Ковка художественная своими руками видео: Художественная ковка металла своими руками (видео+фото)

Содержание

элементы ковки видео » Главная Главная

All posts tagged элементы ковки видео

Posted by admin on 23.02.2013

Posted in: Ковка металла , Ковка своими руками , Ковка художественная , Ковка элементы . Tagged: железная спираль , изготовление элементов ковки в домашних условиях своими руками , красивые элементы ковки , спиральное закручивание металла , спиральные кованые элементы , спиральный квадрат , спиральный квадрат фото , Элементы ковки , элементы ковки видео , элементы ковки своими руками , элементы ковки фото .

Зачем нужны красивые кованые детали, их называют кованые элементы.

Красивый спиральный квадрат фото

Спиральный квадрат, более правильно с технической точки зрения называется торсированным прутом, он часто используется художниками по металлу и кузнецами. Этот красивая и необычная металлическая деталь имеет художественное назначение и относится к так называемым базовым элементам ковки. Что это такое, поговорим подробнее, чтобы стало понятно. При изготовлении самых разных конструкций и декоративных изделий в кузне занимающейся художественной ковкой применяются различные базовые элементы, которые каждый начинающий кузнец должен научиться делать своими руками даже с закрытыми глазами. Без освоения навыков самостоятельного изготовления подобных элементов из обычного металлического проката, в данном случае из квадратного прута, трудно рассчитывать на создание более или менее качественных работ, претендующих на художественную ценность.

Среди посетителей сайта нашей кузнечной мастерской в Днепропетровске обязательно есть люди, которые достаточно хорошо могут представлять себе зачем нужно делать спиральный прут и где применяются такие элементы ковки. Их скорее интересуют технологии, приёмы работы и способы, нужна информация как сделать спиральный прут своими руками в домашних условиях или в кузнице. Им полезно будет посмотреть обучающее видео, где они смогут увидеть станок для холодной ковки металла и познакомиться с тем, как делают всякие витые изделия из железного квадрата и полосы. На видео, кроме работы станков и приспособлений для скручивания металлического прута и полосы показаны примеры готовых элементов художественной ковки ковки в таком стиле. Оказывается, что тут придумано много разнообразных деталей из спирального квадрата, сделанных своими руками по одной и той же довольно простой, легко реализуемой в домашних условиях технологии. Смотрим видео — спиральный квадрат.

Ещё одно интересное видео о технологии изготовления спирального квадрата своими руками, для применения в качестве элементов художественной ковки железа.

Особенно это относится к рисункам классической ковки, ковки под старину. Почему именно эти стили художественной ковки так нуждаются в умении кузнеца сделать спиральный квадрат своими руками? Отчасти дело в истории. Простота изготовления, доступность технологии и одновременно высокая художественная выразительность спирального квадрата заставила обратить внимание на него ещё кузнецов древности.

Где применяется спиральный квадрат?

Труднее было бы рассказать вам где его не применяют в ковке. Однако постараюсь набросать сходу краткий перечень кованых изделий классической ковки, где традиционно очень широко используется спирально закрученный квадрат. Кузнецы художественной ковки делают самые красивые ворота, калитки, заборы, козырьки, навесы, входные металлические двери, ограждения балконов, перила для лестниц, для крыльца, беседки из металла, разнообразную мебель, каминные наборы, садовые скамейки, фонари, люстры, светильники, фонарики, заборчики для клумб, парапеты, перголы и подставки для цветов, оконные решётки, кронштейны, сувениры и во всех изделиях кузнечного дела находит своё место спиральный квадрат. Некоторые примеры можно увидеть ЗДЕСЬ.

Из чего изготавливается?

Есть два основных вида спирального прута, отличающиеся не так уж сильно по внешнему виду, на взгляд непрофессионала. Первый вариант изготовления спирального прута предполагает прокручивание квадратного прута вокруг своей оси до тех пор пока развёрнутые грани квадрата не сместятся так, что станут похожи на спираль. Как выглядит такой спиральный прут можно увидеть на фотографии, картинка довольно красивая, фрагмент изделия художественной ковки металла.

