e-David es un robot pintor desarrollado en la Universidad de Constanza que calcula pinceladas a partir de una imagen de entrada y pinta dicha imagen en un lienzo. El proyecto comenzó en 2009 como un robot soldador de un solo brazo modificado para poder pintar. El brazo del robot puede intercambiar diferentes pinceles y bolígrafos, y está equipado con un sensor de distancia para medir con precisión la distancia del brazo al lienzo. [ 1 ] e-David cuenta con dos métodos principales de pintura: candidatos de pinceladas predefinidos y pinceladas generadas dinámicamente.
Desarrollo
e-David fue desarrollado por el Prof. Dr. Oliver Deussen, Thomas Lindemeier, Mark Tautzenberger y el Dr. Sören Pirk del Departamento de Ciencias de la Computación e Información. El objetivo del proyecto era construir un robot que imitara el proceso de pintura manual: pintar en iteraciones hasta lograr la imagen deseada. Esto difiere de los robots de pintura anteriores porque, en lugar de calcular el conjunto perfecto de trazos y pintar una sola vez, el robot pinta en pasos iterativos, trasladando el proceso de optimización de la computadora al lienzo. e-David implementa características de trabajos anteriores, incluido AARON , un robot desarrollado por Harold Cohens para pintar arte abstracto. Sin embargo, a diferencia de AARON, e-David se centra en representar una imagen de entrada con precisión en lugar de generar arte abstracto. [ 2 ]
Entre los avances más recientes se incluye la capacidad de e-David para reproducir trazos individuales o escritura a partir de una referencia, tal como la pintaría un humano. El robot también puede mejorar iterativamente sus intentos de reproducción: dado que el pincel es una herramienta flexible, introduce cierto error de posicionamiento en la pincelada sobre el lienzo. e-David compara la diferencia entre el trazo que pinta y el prototipo, y calcula una trayectoria de pincel actualizada para minimizar el error. Los resultados se almacenan y la máquina crea una base de datos de trayectorias de movimiento y pinceladas resultantes. [ 3 ]
proceso de pintura
e-David toma una fotografía de entrada y genera un conjunto de pinceladas que varían en longitud y anchura. El algoritmo implementa un bucle de retroalimentación visual . [ 4 ] El bucle sigue estos pasos:
- pinta un conjunto de trazos generados por computadora
- Comprueba si los trazos pintados representan con precisión la imagen de entrada.
- genera el siguiente conjunto de trazos para que coincidan con mayor precisión con la imagen de entrada.
Este proceso imita el de la pintura humana, del mismo modo que un pintor aclara y oscurece un cuadro hasta conseguir el resultado deseado, en lugar de intentar lograr la perfección de una sola vez. Esto también permite al robot corregir de forma autónoma los errores causados por goteos de pintura, pinceles deformados, etc., ya que detecta dichos defectos al comparar la imagen de entrada con el estado actual del lienzo.
Métodos de generación de accidentes cerebrovasculares
e-David utiliza dos métodos diferentes para generar trazos: trazos predefinidos y trazos generados dinámicamente.
trazos predefinidos
Este método selecciona los nuevos trazos de un conjunto de 3 longitudes diferentes, 3 anchos diferentes y 60 direcciones diferentes, lo que resulta en 540 trazos posibles. En cada ubicación de la imagen, se prueban los 540 posibles trazos candidatos, y e-David elige el trazo que mejor se ajusta a la imagen en ese punto. Durante cada iteración del ciclo de retroalimentación, e-David pinta 300 trazos predefinidos. Los trazos resultantes son cortos en comparación con los trazos generados dinámicamente. [ 5 ]
Trazos generados dinámicamente
Este método utiliza el gradiente de la imagen para crear trazados de pincel más largos en lugar de muchos trazos cortos, como se hace en el método de trazos predefinidos. El gradiente de la imagen describe cómo cambia el color o la intensidad de una imagen en una ubicación específica. Por ejemplo, si en un píxel determinado de una imagen, esta pasa de un color más claro a uno más oscuro, el gradiente en esa ubicación indicará en qué dirección se aclara u oscurece la imagen y a qué velocidad. [ 6 ] e-David genera una colección de trazos de pincel perpendiculares a la dirección del gradiente, lo que da como resultado líneas a lo largo de trayectorias de intensidad de color similar. [ 5 ]
e-David toma todos estos trazos generados dinámicamente y elige los que no se superponen. Los trazos seleccionados, generalmente más largos y suaves que los predefinidos, dan como resultado pinturas oscuras y expresivas.
Comparación de estilos
Los trazos predefinidos dan como resultado pinturas muy limpias; sin embargo, los trazos preestablecidos más cortos parecen más robóticos que las pinturas creadas con trazos generados dinámicamente. Una forma de mejorar este estilo de pintura es incluir trazos más largos y variados, pero esto podría ralentizar el proceso debido a la mayor cantidad de trazos predefinidos entre los que elegir.
En los trazos generados dinámicamente, las áreas de la pintura con gran detalle suelen ser demasiado oscuras. Sin embargo, estos trazos lucen más complejos y artísticos que los predefinidos debido a la singularidad de las pinceladas. Una forma de mejorar los trazos generados dinámicamente es evitar la aparición de manchas oscuras filtrando las líneas finas en las áreas con gran detalle. [ 5 ]
Apariciones públicas
La artista Liat Grayver utiliza e-David para crear arte contemporáneo, que se ha expuesto en diversos espacios de Alemania e Israel. Un prototipo móvil del sistema e-David se ha exhibido en Leipzig y Zúrich.
Artistas residentes
Desde 2013, varios artistas han colaborado con el equipo de e-David.
Referencias
- ↑ Falconer, Jason (18 de julio de 2013). "eDavid, el robot pintor, destaca en numerosos estilos" . Gizmag . Consultado el 11 de noviembre de 2014 .
- ↑ Anderson, Mark K. (12 de mayo de 2001) .'Aaron': Arte de la máquina" . Wired . Consultado el 11 de noviembre de 2014 .
- ↑ Gülzow, Jörg Marvin; Liat Grayver; Oliver Deussen (21 de noviembre de 2018). "Replicación robótica de pinceladas con autoaprendizaje" . Arts . 7 (4): 84. doi : 10.3390/arts7040084 .
- ↑ Owano, Nancy. "Calculando el arte: Conozca a e-David, la máquina de pintar" . Phys . Consultado el 11 de noviembre de 2014 .
- 1 2 3 Deussen, Oliver; Lindemeier, Thomas; Pirk, Soren; Tautzenberger, Mark. "Colocación de trazos guiada por retroalimentación para una máquina de pintura" (PDF) . Universidad de Konstanz . Recuperado el 11 de noviembre de 2014 .
- ↑ Jacobs, David. "Gradientes de imagen" (PDF) . umd.edu . Consultado el 11 de noviembre de 2014 .
- ↑ "Grayver, Liat - Exzellenzcluster "Kulturelle Grundlagen von Integration"" . www.exc16.uni-konstanz.de . Consultado el 09-02-2025 .
- ↑ P. Tresset, O. Deussen, “Artistically Skilled Embodied Agents” (pdf), Actas de AISB2014, Goldsmiths, Universidad de Londres, Reino Unido, 1 al 4 de abril de 2014.
- ↑ "Exposición con el investigador principal Patrick Tresset y el exalumno Albert Kümmel-Schnur" . www.uni-konstanz.de . Consultado el 9 de febrero de 2025 .
- ↑ Patrick Tresset (22 de septiembre de 2013). Pintando los recuerdos de Paul . Recuperado el 9 de febrero de 2025 a través de YouTube.
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