайну.

Эффективное исследование параметров является ключевым для художников, стремящихся использовать возможности генеративных систем, однако традиционные методы сталкиваются с серьезными трудностями в многомерных пространствах. По мере увеличения числа настраиваемых величин, необходимых для формирования желаемого результата, систематический перебор всех возможных комбинаций становится практически невозможным из-за экспоненциального роста вычислительной сложности. Представьте себе художника, пытающегося настроить 77 параметров для получения желаемой формы с помощью Superformula — задача становится непосильной даже для мощнейших компьютеров. Поэтому, разработка новых, более эффективных стратегий исследования параметров, способных ориентироваться в этих высоких измерениях, является критически важной для раскрытия полного творческого потенциала генеративных алгоритмов и позволяет художникам создавать произведения, которые ранее были немыслимы.

В процессе обучения на платформе Suburbia агент спонтанно развил различные внутренние режимы работы, каждый из которых генерирует уникальные визуальные образы, демонстрируя его способность к самоорганизации и открытому обучению.

Интеллектуальные Агенты для Творческого Исследования

Для преодоления ограничений ручного или случайного поиска параметров, в нашей системе используется набор “Интеллектуальных Агентов”, предназначенных для целенаправленного исследования пространства параметров. В отличие от неструктурированного перебора, эти агенты применяют различные алгоритмы оптимизации для систематического поиска оптимальных значений. Это позволяет более эффективно исследовать область возможных решений и находить параметры, приводящие к желаемым результатам, в сравнении с методами, основанными на случайности или ручном подборе. Каждый агент реализует свою стратегию исследования, что обеспечивает разнообразие подходов к решению задачи.

Набор используемых агентов включает в себя базовый агент, выполняющий случайный поиск параметров (‘Random Agent’), и более сложные методы, такие как ‘Gaussian Agent’ и ‘CMA-ES Agent’. Агент ‘Gaussian Agent’ использует гауссовское распределение для генерации новых параметров, основываясь на текущем лучшем решении и его дисперсии. ‘CMA-ES Agent’ (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy) применяет адаптацию ковариационной матрицы для более эффективного исследования пространства параметров, учитывая корреляции между ними и адаптируя стратегию поиска в процессе оптимизации. Каждый агент реализует различные алгоритмы оптимизации для достижения наилучших результатов в заданном пространстве параметров.

Для оценки эффективности разработанных интеллектуальных агентов было проведено 500 итераций моделирования с визуализацией траекторий поиска. В рамках этих испытаний использовался фреймворк ‘ParamExplorer’, обеспечивающий унифицированную среду для развертывания и оценки агентов. Данный фреймворк позволяет проводить сравнительный анализ различных методов оптимизации, таких как случайный поиск, гауссовский агент и агент на основе CMA-ES, что значительно ускоряет процесс творческого исследования и позволяет эффективно находить оптимальные параметры в заданном пространстве.

Сравнение агентов демонстрирует различия в их эффективности и поведении.

Обратная Связь: Обучение на Художественной Оценке

Ключевым нововведением является интеграция методов обучения с подкреплением в процесс исследования художественного пространства. Данный подход формирует динамичный цикл обратной связи между художником и алгоритмом, в котором оценка, предоставляемая художником, используется для корректировки стратегии поиска алгоритма. В отличие от традиционных методов, где параметры исследуются случайным образом или по заранее заданным траекториям, обучение с подкреплением позволяет агенту адаптироваться к предпочтениям художника в режиме реального времени, что повышает эффективность поиска и вероятность обнаружения эстетически привлекательных конфигураций. Этот цикл позволяет алгоритму постепенно «обучаться» на основе художественных оценок, оптимизируя процесс создания и исследования художественных решений.

