Роберт Нойбекер — Рэп|Арт
Биография ▼
Роберт Нойбекер начал свою карьеру на Манхэттене в New York Times. С тех пор он рисовал почти для каждого печатного журнала и участвовал в рекламных кампаниях для Mellon Bank, Charles Schwab, Fair Health, Amgen, The New York Department of Sanitation и многих других. Роберт был штатным сотрудником Slate.com в течение 19 лет и является специалистом по работе со сжатыми сроками. Плакат Роберта к фильму «На обочине» получил престижную награду Key Award за лучший комедийный постер, и за эти годы он получил бесчисленное количество наград от «Ежегодников иллюстраций».
Роберт написал или проиллюстрировал более 35 книг для детей, получивших множество звездных обзоров и наград, в том числе награду ALA Notable Book Award за «Wow City», его любовное письмо в Нью-Йорк. Сейчас Роберт живет в Солт-Лейк-Сити в коттедже из сборника сказок рядом с горами Уосатч.
Инстаграм
Наймите этого художника
Роберт Нойбекер
Журнал Naperville
Роберт Нойбекер проиллюстрировал статью в октябрьском номере журнала Naperville Magazine о текущем состоянии рынка труда и сравнении зарплат.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Deseret Magazine
Роберт Нойбекер работал с арт-директором Deseret Magazine Эриком Джиллеттом над обложкой и двумя полностраничными внутренними иллюстрациями для номера «Будущее демократии».
Подробнее
Роберт Нойбекер
Во славу беспокойства
The Wall Street Journal поручил Роберту Нойбекеру создать обложку для раздела Weekend Review для статьи «Во славу беспокойства». Роберт также проиллюстрировал три внутренних элемента. Прими свои страхи!
Читать дальше
Роберт Нойбекер
койка разговоров поколений
Роберт Нойбекер был заказан The Wall Street Journal для иллюстрации статьи «Поколенческие разговоры». Посмотреть больше работ Роберта можно здесь. Прокрутите дальше, чтобы увидеть процесс, стоящий за искусством!
Подробнее
Роберт Нойбекер
Журнал 3×3
Иллюстрации Роберта Нойбекера были отобраны и представлены на профессиональной выставке 3×3. 3×3 продвигает искусство современной иллюстрации с помощью книг, ежегодников, каталогов, вебинаров и обзоров портфолио. Иллюстрации Роберта были отобраны группой опытных профессионалов в области иллюстраций и иллюстраторов. Поздравляю, Роберт! Посмотреть больше работ Роберта можно здесь. Награждены за заслуги…
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | Колледж Питцера
Колледж Питцера поручил Роберту Нойбекеру проиллюстрировать обложку специального выпуска журнала The Participant Magazine за 2020 год. Смотрите больше работ Роберта Нойбекера здесь.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | The Wall Street Journal
The Wall Street Journal поручил Роберту Нойбекеру проиллюстрировать обложку своего раздела обзора, озаглавленного «Вдали от Вашингтона, американцы находят местные решения». Смотрите больше работ Роберта Нойбекера здесь. Прочтите статью The Wall Street Journal здесь.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | The Wall Street Journal
Роберт Нойбекер проиллюстрировал обложку раздела обзора The Wall Street Journal под названием «Земля свободной (и скованной) речи». Смотрите больше работ Роберта Нойбекера здесь. Прочтите статью The Wall Street Journal здесь.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | The Wire China
Роберт Нойбекер создал две иллюстрации для статьи The Wire China «Китай и Америка не проходят тест на пандемию». Смотрите больше работ Роберта Нойбекера здесь.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | The New York Times
Роберт Нойбекер создал иллюстрацию для статьи The New York Times «F.A.Q. о проверках стимулов, безработице и плане борьбы с коронавирусом». В этой статье рассматривается законопроект о помощи в размере 2 триллионов долларов, который предоставит деньги непосредственно американцам в ответ на пандемию COVID-19. Смотрите больше работ Роберта Нойбекера здесь. Подробнее…
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | Wall Street Journal
Роберт Нойбекер создал иллюстрацию для обложки и три отдельных иллюстрации для статьи The Wall Street Journal «Не разговаривайте с незнакомцами? Эти приложения способствуют этому». В этой статье исследуется растущая популярность и проблемы безопасности приложений, которые позволяют подросткам виртуально встречаться с единомышленниками за пределами их социальных сфер. В качестве платформ…
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | Новости оперы
Роберт Нойбекер создал серию иллюстраций для сентябрьского выпуска Opera News за 2019 год, посвященную внимательности. Его работа сопровождает статью «Преодоление шума», в которой поход в оперу рассматривается как осознанное занятие. Посмотреть больше работ Роберта можно здесь.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | Little Smokey
Роберт Нойбекер написал и проиллюстрировал новую детскую книгу Little Smokey, изданную Knopf. В его блестящих иллюстрациях акварель сочетается с техникой цифровой живописи, которые придают картине текстуру, яркость и глубину. Смотрите больше детских книжных иллюстраций Роберта здесь.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | Экспонент
Роберт Нойбекер создал умную серию иллюстраций для апрельского номера журнала Exhibitor Magazine за 2019 год. Статья «Шесть шагов для благотворительности» служит руководством по планированию проведения эффективной маркетинговой кампании. Посмотреть больше работ Роберта можно здесь.