Второй вариант как сделать спиральный прут своими руками использует похожую технологию скручивания металлического проката вокруг своей оси, но есть важное отличие. Мы будем закручивать в этом случае не квадратный прут, а металлическую полосу. При этом толщина закручиваемой в спираль полосы не играет принципиального значения. Действует правило — чем толще полоса, тем труднее её закрутить, но полученное изделие — спиральный прут из толстой железной полосы будет красивее и солиднее. Для дешёвых декоративных изделий из металла применяют тонкую полосу 1.5 — 3 мм. Для элитной ковки — используют металлическую полосу 5 — 8 мм толщиной. Естественно, что внешний вид изделия получается разным.

«Я не волшебник, я только учусь»: усть-майский предприниматель занимается художественной ковкой — Новости Якутии

YAKUTIA.INFO. В своё время индивидуальный предприниматель Сергей Полозов занимался производством строительных и монтажных работ, а также предоставлял услуги грузоперевозок наземным транспортом в своем родном Усть-Майском районе. И ничего, казалось, не предвещало профессиональных перемен в его жизни и бизнесе.

Но тут… Сергей увидел репортаж о мастерах художественной ковки. О трудовом пути предпринимателя рассказывает портал малого и среднего бизнеса Якутии.

— Представления не имел, что это такое, — рассказывает Сергей. — С большим увлечением смотрел, как в опытных руках мастеров рождались поистине уникальные произведения художественной ковки – винтовые лестницы, перила, металлические заборы и ворота. Невероятно красивые вещи! Захотелось самому попробовать. Процесс работы над металлом меня буквально заворожил. Полгода оттачивал мастерство. Пересмотрел множество видео. В 2019 году решил организовать свою мастерскую и развивать самостоятельно художественную ковку металла – мое увлечение для души.

По приглашению Сергея Константиновича прошли в мастерскую, где мастер показал свое оборудование – станки по изготовлению из профильной трубы элементов «художественной ковки», трубогибы, сварочные инверторы, специальные приспособления и инструменты, при помощи которых производятся металлоконструкции с применением художественной ковки по принципу «холодная ковка» без применения горна, газа, котлов.

Свои изделия Сергей изготавливает из профильной трубы. Производство новое и предприниматель не сразу пришел к нему. До этого была работа по резьбе из дерева, затем Сергей Полозов стал заниматься евроремонтом, но как он сам признался, эти виды деятельности перестали приносить удовлетворение. Сергей — человек творческий и поэтому ковка металла для него не просто работа, которая приносит какую-то прибыль. Прежде всего – это творчество. Сергей, перед тем как приступить к работе, сначала должен представить себе будущее изделие, затем идет изготовление деталей, которые необходимо собрать воедино и уже, когда конструкция готова и покрашена – виден результат.

Кроме ковки, Сергей Полозов по заказу делает москитные сетки, из листового металла изготавливает фасадные коньки, отливы и другие скобяные изделия.

Хотя для усть-майцев услуги эти в новинку, заказы постоянно поступают. Вначале были только оградки, сегодня заказывают заборы, ворота, калитки, качели, лавочки, беседки. Сергей признается, что бизнес этот не дешевый, вложений в него потребовалось много, за оборудование еще приходится платить кредиты.

«Если все хорошо сложится, то есть мечта организовать выставку своих изделий, чтобы земляки смогли увидеть, полюбоваться, потрогать своими руками продукцию и, может, захотят у себя установить красивые скамейки, беседки, качели и так далее». И тогда станет красивее в нашем поселке», — об этом также мечтает Сергей.

На столе – эскиз будущего забора. Простым карандашом на бумаге выведен весьма сложный орнамент – виноградная лоза. Затем уже по нему будет создавать копию из металла. Мастер показал нам и готовое изделие – садовые качели. Остались последние штрихи – вторичная покраска.

Мы рассматривали ажурную конструкцию. Листочки с рисунками. Простой и в то же время сложный узор. Красивая работа. Подумать только: из металла и весьма грубых инструментов, можно создать такое произведение искусства!

— Ковка ручная – кропотливое, трудоёмкое дело, но я получаю истинное удовольствие, когда вижу готовый результат, — говорит Сергей. — А вообще узоров, конструкций – великое множество. У меня в образцах – более сотни. Каждый рисунок можно видоизменить.

