Определение подлинности произведений искусства — процесс долгий, дорогой и субъективный. Как утверждают разработчики Art Recognition, их технология ставит это дело на поток, и все благодаря ИИ.
Нейросеть для работников искусства
Искусственный интеллект, лежащий в основе технологии Art Recognition, определяет подлинность картины быстро и объективно, причем для этого достаточно фотографии искомой работы. Личное присутствие не требуется. Это огромный плюс, с учетом того, как трудно бывает перевозить с места на место произведения искусства.
Вот как это работает.
🖼️ Обучение нейросети. Любая нейросеть требует обучения и продолжает учиться в процессе работы. В Art Recognition загружают большое количество фотографий произведений искусства конкретного художника, а также подделок и картин, сделанных его учениками. Это нужно для того, чтобы искусственный интеллект отличал подделку от оригинала по уникальному авторскому стилю — особенностям нанесения мазков, композиции, использованию цвета.
🖼️ Валидация обучения. Чтобы нейросеть хорошо понимала, что от нее требуется, используется система поощрений — специалисты вручную отмечают, когда она точно определила оригинал, а когда ошиблась. В машинном обучении это помогает оттюнинговать систему и создать внутренние паттерны, которые впоследствии сделают поиск оригинала проще.
🖼️ Определение степени оригинальности картины. Например, если картинной галерее или частному владельцу нужно узнать, подлинная ли у них картина ван Дейка, нейросеть сначала обучают на огромном количестве признанных оригинальными картин ван Дейка, только после этого «отдают» ей предмет спора. В ответ система выдает вероятность оригинальности в процентах.
🖼️ Подготовка отчета и сертификата. Клиенты Art Recognition получают сертификат подлинности и отчет. По запросу разработчики могут передать заказчику подробное описание того, как именно нейросеть определяет подлинность картины, перечень характерных особенностей стиля художника и тепловую карту, на которой отмечены главные характеристики картины. Тепловая карта выглядит как на картинке ниже.
Все это выглядит фантастически, но у команды Art Recognition есть несколько вполне реальных кейсов.
💡 Научитесь использовать нейросети в работе так же, как этому научились эксперты из мира искусства! Приглашаем на бесплатный вебинар по нейросетям — инструменту будущего, без которого совсем скоро станет не обойтись.
Винсент ван Гог, Макс Пехштейн и Николя Пуссен
В 2019 году к разработчикам Art Recognition обратился эксперт по ван Гогу с просьбой проанализировать несколько работ художников, в том числе автопортрет из Национального музея искусства, архитектуры и дизайна в Осло. Этот автопортрет долгое время был предметом бурного обсуждения.
Разработчики приступили к делу. Они обучили нейросеть на сотнях оригинальных полотен ван Гога, взятых из официальных каталогов. Чтобы система поняла, как могут выглядеть подделки, в нее выгрузили и их тоже. В результате искусственный интеллект Art Recognition оценил подлинность автопортрета в 97%, после чего команда составила отчет.
Спустя несколько недель Музей ван Гога выпустил официальное заявление о подлинности картины — это установили люди независимо от нейросети. То есть, Art Recognition оказалась права.
Другой интересный кейс — работа немецкого экспрессиониста Макса Пехштейна «Seine Bridge with Freight Barges».
Она была обнаружена в коллекции фальсификатора Вольфганга Бельтракки, который подделывал работы таких художников как Генрих Кампендонк, Макс Эрнст и Андре Дерен, продавая их коллекционерам как подлинники. Чтобы подделать работу Пехштейна, Бельтракки использовал проектор, который переносил картины на холст, и по которому фальсификатор впоследствии рисовал. Такой способ переноса изображения можно было бы назвать идеальным, но нейросеть Art Recognition определила, что «Seine Bridge with Freight Barges» — копия с вероятностью в 94,75%.
И третий интересный кейс связан с картиной французского живописца Николя Пуссена «Армида и Ринальдо». В 2022 году команду технологии Art Recognition попросили определить подлинность этой работы, напоминающей версию, выставленную в Галерее живописи в Берлине. Иными словами, полотен было две: одно 1637 года, берлинское, а второе — 1630 года, предоставленное клиентом.
Нейросеть обучили на 204 аутентичных работах Николя Пуссена и на 204 произведениях других художников. После того, как картины были «разбиты» на детали, датасет составил 2604 образца. Нейросеть Art Recognition вернула результат — вероятность подлинности картины 1630 года составила 78,90% с выводом «подлинная».
Исследовали смогли установить, что композиция «Армида и Ринальдо» была создана в 1630 году, а не в 1637 году, как считалось ранее. Это открыло возможность лучше понять раннюю живопись Николя Пуссена.
Стоимость Art Recognition
Особенность этой нейросети заключается в том, что к ней нет свободного доступа, она рассчитана скорее на крупные компании. Чтобы воспользоваться Art Recognition, нужно написать разработчикам с просьбой оценить конкретную картину. Стоимость, как сказано в FAQ, зависит от нескольких факторов:
- объем подлинных картин автора в свободном доступе;
- мнение экспертов по поводу подлинности указанных работ;
- стиль художника и то, насколько часто он менялся;
- объем восстановительных процедур над конкретной картиной;
- вероятность того, что картину заканчивали ученики творца.
Нейросети — невероятная вещь и ценный помощник в разных областях, но они не всесильны. Даже у Art Recognition есть ограничения: например, она едва ли сможет установить аутентичность полотна, если ее не на чем будет обучать. Однако это очень интересный способ использовать искусственный интеллект для помощи экспертам.
