O que acontece quando uma IA de beleza faz a maquiagem de Kylie Jenner

O que acontece quando uma IA de beleza faz a maquiagem de Kylie Jenner

Estamos cercados por tecnologia que decide nosso destino em todas as instâncias de nossas vidas. Essas tecnologias muitas vezes são invisíveis, são esses feitiços misteriosos que funcionam em segundo plano ... mas você pode torná-los visíveis e, como artistas, temos o dever de tornar essas coisas visíveis; no caso da IA, para mostrar às pessoas que não há motivo para temer. Que pode produzir beleza, algo invisível, uma nova estética. - Lukas Rudig, Beauty_GAN



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Existem muitas maneiras de interagir com IA no reino da beleza. A maioria será subliminar. Quando assistimos a um tutorial de beleza no YouTube, um sistema de aprendizado reúne informações e as cruza com metadados, tentando descobrir qual clipe de contorno queremos ver a seguir. Quando compramos cosméticos, nossos biscoitos vêm atrás, decidindo o que comercializar para nós. As marcas de beleza também estão se voltando para o aprendizado de máquina quando se trata de nos vender produtos personalizados; Os bots de IA vasculham dados de milhares de descritores de produtos, rótulos de ingredientes e análises on-line para personalizar nossas escolhas em cuidados com a pele ou com o cabelo - às vezes com valor médico agregado, se tivermos, digamos, acne.

Quando se trata de IA em beleza, a maioria de suas aplicações são impulsionadas por uma indústria de beleza global em rápida expansão e cada vez mais saturada (avaliada em mais de US $ 400 bilhões em 2017), a questão principal é como os computadores inteligentes podem encorajar os consumidores a preencher suas cestas online.

Mas dois estúdios de design - Selam X em Berlim e ART404 em Nova York - se uniram para iniciar uma aplicação diferente de IA no reino da beleza. Composto por cientistas da computação, diretores de arte, programadores e designers, o grupo é uma constelação global de engenheiros e criativos que criaram o Beauty_GAN, um tipo de algoritmo de inteligência artificial que usa aprendizado de máquina para produzir imagens. Neste caso, imagens de beleza e, especificamente, as imagens do rosto de Kylie Jenner nesta publicação.



Kylie Jenner por Daniel Sannwaldx Beauty_GAN

A tecnologia não é complicada, pelo menos na superfície. A IA começa com um conjunto de dados: 17.000 imagens retiradas do Instagram pela equipe Beauty_GAN. Os responsáveis ​​reuniram mais
looks de beleza populares e relevantes que puderam encontrar, imagens tão diversas e coloridas quanto possível, com especificações como 'rosto inteiro na foto'. Eles então classificaram as imagens em categorias e as alimentaram no que é chamado de rede discriminadora, onde o algoritmo começa a aprender coisas estereotipadas sobre as imagens. Aprende a distinguir um olho com maquiagem de um olho sem maquiagem, ou um rosto sorridente e um rosto carrancudo, por exemplo. Eventualmente, o computador se torna tão bom em distinguir entre categorias que é capaz de atribuir categorias a si mesmo, para diferenciar entre uma selfie de beleza ou, digamos, a foto de um cachorro.

Mas 'GAN' - rede adversária geradora - os sistemas são compostos de duas partes. Ao lado da rede discriminadora, existe uma rede geradora, que cria imagens. É ensinado a cuspir imagens. Essas imagens são alimentadas na rede discriminadora, que decide se a imagem é ou não uma imagem de beleza. Esse feedback é calculado pelo gerador e produz cada vez mais imagens até que, após milhões de tentativas, consegue produzir uma imagem que engana o discriminador e faz com que pense que é uma imagem de beleza autêntica, como as da entrada de dados original. O computador agora é capaz de criar looks bonitos sem a ajuda de um ser humano.



Kylie Jenner por Daniel Sannwaldx Beauty_GAN

Ou seja, os dois componentes treinam um ao outro, explica Lukas Rudig, integrante do grupo Beauty_GAN. Imagine um falsificador e um policial produzindo dinheiro falso. O policial avalia o dinheiro falso, o falsificador produz melhor o dinheiro falso e assim por diante, até acertar. É assim que essa tecnologia se torna boa em criar aspectos da aparência humana como se fossem fotorrealistas.

Claro, porque a entrada é selecionada por humanos, Beauty_GAN finalmente aprende com um humano, e tem apenas uma certa fonte de material para extrair. Essas 17.000 imagens são o seu mundo inteiro; ajuste a entrada de dados e você ajusta o resultado. Embora máquinas como essa sejam boas em distinguir entre certos fatores, outros aspectos de uma imagem podem ser mais difíceis de ensinar. Gênero, raça não significam nada para eles, diz Lukas, apesar de inserirmos um conjunto de dados etnicamente diverso. E como Marius Tetlie da Beauty_GAN aponta, o visual depende de quem está coletando os dados. Se outra pessoa fizesse isso, seria diferente. Mas o preconceito da máquina ou a falta dele é tanto sua bênção quanto sua maldição: é pegar essas imagens e dizer algo novo com elas, diz Marius. Falta muito das ideias gerais que temos sobre o que é e o que não é bonito.

