Creare ambienti naturali con pochi click grazie a Ai di ultima generazione: NVIDIA Canvas
Lavorando nell’ambiente della produzione di contenuti mobile e web, possiamo dire con sicurezza che la risorsa a cui più ci si appoggia (dopo forse ai generatori di Lorem Ipsum per i testi di esempio), sono sicuramente le Stock Images. Sia per testare quale sia l’impatto visivo del sito o dell’applicazione che si sta sviluppando, sia talvolta proprio per abbellire il prodotto finale, è spesso necessario dover fare affidamento a dei servizi che producano queste immagini stock.
Per quanto concerne le immagini che ritraggono un ambiente naturale, il nuovissimo software basato sull’Artificial Intelligence di NVIDIA chiamato “Canvas”, sembra essere l’inizio di una rivoluzione.
Con pochissimo lavoro è possibile ottenere un immagine di un paesaggio nuovo e mai visto prima.
Come potete vedere dall’immagine soprastante, Canvas converte lo schizzo presente sulla parte di sinistra nell’ambiente di pianura presente sulla destra. Impressionante.
Ogni colore rappresenta una tipologia diversa di asset naturale, come in questo esempio sono presenti il cielo (azzurro), le nuvole (grigio), la foresta (verde chiaro), l’erba (verde), il fiume (azzurro), e la ghiaia (viola).
L’interfaccia è molto intuitiva, comunque ci preme segnalare che la sezione “Styles” è estremamente interessante.
L’Ai di NVIDIA infatti è stato allenato per ricreare ambienti casuali a partire da 9 diversi ambienti di esempio. Quindi qualsiasi sia la situazione di partenza (il nostro disegno), lui sarà in grado di ricreare 9 ambienti diversi sulla base dei nostri desideri. Ecco per esempio la nostra immagine di partenza come si comporta nei 9 stili.
Notevole vero?
Qua non si tratta di un filtro effettuato con photoshop, cambia proprio l’illuminazione di tutta la scena in base all’ora del giorno per cui l’Ai è stata allenata, cambiano la tipologia degli alberi, cambia il colore e la densità delle nuvole, in generale ogni singolo elemento e come si integra con la scena viene adattato grazie al training dall’intelligenza artificiale.
Ora passiamo a qualche esempio di immagine differente.
Ecco come si comporta NVIDIA Canvas in un ambiente di mare.
Ottimo risultato considerato che la creazione del pattern dell’immagine di sinistra a richiesto solo 4 click.
Sperimentiamo cosa succederebbe se cambiassimo il mare con l’acqua di fiume.
Interessante, l’acqua è più limpida e l’immagine sembra essere stata scattata dal basso e con un angolazione differente, più orizzontale. Da notare come il cambiamento dell’acqua ha influenzato anche gli oggetti vicini, come la sabbia, le rocce e addirittura il cielo. Canvas cerca sempre di fornire un immagine credibile partendo dai metadati che gli abbiamo fornito. Dato che l’acqua di fiume è più chiara, la luce si riflette sul fondale marino e illumina in maniera più intensa le rocce, che diventano più chiare. Il cielo invece cambia perché a quanto pare l’ai in presenza di un fiume ha osservato fotografie con cielo differente.
Cambiamo ora la sabbia con qualcos’altro.
Cambiare la sabbia con la foresta si rivela molto interessante, ora lo nostra immagine sembra essere stata scattata da molto in alto.
Rimettiamo la sabbia e proviamo a cambiare stile e impostarne uno in cui Canvas è stato allenato su ambienti serali.
Anche in questo caso il risultato è piuttosto credibile.
Forse vi sarete chiesti, cosa succederebbe se immettessimo nel pattern di sinistra qualcosa di irrealistico?
L’Ai non è stato addestrato per riprodurre una situazione in cui delle rocce levitassero nel cielo, e anche la sabbia sembra essere distorta in maniera innaturale. Comunque il risultato è curioso, e fornisce una buon esempio del perché l’allenamento dell’ai è importante, alla fine è quello che stabilisce quali situazione sarà poi in grado di riprodurre.
I requisiti
Canvas al momento è un software gratuito e in Beta. Per quanto non si sappia se la situazione rimarrà come la presente al termine del suo sviluppo, quello che sembra essere chiaro è che il requisito fondamentale rimarrà lo stesso. Una scheda video con tecnologia RTX di NVIDIA. Il motivo di questo requisito risiede nel fatto che le schede video di questa tipologia possiedono dei processori interni chiamati “RT Cores”, adibiti proprio ad effettuare calcolazioni di machine learning. Questo non vuol dire che queste operazioni non potrebbero venire eseguite con hardware differente, però questi microprocessori sono estremamente ottimizzati per questi particolari task.
Un’altra informazione interessante, al momento NVIDIA Canvas è in grado di esportare l’immagine in due formati: png e psd, ovvero il formato di progetto photoshop.
Le problematiche
NVIDIA Canvas è un software in beta, abbiamo le migliori speranze che in futuro esso venga aggiornato e migliorato. Quelle che si presentano immediatamente come le maggiori limitazioni di questo strumento sono principalmente due, la bassa risoluzione delle immagini (basta effettuare uno zoom del 150% per notare dettagli sgranati e simili), e la ridotta dimensione delle immagini, 512x512px. Al primo problema si può porre rimedio tramite photoshop, utilizzando magari un filtro che renda l’immagine più simile ad un dipinto che uno scatto naturale, ma per il secondo rimedio non c’è davvero alternativa. Tra l’altro il formato quadrato presenta molti problemi a livello di utilizzabilità in vari contesti.
Conclusioni
Abbiamo di fronte uno tool assolutamente innovativo. Ci poniamo quindi la domanda, le Ai in futuro andranno a sostituire le immagini stock? Supponendo che un algoritmo di Machine Learning possa riprodurre ogni genere di scenario, non solo naturale ma anche artificiale, è chiaro che la produzione automatizzata di un immagine stock sia molto più rapida ed economica rispetto ai metodi odierni. Inoltre Canvas è solo il primo di una lunga serie di strumenti che in futuro prenderanno piede nel mercato, ed è già molto promettente. Però per quanto riguarda le produzioni ad alto budget di contenuti multimediali, sicuramente il lavoro del fotografo e dell’illustratore 2d non andrà a scomparire, dopotutto per quanto la qualità di queste immagini sia già oggi sorprendente, è improbabile che si raggiunga la perfezione di un ambiente sviluppato da madre natura, o di un illustrazione prodotta con la creatività di un essere umano.
Leonardo Bonadimani – Whatar – Filosoft