— Вы считаете себя настоящим мастером в этом деле?

— Это громко сказано, — скромничает Сергей Константинович и вспоминает слова из кинофильма: «Я не волшебник, я только учусь…»

Незаконный или Художественный? — Сцены Нью-Йорка

Согласно отчету, составленному Arts Economics, мировой рынок искусства в 2012 году достиг 66 миллиардов долларов. Этот рынок, хотя и крайне нестабильный и непредсказуемый, обладает бесконечным потенциалом и находится на подъеме с момента окончания рецессии несколько лет назад. Галереи, такие как Christie’s, Sotheby’s и многие другие, получили свою справедливую долю богатства, созданного постоянно растущим спросом и интересом к такому элитному рынку. Однако есть много людей, которые сомневаются в искренности и значимости такой сложной и непонятной индустрии.

Художественная галерея Knoedler and Co.

В 2011 году чрезвычайно уважаемая галерея Knoedler and Co. закрылась из-за 32 сообщений о незаконных сделках с картинами; которые впоследствии были признаны поддельными. Согласно статье Грэма Боули «Иски по делу Knoedler о подделке документов переданы в суд», президент этой галереи собирается предстать перед судом по двум отдельным искам, касающимся нескольких дел о подделке документов в фирме. Г-же Фридман, бывшему президенту Knoedler and Co., в настоящее время предъявляют иск за то, что она знала об этих преступных действиях и действовала с «мошенническими намерениями». Среди произведений, которые были подделаны, а затем проданы, есть известные работы Джексона Поллака, Виллема Де Кунинга, Марка Ротко и Роберта Мазервелла.

Поддельные предметы искусства были проданы непосредственно в галерею Глафирой Росалес, арт-дилером с Лонг-Айленда. Федеральные чиновники пришли к выводу, что Розалес использовала легитимность почтенной галереи для создания такой подлинности картин. Как только галерея завладела этими предметами, они сами должны были подтвердить подлинность работ перед их продажей. Адвокаты г-жи Фридман заявили, что г-жа Фридман приложила все усилия, чтобы проверить все работы, включая их исследование сотрудниками галереи. Кроме того, г-жа Фридман сказала, что она «широко выставляла картины в местах, где их атрибуция могла быть оспорена». Мисс Фридман даже сама купила несколько вещей. Эти короткие заявления о подделках заставили меня усомниться в самой идее такого давнего бизнеса.

Глафира Росалес при дворе

Когда я думаю о великом искусстве, я думаю о чем-то, что производит на меня неизгладимое положительное впечатление, а не на кого-то другого. Весь арт-рынок основан на доверии и «глазах» других. Что касается этого случая, то, если некая работа Виллема де Кунинга не показалась мне феноменальной и замечательной, следует ли тогда признать ее таким достойным внимания и дорогим произведением искусства? Если отчеты г-жи Фридман о выставке всех поддельных работ правдивы, то кажется, что даже самые известные критики и поклонники не могут отличить настоящие работы от подделок. Именно здесь у меня больше всего проблем с этой отраслью. Если кто-то может воспроизвести известное произведение искусства, и покупатель не может отличить настоящее произведение от подделки, то просто непонятно, почему покупатель платит за такое произведение значительные суммы денег.

«Подделка»/копии Моны Лизы

По моему мнению, Пей Шэнь Цянь, вдохновитель и фальсификатор всех этих незаконных и поддельных произведений, является настоящим художником. Если удается воспроизвести работы таких знаменитых и популярных художников, а многие специалисты не могут найти ни малейших отличий, то это и есть искусство само по себе. Подражание оказалось распространенной техникой во многих видах искусства, и живопись не должна быть исключением. Понятно, что люди хотят настоящую вещь, которая стоит денег. Тем не менее, я по-прежнему нахожу всю систему невероятно ошибочной, когда простолюдинам удается одурачить специалистов; а в некоторых случаях это сходит с рук — Цянь недавно сбежал в Китай и, конечно же, не планирует возвращаться в ближайшее время.

