生成艺术：基于算法的创作——全球概览

生成艺术，其核心是使用自主系统创作艺术的做法。这些系统通常是算法、规则或代码，当执行时，会产生视觉输出。艺术家定义参数和约束，但实际创作委托给系统，从而产生不可预测且通常美丽的结果。本文提供了一个关于生成艺术的全面概述，探讨其历史、技术、工具和未来趋势，并从全球视角出发。

生成艺术的简史

生成艺术的根源可以追溯到 20 世纪中期。早期的先驱们探索了艺术、科学和技术的交叉点，为我们今天所知奠定了基础。以下是一些关键里程碑的缩影：

• 20 世纪 50 年代：“生成艺术”一词由德国哲学家马克斯·本斯创造。
• 20 世纪 60 年代：早期的计算机艺术实验，例如弗里德·纳克、格奥尔格·尼斯和 A. 迈克尔·诺尔的实验，证明了算法在创作视觉模式方面的潜力。他们的作品通常涉及使用绘图仪生成几何图像。
• 20 世纪 70 年代：哈罗德·科恩的 AARON，一个基于人工智能的艺术系统，开始自主创作绘画。这标志着生成技术向更复杂方向迈出的重要一步。
• 20 世纪 80 年代和 90 年代：分形艺术变得流行起来，展示了数学方程的美。像本华·曼德博这样艺术家探索了分形图形的视觉复杂性。
• 21 世纪至今：Processing 和 openFrameworks 等开源编程语言的兴起使更广泛的受众更容易接触到生成艺术。机器学习和人工智能的出现进一步扩展了生成艺术的可能性。NFT 的当前爆发将生成艺术推向了主流意识。

生成艺术的关键技术

生成艺术涵盖了广泛的技术，每种技术都有其独特的特征和应用。以下是一些最常见的方法：

程序生成

程序生成涉及以算法方式创建内容，而不是手动创建。这通常用于生成景观、纹理和其他复杂的视觉元素。例如，在电子游戏中创建地形或生成纺织品图案。

示例：考虑一个创建花田的简单算法。艺术家可能会定义参数，如花的密度、颜色的范围和茎的高度变化。然后，该算法根据这些参数随机生成每朵花，从而产生一个独特且多样化的田野。

细胞自动机

细胞自动机是数学系统，它们根据一组规则随时间演变。它们可以从简单的初始条件下产生复杂和涌现的模式。康威的生命游戏是一个经典的例子。

示例：康威的生命游戏是一个零玩家游戏，这意味着它的演变取决于它的初始状态，不需要进一步的输入。创建一个单元格网格，每个单元格要么“存活”要么“死亡”。每个单元格的下一个状态取决于其邻居，遵循一组简单的规则：

• 一个活着的细胞，其活着的邻居少于两个，就会死亡（人口不足）。
• 一个活着的细胞，其活着的邻居为两个或三个，就会继续生存到下一代。
• 一个活着的细胞，其活着的邻居超过三个，就会死亡（人口过剩）。
• 一个死亡的细胞，其活着的邻居恰好为三个，就会变成活着的细胞（繁殖）。

从这个简单的初始状态和这些规则中，出现了复杂而美丽的图案。

L 系统（林登迈尔系统）

L 系统是形式语法，可用于生成分形结构，通常类似于植物和其他有机形式。它们对于模拟生长过程特别有用。

示例：用于创建一棵简单树的 L 系统可能从一个初始字符串“F”（表示“向前绘制”）开始。规则可能包括用“FF+[+F-F-F]-[-F+F+F]”替换“F”，这表示向前绘制、向左分支、向右分支并重复。通过多次迭代此规则，将生成复杂的树状结构。

混沌理论和吸引子

混沌理论探索对初始条件高度敏感的系统。混沌系统可以产生不可预测和复杂的行为，这使它们成为生成艺术的丰富灵感来源。吸引子是系统趋于演变的一组数值。

示例：洛伦兹吸引子是洛伦兹系统的一组混沌解，当可视化时，会创建一个美丽的蝴蝶形状图案。通过改变初始条件和参数，可以生成洛伦兹吸引子的不同变体，从而产生不同的视觉输出。