В основе взаимодействия художника и алгоритма лежит концепция модели «Multi-Armed Bandit», где оценка художника выступает в роли сигнала вознаграждения. Алгоритм рассматривает различные конфигурации параметров как «руки» в классической задаче «многорукого бандита». Каждая оценка художника, указывающая на более или менее предпочтительную конфигурацию, увеличивает или уменьшает вероятность выбора соответствующей «руки» в дальнейшем. Это позволяет агенту динамически корректировать стратегию поиска, сосредотачиваясь на параметрах, которые с большей вероятностью приведут к эстетически приятным результатам, и избегать тех, которые, судя по оценкам, не соответствуют предпочтениям художника. Таким образом, процесс оптимизации строится на непрерывном обучении с подкреплением, где сигнал вознаграждения напрямую зависит от субъективной оценки.

Агенты, использующие обучение с подкреплением, способны адаптировать свою стратегию поиска оптимальных параметров, непрерывно анализируя художественные предпочтения. Этот процесс включает в себя оценку полученных результатов художником и использование этой оценки как сигнала вознаграждения для алгоритма. В результате, алгоритм корректирует свои последующие действия, увеличивая вероятность генерации конфигураций, которые с большей вероятностью будут оценены положительно. Подобная адаптация позволяет не только находить параметры, соответствующие существующим художественным вкусам, но и исследовать новые, ранее неизвестные комбинации, потенциально приводящие к созданию уникальных и привлекательных художественных решений. Эффективность данной стратегии зависит от объема и качества данных о предпочтениях художника, а также от используемого алгоритма обучения с подкреплением.

Расширение Творческих Горизонтов: Многомодальная Оптимизация

Для преодоления тенденции к застреванию в локальных оптимумах, в процессе оптимизации используются методы мультимодальной оптимизации. Данные методы направлены на поиск не единого наилучшего решения, а целого спектра высококачественных вариантов. Это достигается путем сознательного поддержания разнообразия в исследуемом пространстве параметров, что позволяет избежать преждевременной сходимости алгоритма к одному конкретному результату. Вместо того, чтобы стремиться к единственному пику, алгоритм исследует множество потенциальных решений, предлагая широкий выбор возможностей для дальнейшей настройки и достижения желаемого результата. Такой подход особенно ценен в творческих задачах, где разнообразие и гибкость являются ключевыми факторами.

Метод «нишеобразования» представляет собой эффективный подход к поддержанию разнообразия в процессе оптимизации параметров. Вместо того чтобы стремиться к единственному наилучшему решению, он сознательно сохраняет несколько перспективных вариантов, даже если они лишь незначительно уступают друг другу. Этот процесс осуществляется путем введения механизма, который поощряет параметры, находящиеся в разных «нишах» пространства решений. Иными словами, система стимулирует появление и сохранение решений, отличающихся друг от друга, предотвращая преждевременную сходимость к одному локальному оптимуму. Такой подход позволяет исследователям и художникам изучать более широкий спектр возможностей и выбирать конфигурацию, наилучшим образом соответствующую их творческим задачам и предпочтениям.

Использование методов многомодальной оптимизации открывает перед художниками беспрецедентные возможности для творческого поиска. Вместо того, чтобы застревать в одном, пусть и локально оптимальном решении, система предлагает множество разнообразных конфигураций, каждая из которых обладает своим уникальным характером и потенциалом. Это позволяет авторам исследовать широкий спектр стилей и подходов, экспериментировать с различными параметрами и, в конечном итоге, выбрать ту комбинацию, которая наиболее полно соответствует их художественному видению и замыслу. Такой подход не просто генерирует результат, а предоставляет инструмент для осмысленного творческого исследования и самовыражения, расширяя границы возможного в цифровом искусстве.