Один только этот скандал привел к десяти гражданским искам. В отрасли, которая стоит 66 миллиардов долларов в год и продолжает расти, кажется, что есть вероятность, что в будущем возникнет еще много подобных случаев. Вопрос сводится к тому, являются ли эти действия полностью незаконными, или же они содержат некоторый художественный опыт.

Этот ИИ может распознать подделку произведений искусства

Анализ картины Леонардо да Винчи «Спаситель мира» потребовал разделения изображения всей картины в высоком разрешении
в набор перекрывающихся квадратных плиток. Но только те плитки, которые содержали достаточную визуальную информацию, такие как
, описанные здесь, были введены в классификатор нейронной сети автора.

Звук, должно быть, был оглушительным — все эти пробки от шампанского вылетали из Christie’s , британского аукционного дома, 15 ноября 2017 года. Портрет Иисуса, известный как Спаситель мира (лат. мир»), только что проданный на аукционе Christie’s в Нью-Йорке за 450,3 миллиона долларов США, что сделало его самой дорогой картиной, когда-либо переходившей из рук в руки.

Но даже когда молоток упал, настойчивый хор сомневающихся выразил скептицизм. Это действительно было нарисовано Леонардо да Винчи , выдающийся мастер эпохи Возрождения, как определила группа экспертов шестью годами ранее? Чуть более 50 лет назад мужчина из Луизианы купил картину в Лондоне всего за 45 фунтов стерлингов. И до повторного открытия Salvator Mundi ни одна картина Леонардо не была обнаружена с 1909 года.

Некоторые из сомневающихся экспертов усомнились в происхождении произведения — исторических отчетах о продажах и передачах — и отметили, что сильно поврежденная картина подверглась обширной реставрации. Другие видели скорее руку одного из многочисленных протеже Леонардо, чем работу самого мастера.

Можно ли установить подлинность произведения искусства на фоне противоречивых мнений экспертов и неполных доказательств? Научные измерения могут установить возраст картины и выявить подповерхностные детали, но они не могут напрямую идентифицировать ее создателя. Это требует тонких суждений о стиле и технике, которые, казалось бы, могут дать только искусствоведы. На самом деле эта задача хорошо подходит для компьютерного анализа, особенно с помощью нейронных сетей — компьютерных алгоритмов, которые превосходно изучают закономерности. Сверточные нейронные сети (CNN), предназначенные для анализа изображений, успешно используются в широком спектре приложений, включая распознавание лиц и помощь в управлении беспилотными автомобилями. Почему бы также не использовать их для аутентификации произведений искусства?

Автор применил свою нейронную сеть к этой картине Рембрандта [вверху], ранее приписываемой ему [в центре] и «Спасителю мира» Леонардо [внизу]. Горячие цвета показывают области, которые классификатор определил с высокой вероятностью как нарисованные художником, связанным с произведением. КАРТЫ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: СТИВЕН И АНДРЕА ФРАНК

Об этом я спросил свою жену, Андреа М. Франк, профессионального куратора художественных изображений, в 2018 году. Хотя большую часть своей карьеры я проработал адвокатом по интеллектуальной собственности, мое пристрастие к онлайн-образованию недавно вылилось в сертификат выпускника в области искусственного интеллекта Колумбийского университета . Андреа подумывал об уходе на пенсию. Итак, вместе мы приняли этот новый вызов.

Мы начали с рассмотрел препятствия для анализа картин с помощью нейронных сетей и сразу же распознал самые большие из них. Во-первых, это огромный размер: изображение картины с высоким разрешением слишком велико для обычной CNN. Но изображениям меньшего размера, подходящего размера для CNN, может не хватать информации для поддержки необходимой дискриминации. Другое препятствие — это цифры. Нейронным сетям требуются тысячи обучающих образцов, намного больше, чем количество картин, которые даже самый плодовитый художник мог бы создать за всю жизнь. Неудивительно, что компьютеры мало способствовали разрешению споров о подлинности картин.