噪声函数（柏林噪声、辛普利斯噪声）

噪声函数生成平滑的伪随机值，可用于创建纹理、景观和其他看起来有机的效果。柏林噪声和辛普利斯噪声是两个流行的例子。

示例：柏林噪声可用于创建逼真的云层。通过在空间中的不同点对噪声函数进行采样，并将噪声值映射到不同的灰色阴影，可以生成类似云的纹理。可以组合多个柏林噪声层来创建更复杂和详细的云景。

遗传算法

遗传算法是受自然选择启发的优化技术。它们可用于将图像或形状的种群演化到所需的审美目标。艺术家定义一个评估每个个体质量的适应度函数，并且算法迭代地选择并变异最佳个体以产生新一代。

示例：艺术家可以使用遗传算法来创建抽象绘画的种群。适应度函数可以基于标准，例如色彩和谐、平衡和复杂性。然后，该算法将迭代地演化绘画，选择最符合这些标准的绘画并对它们进行变异以创建新的变体。

机器学习和人工智能

机器学习算法，特别是生成对抗网络 (GAN)，越来越多地用于生成艺术。GAN 由两个神经网络组成：一个创建新图像的生成器和一个评估其真实感的鉴别器。通过一起训练这些网络，GAN 可以学会生成高度逼真和富有创意的图像。

示例：StyleGAN 是一种流行的 GAN 架构，可以生成高度逼真的人脸图像。通过对大量人脸数据集进行训练，StyleGAN 学习了人脸的潜在结构，并可以生成既逼真又多样的新人脸。艺术家可以使用 StyleGAN 来创作肖像、探索不同的面部特征，甚至生成完全虚构的人物。

生成艺术的工具

有各种各样的工具可用于创建生成艺术，从编程语言和库到专业的软件应用程序。以下是一些最受欢迎的：

编程语言和库

• Processing：一种基于 Java 的编程语言和环境，专为视觉艺术和交互式媒体而设计。其简单的语法和广泛的库使其成为初学者和经验丰富的艺术家的绝佳选择。
• openFrameworks：一个用于创意编码的 C++ 工具包，提供各种图形、音频和交互工具。它以其灵活性和性能而闻名。
• p5.js：一个 JavaScript 库，使创意编码在网络上变得易于访问。它基于 Processing 的原理，非常适合创建基于 Web 的交互式艺术。
• Python：借助 NumPy、SciPy 和 Pycairo 等库，Python 可用于各种生成艺术应用，包括图像处理、分形生成和机器学习。
• TouchDesigner：一个用于创建交互式媒体装置、现场表演和生成视觉效果的视觉开发平台。它使用基于节点的用户界面，使其易于试验不同的算法和效果。

软件应用程序

• Artbreeder：一个基于网络的平台，允许用户使用机器学习生成和组合图像。它特别适用于创建肖像和风景。
• Ebosuite：一套 Max for Live 设备，用于在 Ableton Live 中创建生成视觉效果。它非常适合现场表演和音乐可视化。
• VResolume Arena：一款强大的视频混合软件，可用于实时创建生成视觉效果。它支持广泛的输入源和效果，使其适用于专业表演。

硬件

• 绘图仪：传统绘图仪可以使用代码控制，以从生成算法创建物理绘图。
• 微控制器（Arduino、树莓派）：这些可用于创建交互式装置并根据生成算法控制物理输出。
• 生成艺术硬件设备：生成艺术的专业硬件市场正在兴起。这些设备允许离线、专用于生成算法的处理。

生成艺术社区：全球网络

生成艺术是一个充满活力且全球化的社区，来自世界各地的艺术家、程序员和研究人员都在为它的发展做出贡献。在线论坛、社交媒体群组和会议提供了合作、知识共享和灵感的机会。一些著名的平台包括：