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | Opera News
Клиент: Opera News | Описание: Нойбекер создает полностраничный разворот и иллюстрацию, на которой изображены оперные певцы, резонирующие со своим сообществом. В статье «Неограниченное взаимодействие» обсуждается, как «США. оперные труппы разрабатывают стратегии для привлечения латиноамериканской аудитории». Посмотреть портфолио Нойбекера можно здесь
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | NYU Law
Клиент: NYU Law | Описание: Нойбекер запечатлел образ тишского профессора права Ричарда Эпштейна, а также продуктивную карьеру профессора. Посмотреть портфолио Нойбекера здесь Прочитать статью здесь
Подробнее
Роберт Нойбекер
Роберт Нойбекер | Маркетт Юрист
Клиент: Маркетт Юрист | Описание: обложка, четыре иллюстрации на всю страницу и шесть мест для журнала юридической школы Университета Маркетт.
Подробнее
CLIPDraw: исследование синтеза текста в рисунок
CLIPDraw синтезирует новые рисунки из текста. Поиграйте с кодовой базой самостоятельно.
Искусство с помощью ИИ всегда интриговало меня. Для меня визуальное искусство — это очень человеческая вещь: я не могу себе представить, чтобы компьютер заново открывал наши собственные культурные концепции без какого-либо опыта жизни в нашем мире. Поэтому, когда методы ИИ могут учиться у нас и создавать произведения искусства, которые мы, люди, могли бы сделать сами, определенно происходит что-то крутое.
В этом посте представлен CLIPDraw , метод синтеза текста в рисунок, с которым я безостановочно играл последние несколько недель. По своей сути CLIPDraw довольно прост, но он может создавать рисунки, отображающие целый ряд интересных вариантов поведения и связей. Итак, в этой статье я хочу сосредоточиться на демонстрации поведения CLIPDraw, которое лично мне показалось интересным и о котором я хотел узнать больше. Для более подробного анализа и технических деталей ознакомьтесь с документом CLIPDraw или поэкспериментируйте с блокнотом Colab самостоятельно!
Синтез изображений -> Синтез рисунков
Область синтеза текста в изображения имеет богатую историю, и последние методы продемонстрировали потрясающе реалистичное создание изображений с помощью методов, подобных GAN. Однако реализм — это палка о двух концах: при создании фотореалистичных визуализаций возникает много накладных расходов, тогда как часто все, что нам нужно, — это простые рисунки. При создании CLIPDraw я черпал вдохновение из веб-игры Skribbl.io, где у игроков есть всего несколько секунд, чтобы нарисовать слово, которое другие игроки должны угадать. Что, если бы ИИ мог играть в Skribbl.io? Что бы это нарисовало? Достаточно ли простых форм для представления все более сложных концепций?
Как работает CLIPDraw?
Знания CLIPDraw основаны на предварительно обученной модели CLIP, недавнем выпуске, о котором я определенно рекомендую прочитать. Короче говоря, модель CLIP состоит из кодировщика изображения и кодировщика текста, которые отображаются в одно и то же пространство представления. Эта установка позволяет нам измерить 90 155 сходств 90 156 между изображениями и текстом. И если мы сможем измерить сходство, мы также можем попытаться обнаружить изображения, которые максимизируют это сходство, а значит, будут соответствовать данной текстовой подсказке.