Kylie Jenner por Daniel Sannwaldx Beauty_GAN

Beauty_GAN não é a única tecnologia desse tipo. Seu diretor criativo Sebastian Zimmerhackl cita o artista alemão Mario Klingemann como uma influência. Klingemann chama seu trabalho de neurografia, por meio da qual treina uma máquina para criar imagens sem câmera; seu sistema pode produzir milhares de imagens por dia. No mundo da moda, o artista Robbie Barrat criou uma IA que ingeriu todas as coleções anteriores de Balenciaga por meio de suas campanhas, lookbooks e imagens de passarela - sua IA gera aleatoriamente designs Balenciaga hipotéticos (mas bastante plausíveis).

Tal como acontece com Beauty_GAN, ocorre uma estranheza, bem como uma estética estranha e trippy - a estética de uma realidade alternativa onde as máquinas ditam a forma como nos apresentamos. Não parece perfeito, reconhece Sebastian da saída de Beauty_GAN, porque é um experimento. Mas no futuro, serão os erros artísticos que iremos lembrar.

Embora possamos debater a qualidade dos resultados dessas máquinas, surge outra questão: qual é o sentido de tudo isso? Em sua articulação atual, Beauty_GAN é uma obra de arte viva nascida da tecnologia e tem como objetivo desafiar a criatividade e a originalidade, um algoritmo inteligente que entende as novas definições de beleza, com saída de imagens, vídeo e, em breve, um filtro de realidade aumentada. Mas seu significado é mais profundo. Como disse Moises Sanabria, um tecnólogo criativo da Beauty_GAN: Você tem essa indústria de cientistas da computação e acadêmicos mudando o jogo sobre o que a beleza e a inteligência artificial significam, mas como isso se traduz para as pessoas que lêem as notícias todos os dias, para as pessoas que lêem a Dazed Beauty ? A ideia é alertar as pessoas comuns que não lidam com IA de que isso será implementado de maneiras cada vez mais casuais.

Kylie Jenner por Daniel Sannwaldx Beauty_GAN

Para as imagens desta edição, pedimos a Daniel Sannwald que fotografasse Kylie Jenner quase sem maquiagem, como uma tela em branco. Em seguida, pintamos seu rosto com as imagens criadas por Beauty_GAN. Em outras palavras, ela está usando maquiagem gerada por IA. Escolher Kylie, entre todos os assuntos, não é sem ironia ou importância. A jovem magnata da beleza tem uma conta no Instagram com 124 milhões de seguidores (e contando), uma vez tentou registrar seu próprio nome e transformou sua marca Kylie Cosmetics em uma empresa estimada em $ 800 milhões em apenas alguns anos. Ela é a pessoa que o mundo inteiro considera como a garota-propaganda da beleza, o rosto que tentamos reproduzir. Kylie ganha preenchimento labial? Temos preenchimento labial. Contornos de Kylie? Nós contornamos. Kylie endossa um produto? Nós compramos. Existe até um aplicativo do Instagram que nos permite aplicar o rosto de Kylie, como uma máscara, no nosso. Ela é o rosto que gerou mil selfies.

Pode-se argumentar que, de todas as imagens de beleza que vemos no Instagram hoje, o rosto de Kylie Jenner, sua estética, é a que mais influencia. Cada vez que alguém copia seu contorno ou delineador labial, ocorre uma nova proliferação. Ela influencia o que achamos bonito, o que existe no Instagram. O projeto Beauty_GAN vê isso inserido em uma máquina e, em seguida, permite que a máquina assuma o controle; a máquina cria o que pensa ser imagens de beleza e, em seguida, pinta de volta no rosto de Kylie. E assim, o ciclo de feedback se fecha.

Quem mais poderia fazer isso? Você precisa de alguém como Kylie, que representa a fotografia de beleza contemporânea, diz Lukas. É uma colaboração: o que a máquina faz com ela é pintar seu rosto da maneira que ela acha que deveria ser em uma selfie de beleza, ele conclui. Para colocar em uma metáfora realmente fácil, Beauty_GAN é como um espelho da cultura popular, mas o reflexo que olha para você pode não ser o que você esperava. Ensinamos uma máquina a nos ver e o que ela nos mostra de volta nem sempre é o que vemos a nós mesmos.

Créditos:

Conceito e direção criativa: Isamaya Ffrench e Ben Ditto

Palavras: Amelia Abraham
Fotografia: Daniel Sannwald da Management Artists
Maquiagem: Mary Philips na Blended Strategy
Cabelo: Cesar De Leon Ramirez em crowdMGMT
Estilo: Rita Zebdi
Assistentes de fotos: Guillaume Blondiau, Mackenzie Grandquist, assistente de estilismo de Kaveh Malek
Tecnologia Digital: Brandon Kalpin
DP: Lane Stewart
Retocada: Estúdio Privado
Produtor: Carolina Takagi e Dario Callegher na Pink Production
Assistentes de produção: Greg Bonnet, Peter Cacciopoli

Beauty_Gan
Artistas: Selam X e ART 404
Diretor criativo: Sebastian Zimmerhackl
Diretor de arte: Lukas Rudig
Cientista da Computação: Jens Wischnewsky
Tecnólogo Criativo: Moises Sanabria
Designer: Marius Tetlie
Gerenciador de conjunto de dados: Neneh Opheim
Desenvolvedores: Artur Neufeld, Tim Pulver and Eduardo Maluf de Campos
Filósofo: Benedict Fischer