Раскрытие Творческого Потенциала с Интеллектуальными Системами

Инструментарий “ParamExplorer”, объединяющий интеллектуальных агентов и стратегии многомодальной оптимизации, предоставляет художникам беспрецедентные возможности для исследования сложных параметрических пространств генеративных алгоритмов. Этот подход позволяет не просто использовать, но и активно формировать творческий процесс, выходя за рамки предопределенных настроек. Вместо ручного подбора параметров, художники могут задать общие цели и позволить системе самостоятельно находить оптимальные комбинации, раскрывая неожиданные и новаторские визуальные решения. Благодаря “ParamExplorer” сложные математические формулы, такие как $Superformula$ и алгоритм “Suburbia”, становятся доступными инструментами для художественного самовыражения, открывая новые горизонты для цифрового искусства и дизайна.

Новый подход открывает перед художниками беспрецедентные возможности для самовыражения, позволяя в полной мере использовать потенциал генеративных систем, таких как $Superformula$ и $Suburbia$. Эти инструменты, традиционно требующие глубокого понимания математических принципов и трудоемкой настройки параметров, становятся более доступными и интуитивно понятными. Художник получает возможность исследовать обширные пространства параметров, генерировать сложные и уникальные визуальные формы, и воплощать в жизнь самые смелые творческие замыслы. Благодаря автоматизированному поиску и оптимизации, системы позволяют не только создавать эстетически привлекательные изображения, но и исследовать новые границы визуального искусства, расширяя спектр творческих инструментов и техник.

В ходе экспериментов с системой “Suburbia” разработанный агент с открытой архитектурой продемонстрировал способность к формированию пятнадцати различных внутренних режимов работы всего за приблизительно двести итераций. Это указывает на его потенциал к проявлению сложного креативного поведения, выходящего за рамки заранее заданных параметров. Дальнейшие исследования направлены на создание архитектур, способных динамически расширять область поиска, основываясь на отклике пользователя. Такой подход призван стереть границы между человеческим и искусственным творчеством, открывая новые возможности для совместного создания уникальных и непредсказуемых произведений искусства и дизайна.

Представленная работа демонстрирует элегантный подход к исследованию параметрического пространства в генеративном искусстве. Как и в любой сложной системе, успех ParamExplorer зависит не от грубой силы вычислительных ресурсов, а от ясности и продуманности лежащих в основе идей. В рамках данной системы, каждый параметр влияет на целостную эстетику произведения, напоминая взаимосвязанность элементов в живом организме. В связи с этим, уместно вспомнить слова Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство видеть невидимое». Именно такое «видение» позволяет ParamExplorer находить неожиданные и эстетически привлекательные решения в многомерном пространстве параметров, раскрывая новые горизонты для творческого кодирования.

Куда же дальше?

Представленная работа, будучи попыткой навести порядок в хаосе параметров генеративного искусства, неизбежно обнажает границы применимости предложенного подхода. Если система кажется сложной, она, вероятно, хрупка, и текущая реализация ParamExplorer, несмотря на свою элегантность, не решает проблему фундаментальной неопределенности эстетической оценки. Оптимизация, даже многомодальная, лишь приближает к субъективному идеалу, но не гарантирует его достижение. Остается открытым вопрос о том, как масштабировать подобные системы для работы с действительно сложными генеративными процессами, где пространство параметров не просто велико, а бесконечно.

Вместо погони за абсолютным алгоритмом красоты, представляется более плодотворным исследование возможностей коллаборации между человеком и машиной. ParamExplorer можно рассматривать как инструмент, расширяющий творческие возможности художника, но не заменяющий его. Будущие исследования должны быть направлены на разработку интерфейсов, позволяющих художнику активно участвовать в процессе оптимизации, направлять его, и, что важнее, отказываться от результатов, не соответствующих его интуиции. Архитектура — это искусство выбора того, чем пожертвовать, и этот выбор должен оставаться за человеком.

Наконец, стоит признать, что текущая работа сосредоточена преимущественно на визуальных формах искусства. Перспективы расширения на другие модальности — звук, текст, интерактивные инсталляции — очевидны, но требуют переосмысления метрик оценки и алгоритмов оптимизации. Простота и ясность — основа элегантного дизайна, но сложность мира требует от нас постоянного поиска новых, более гибких и адаптивных решений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16529.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-19 22:02