Основной цикл CLIPDraw следует этому принципу синтеза через оптимизацию. Во-первых, начните с подсказки описания, данного человеком, и случайного набора кривых Безье. Затем постепенно настройте эти кривые с помощью градиентного спуска, чтобы рисунок лучше всего соответствовал заданной подсказке. Есть несколько приемов, которые также помогают, как подробно описано в статье, но этот цикл, по сути, все, что нужно.
Теперь давайте посмотрим, что CLIPDraw предлагает на практике.
Какие визуальные приемы использует CLIPDraw?
Повторяющаяся тема заключается в том, что CLIPDraw имеет тенденцию интерпретировать подсказки описания несколькими неожиданными способами. Отличным примером этого является « Картина звездного ночного неба », на которой изображено стилизованное под живопись небо с луной и звездами, а также настоящий холст для рисования и художник на переднем плане, который затем также выполнен в черном и синем цветах. завитки, напоминающие «Звездную ночь» Ван Гога .
CLIPDraw также любит использовать абстрактные символы, наиболее заметным из которых является вывод буквального слова внутри самого изображения. Иногда CLIPDraw будет использовать косвенно связанные концепции, такие как снимок экрана Google Maps, когда запрашивается «自転車 ( Велосипед на японском)». Забавным результатом является подсказка « Fast Food», , на которой изображены гамбургеры и логотип McDonald’s, но также есть группа бегунов, мчащихся на заднем плане.
Как CLIPDraw реагирует на различные стили?
Мне очень понравился эксперимент по синтезу изображений кошек, но в разных художественных стилях. С CLIPDraw это было так же просто, как изменить прилагательные дескриптора текстовой подсказки. Удивительно, но CLIPDraw довольно хорошо справляется с различными стилями, в отличие от первоначального намерения синтезировать рисунки, похожие на каракули.
Одна интересная особенность заключается в том, что CLIPDraw настраивает не только текстуры рисунков, аля методы Style Transfer, но и структуру лежащего в их основе содержимого. В экспериментах с кошками при запросе «рисунок» создается упрощенный мультяшный кот, а при запросе «3D-каркас» создается кот в перспективе, с глубиной и тенями.
«Эйфелева башня»
Влияет ли количество штрихов на рисунки, которые создает CLIPDraw?
Ключевым аспектом CLIPDraw является то, что рисунки представлены в виде набора кривых Безье, а не матрицы пикселей. Эта функция дает нам хороший параметр для настройки количества кривых, из которых состоит рисунок.
Эмпирически рисунки с малым количеством штрихов имеют тенденцию приводить к более мультяшному или абстрактному представлению подсказки, например, 16-штриховая версия «Эйфелева башня» в основном состоит из нескольких прямых линий. По мере увеличения количества штрихов CLIPDraw начинает нацеливаться на более структурированные формы, как показано, когда наша Эйфелева башня начинает приобретать трехмерную перспективу, источники света и, наконец, фон.
Что произойдет, если в качестве подсказки будут даны абстрактные слова?
Забавный способ раздвинуть границы — дать CLIPDraw абстрактные описания и посмотреть, что он с ними сделает. Как человеку-художнику, даже мне пришлось бы остановиться и подумать о том, как передать эти концепции через визуальные эффекты, поэтому интересно посмотреть, как ИИ подойдет к вещам.
В большинстве случаев CLIPDraw любит использовать символы для демонстрации понятий, культурно связанных с данной фразой, например, фейерверки и улыбки в «Счастье» или японские и английские буквы в «Перевод» .
Мне больше всего здесь нравится рисунок «Я» , на котором изображено тело, на котором держится несколько голов. Рисунок можно почти рассматривать как метафору, например. идея о том, что «я» человека может содержать несколько внешних личностей или что «я» на самом деле является суммой многих когнитивных процессов. Это произведение определенно является самым «художественным» примером, с которым я сталкивался; есть много места для индивидуальной интерпретации, и кажется, что CLIP знает что-то, чего не знаю я.
Можно ли настроить чертежи с помощью отрицательных подсказок?
Последний эксперимент должен был показать, можно ли точно настроить поведение CLIPDraw, введя дополнительные цели оптимизации. В обычном процессе рисунки оптимизируются для наилучшего соответствия текстовой подсказке. Что, если мы также попытаемся оптимизировать непохожесть с помощью набора из 90 155 отрицательных подсказок 90 156?