• 生成艺术子版块（例如，r/generative, r/creativecoding）：用于分享项目、提问和讨论技术的在线社区。
• 创意编码聚会：创意编码人员的当地聚会，分享想法并合作开展项目。这些活动遍布全球许多主要城市。
• 会议和节日（例如，NODE 论坛、电子艺术节）：展示生成艺术和数字文化最新发展的国际活动。
• 在线艺术平台（例如，Art Blocks、fxhash）：致力于展示和销售生成艺术 NFT 的策划平台。

生成艺术和 NFT

非同质化代币 (NFT) 的兴起对生成艺术界产生了深远的影响。NFT 为艺术家提供了一种将其生成创作代币化和销售的方式，使他们能够接触到更广泛的受众并获得对其工作的报酬。生成艺术 NFT 通常被编程为在每次铸造时生成主题的独特变体，从而使每件作品都是独一无二的。Art Blocks 和 fxhash 等平台已成为生成艺术 NFT 的领先市场，展示了来自世界各地艺术家的作品。这使创作和收藏艺术品的途径变得民主化。

生成艺术中的伦理考量

随着生成艺术变得越来越复杂，考虑使用算法创作艺术的伦理影响非常重要。一些关键的考虑因素包括：

• 作者身份和所有权：谁拥有生成艺术的版权？是编写代码的艺术家、生成图像的系统，还是两者都有？
• 偏见和代表性：生成算法是否会延续它们所训练的数据中存在的偏见？我们如何确保生成艺术具有包容性并代表不同的观点？
• 环境影响：训练大型机器学习模型的能源消耗可能很大。我们如何最大限度地减少生成艺术对环境的影响？
• 可访问性：我们如何才能使生成艺术工具和资源更容易为来自不同背景和技能水平的艺术家所使用？

生成艺术的未来

生成艺术的未来一片光明。随着技术的不断发展，我们可以期待在艺术中看到算法更加复杂和创新的应用。一些潜在的未来趋势包括：

• 人工智能驱动的创造力：人工智能将在生成艺术中发挥越来越重要的作用，使艺术家能够创作出更复杂和细致的作品。
• 交互式和沉浸式体验：生成艺术将被整合到交互式装置和虚拟现实环境中，为观众创造沉浸式体验。
• 个性化艺术：生成算法将用于创建根据个人品味和偏好量身定制的个性化艺术体验。
• 可持续的艺术实践：艺术家将采用更可持续的实践，例如使用节能算法并最大限度地减少物理材料的使用。
• 跨学科合作：生成艺术将促进艺术家、科学家、工程师和设计师之间的合作，从而产生创新和意想不到的成果。

生成艺术为我们提供了一个关于艺术、科学和技术交叉点的迷人一瞥。通过拥抱算法和代码，艺术家可以释放新的创造力和表达的可能性。随着该领域持续发展，它有望挑战我们对艺术的假设，并在全球范围内激发新的艺术创新形式。

开始使用生成艺术

如果您有兴趣探索生成艺术，这里有一些入门提示：

• 学习一门编程语言：Processing、p5.js 和 Python 都是非常适合初学者的选择。
• 尝试不同的算法：尝试实现本文中讨论的一些技术，例如程序生成、细胞自动机和 L 系统。
• 探索在线资源：网上有许多教程、示例和库可以帮助您学习和创作生成艺术。
• 加入社区：在线和亲自与其他生成艺术家联系，分享想法并获得反馈。
• 不要害怕尝试：学习的最佳方法是实践。尝试新事物，打破规则，看看你能创造什么。

可操作的见解：

• 从 p5.js 开始：其基于网络的特性允许快速实验和分享。
• 在社交媒体上关注生成艺术家：获得灵感并随时了解最新趋势。
• 为开源项目做出贡献：向他人学习并为生成艺术社区做出贡献。

结论

生成艺术是一个充满活力且不断发展的领域，拥有丰富的历史和光明的未来。通过拥抱算法和代码，艺术家可以创造出令人惊叹的视觉体验，从而突破创造力的界限。无论您是经验丰富的程序员还是完全的初学者，您都可以在生成艺术社区中找到一席之地。所以，潜入其中，进行实验，发现基于算法的创作的力量。