大家好!RDF Weekly是 (目前计划) 每周更新的关于Generative Art和Creative Coding 的新闻报。
💡为什么要开这个newsletter?
上周看到Rick Rubin发的这句quote,觉得深有感触。
我觉得我从小就对创造类的工具很入迷,比如乐器,比如编程,比如照相机。对我来说在这种创造类工具上花费金钱和时间是更有产出的事情。不过从另一个方面来说我也从来没有去真的用这类创造性工具赚过钱,甚至在大学学了CS之后我也走偏了去做了sales & marketing... 但是在本职工作满足了恰饭的基本需求之后,有一个创造性的兴趣让我觉得很充实。这大概就是为什么我从去年学习processing开始对 Generative art 这件事这么上瘾。
开这个 newsletter 之前我开了个Telegram群组,但是我不喜欢在 Telegram 上发一些很随机的链接或者想法,总觉得我在spam大家。所以还是用 newsletter 的形式可能更有结构,并且可以逼我自己写一些更长篇的文章来记录自己的思考过程。
在这个newsletter里我会包含我看到的好的艺术家的作品,一些关于Generative Art领域的思考,还有一些技巧的分享。我可能接下来也会写一些tutorial。
📖 Reading: Philip Galanter on Generative Art Theory
到底什么才算生成艺术? 就像「什么是艺术」这个问题一样,有很多模糊的边界。但是此文中,作者尝试的定义是:利用某种系统 (system),并且给予该系统一定程度自主性来部分完成或者完成的艺术作品。这个系统可以是一套自然语言指令 (比方Sol Lewitt的作品) 或者是用某种计算机程序 (比如processing,GLSL) 等等。系统自主性也是很关键的一点,就是说艺术家本身不完全控制作品的最终样貌,而是放弃一部分控制给这套系统。
Generative art refers to any art practice where the artist uses a system, such as a set of natural language rules, a computer program, a machine, or other procedural invention, which is set into motion with some degree of autonomy contributing to or resulting in a completed work of art.
Complex system 对于 generative art的启示:complex system通常是有许多小的部分组成,并且因为这些部分之间的互动导致整个系统呈现非线性的特点。但是Chaotic system和random system还是有区别的。Chaotic system虽然难以预测,但还是呈现一定规律的,这和完全随机的系统还是有很大的分别的。这点反应到generative art里面大概就是用Perlin noise和random的区别。
人需要在混乱中提取信号才能获得意义,因此完全的规律或者完全的随机对人来说都是无法获取到信息和意义的。比如只有一个音符的音乐,或者完全由随机的音符和音调组成的音乐,大部分人都是不会欣赏的。
因此为了达到一种人类审美的标准,就需要在单调和随机之间取得最有效的复杂性 (effective complexity)。
一个笼统的Generative art分类
Generative art 可以是非常规律的,而这种规律的generative art可以追溯到艺术最开始的历史。实际上计算机并不是创作generative art的必须。在1805年发明的Jacquard织布机对打洞卡的使用,从某种意义上甚至给了后来发明的计算机技术一些启发。
而在另一个极端,generative artist也很喜欢用random随机算法。但是大部分的artist是在这两个极端中间,使用各种复杂系统算法,比如Fractal,L-system等等。绝大多数的艺术家都会在自己的作品中引入一定的规律和不规律的复杂性。
最后作者给了一系列的Q&A,其中比较有意思的是问Jackson Pollack的作品算不算generative art? 作者的认为是,虽然他的作品用了很多泼洒颜料的动作看似很随机,但是因为他并没有使用一个有自主性的系统,所以决定在哪撒颜料还是由他控制的主动性动作,所以他的作品不能算generative art。(如果Pollack用一个机器人手臂撒颜料这大概就能算generative art了吧!)
说到放弃控制,在从2020年开始的NFT大浪里,我最喜欢的一个generative art平台就是fx(hash)。on-chain生成的艺术品要求作者完全放弃对于成品的控制,在你上传代码开放mint的时刻你就完全交由机器来完成艺术品诞生的最后一步。在这个平台开放之前大部分的计算机生成艺术品的最后一步通常是作者本身的筛选。但是fx(hash)要求作者放弃筛选,而是在代码里就竟然让每个生成的作品都能够保留。这在我看来是最纯正的generative art了。
这篇论文的全篇可以在Philip Galanter的网站下载:GA2003
🧵 艺术家创作思路分享
在所有generative artist的分享里我最喜欢看到的大概就是分享创作思路的文章。因为从一个作品的本身你可能可以去分析他用的技巧和算法,但是你无法准确推测出他从无到有的创作思路是什么。所以今天想要分享一篇近期看到的很棒的创作思路分享。
Aaron Penne - Within/Without
Aaron Penne 是一位在NFT领域相当established的艺术家了,他的作品在Sothby's都拍卖过,也参与了不少NFT相关的展览。
Aaron 为 Within/Without这个最新的项目做了一个很棒的自述视频,他解释作品的灵感来源是另一个叫做Autoglyph的项目,用代码生成一个64x64的包含一些特殊字符的方形矩阵,作为图形生成的指令。Within/Without的创新在于将这些指令作为输入,到GLSL里,通过一些feature的选择生成图像,这就是为什么有些图形有很复杂的渐变效果。Aaron解释对这些效果的选择也是很刻意的,而为了达成最终的效果选择他看了超过3万个这套程序输出的图形!
Tych by @rudxane
我觉得generative art跟传统艺术品 (如果我们把在NFT出现之前的所有艺术品都归为传统艺术的话) 很类似的一点就是,你还是要会讲故事。比方rudxane描述tych这个项目的这段话:
Tych started as an exploration into the collaboration between human and computer in generative work.Tych is an attempt to bring personality to a generative system, combining fundamental aspects of computer generated art (Grids and high frequency of repetition) and human created art (Inconsistency and random misalignment on each stroke).
这种故事可以赋予本身一个很平面的作品一些很立体的涵义,而且让观众有一些想象的空间。
🖼 佳作推荐
每周在这个板块里我会贴一些我最近看到比较好的作品,大部分是在twitter上的,也有一些是在openprocessing的。看别人的作品并试着模仿是我觉得任何创作者必经的一步,可以在这个过程中慢慢发展自己的兴趣和风格。推荐里面多少掺杂了一点我的个人偏好,请见谅。另外我也在Twitter上尽量搜索亚洲艺术家的作品希望可以给他们带来更多的关注。目前的话看起来是台湾和日本的艺术家比较多。
🛠 教程 / 工具
https://gorillasun.de/blog/Making-of-Vestige
我上周尝试跟着这篇Gorilla Sun的教程写一个水彩的效果,我觉得非常聪明。这个教程里应该唯一没覆盖的就是怎么加grain这点,我的一般做法是loadPixel,然后把每个RGB channel 都增加或者减去一个很小的random amount就可以了。