В некоторых случаях это работает! Из-за штрафа за подсказку «Слова и текст» рисунок «Хэштег » содержит менее заметные слова и вместо этого рисует набор лиц, похожих на селфи. Отрицательные подсказки также могут выполнять такие действия, как настройка цвета изображений или заставлять рисунки содержать только один объект, а не несколько.
На практике приведенные выше примеры было довольно сложно реализовать, и в большинстве случаев отрицательные подсказки вообще не сильно меняют окончательный рисунок. Я думаю, что есть еще много возможностей для экспериментов по улучшению этой техники. Одна вещь, которую я хотел бы видеть, — это подсказка-панацея, такая как «Грязный рисунок», которая постоянно улучшает качество рисования, если используется в качестве отрицательной цели независимо от контекста.
CLIPDraw: Мысли на прощание
Алгоритм CLIPDraw не особенно нов; некоторое время люди занимались синтезом через оптимизацию с помощью методов активизации-максимизации, а недавно — с помощью целей CLIP-сопоставления. Тем не менее, я считаю, что уклон в сторону рисунков, а не фотореализма, дает изображениям больше свободы выражения, и оптимизация кривых Безье — хороший способ сделать это эффективно. Я также лично люблю этот художественный стиль, и я думаю, что рисунки очень похожи на то, что нарисовал бы художник ;).
Тем не менее, я думаю, что поведение, показанное здесь, должно быть достаточно обобщено для любого метода оптимизации на основе CLIP. На ум приходят уже несколько расширений — Можем ли мы синтезировать видео? 3д модели? Может ли ИИ играть в Skribbl или Broken Picture Phone с самим собой? Я уверен, что у вас, как у читателя, есть куча идей, которые я даже не рассматривал. Так что, пожалуйста, смело используйте этот метод и отправляйтесь туда, куда вам интересно.
Вы можете поэкспериментировать с блокнотом Colab здесь и поиграть с CLIPDraw в браузере. Результаты, как правило, довольно быстрые (в течение минуты), если вы не увеличиваете количество ходов и итераций. Вы также можете ознакомиться с полным документом, который содержит более глубокий анализ и подробности технической реализации.
Спасибо за внимание!
«Леонардо Ди Каприо ура шаблон мема»
Приложение
Спасибо всем сотрудникам Cross Labs за помощь и отзывы.
Что почитать
«CLIPDraw: Изучение синтеза текста в рисунок с помощью кодировщиков языка-изображения», Frans et al. Конечно, лучше всего начать с бумаги для CLIPDraw! Документ в основном содержит аналогичный акцент на анализе интересного поведения, но также включает некоторые сравнения и раздел «Связанная работа» с хорошими документами, которые можно прочитать.
«CLIP: соединение текста и изображений», Рэдфорд и др.
«Растеризация дифференцируемой векторной графики для редактирования и обучения», автор Li et al. Эта работа представляет собой дифференцируемые методы векторной графики, которые мы используем в CLIPDraw для обратного распространения через кривые Безье. Это действительно впечатляет и в основном работает из коробки, поэтому я настоятельно рекомендую прочитать его.
«Генеративное искусство с использованием нейронных визуальных грамматик и двойных кодировщиков», Фернандо и др. Эта статья представляет собой еще один метод генеративного искусства на основе CLIP, в котором также используются изображения на основе штрихов, но с упором на творчество ИИ.
«Изображения, сгенерированные машинами ИИ», автор @samburtonking. Также ознакомьтесь с блокнотами Colab от @advadnoun и @RiversHaveWings соответственно. Этот твиттер-аккаунт в основном демонстрирует крутое генеративное искусство, созданное с помощью методов оптимизации CLIP + GAN. Было сделано много интересных произведений, и это стоит посмотреть.
«VectorAscent: создание векторной графики из текстового описания» Аджая Джейна. Вот проект, созданный ранее в этом году, в котором использовались те же методы объединения CLIP и diffvg. Ключевое отличие заключается в увеличении изображения, которое, кажется, помогает обеспечить более последовательный вид синтезированных рисунков.
Подписаться на @kvfrans
Для ОИИ нам нужны лучшие задачи.
Для лучших задач нам нужна открытость. (Примечания АЛОЭ 2022)
– 7 минут чтения
Чтобы извлечь информацию из языковых моделей, оптимизируйте причинную реакцию
– 7 минут чтения
StampCA: растущие эмодзи с помощью условных нейронных клеточных автоматов
– 10 минут чтения
Этот пост представляет собой набор случайных мыслей о том, что я недавно прочитал.