Проблема размера не уникальна для художественных изображений. Оцифрованные биоптаты, которые патологоанатомы исследуют для диагностики рака и других состояний, также содержат огромное количество пикселей. Медицинские исследователи сделали эти изображения доступными для CNN, разбив их на гораздо более мелкие фрагменты — например, на квадратные плитки. Это также может помочь решить проблему с числами: вы можете создать очень много обучающих плиток из одного изображения, особенно если вы позволите им перекрываться по вертикали и горизонтали. Конечно, большая часть информации в каждой плитке будет избыточной, но оказывается, что это менее важно, чем наличие большого количества плиток. Часто при обучении нейронной сети количество — это качество .

Мы подумали, что если бы этот подход мог работать для искусства, следующей проблемой было бы определение того, какие тайлы использовать. Salvator Mundi имеет области, богатые графической информацией, а также фоновые области, которые не представляют большого визуального интереса. Для целей обучения эти области с низкой информативностью, по-видимому, не имеют большого значения — или, что еще хуже, если им не хватает характеристик авторской подписи, потому что Леонардо потратил на них мало времени, или если многие художники склонны изображать простые области фона неразличимыми, обучение, основанное на этих регионы могут ввести CNN в заблуждение. В этом случае пострадает его способность проводить значимые различия.

Нам нужен был какой-то критерий, который помог бы нам идентифицировать визуально выделяющиеся фрагменты, которые компьютер мог бы применять автоматически и последовательно. Я думал, что теория информации может предложить решение или, по крайней мере, указать путь. Глаза Андреа начали стекленеть, когда я начал математику. Но Клод Шеннон , пионер в этой области, был гонщиком на одноколесном велосипеде, создателем огнеметных труб и летающих тарелок с ракетным двигателем. Насколько плохо это может быть?

Одним из оплотов теории информации является понятие энтропия . Когда большинство людей думают об энтропии, если они вообще об этом думают, они представляют себе вещи, разлетающиеся в беспорядке. Однако Шеннон думал об этом с точки зрения того, насколько эффективно вы можете передавать информацию по проводам. Чем больше избыточности содержится в сообщении, тем легче его сжать и тем меньшая пропускная способность требуется для его отправки. Сообщения, которые могут быть сильно сжаты, имеют низкую энтропию. Сообщения с высокой энтропией, с другой стороны, не могут быть сжаты настолько сильно, потому что они обладают большей уникальностью, большей непредсказуемостью, большим беспорядком.

Клод Шеннон, пионер теории информации, был гонщиком на одноколесном велосипеде, создателем огнеметных труб и летающих тарелок с ракетным двигателем.

Изображения, как и сообщения, несут информацию, и их энтропия аналогичным образом указывает на их уровень сложности. Полностью белое (или полностью черное) изображение имеет нулевую энтропию — совершенно излишне записывать какое-то огромное количество единиц или нулей, когда вы с таким же успехом можете просто сказать «все черное» или «все белое». Хотя визуально шахматная доска кажется более загруженной, чем одна диагональная полоса, на самом деле она ненамного сложнее в смысле предсказуемости, а это означает, что она имеет лишь немного большую энтропию. Однако натюрморт обладает гораздо большей энтропией, чем любой из них.

Но было бы ошибкой думать, что энтропия указывает на количество информации в изображении — даже очень маленькие изображения могут иметь высокую энтропию. Скорее, энтропия отражает разнообразие изобразительной информации. Мне как половине команды, у которой нет аллергии на математику, пришло в голову, что мы могли бы исключить плитки с низкой энтропией в наших усилиях по устранению фона и других визуально монотонных областей.

Мы начали наше приключение с портретов голландского мастера Rembrandt (Rembrandt Harmenszoon van Rijn), работа которого была предметом многовековых споров об атрибуции. Для обучения CNN идентификации настоящих Рембрандтов явно потребуется набор данных, который включает некоторые картины Рембрандта и некоторые другие. Но сборка этого набора данных представляла собой загадку.

Если бы мы выбрали 50 портретов Рембрандта и 50 портретов других художников, выбранных случайным образом, мы могли бы обучить систему отличать Рембрандта от, скажем, Пабло Пикассо , а не от учеников и почитателей Рембрандта (тем более фальсификаторов). Но если бы все изображения, не относящиеся к Рембрандту, в нашем обучающем наборе выглядели бы слишком похожими на Рембрандта, CNN бы подогнался. То есть, он не будет обобщать дальше своего обучения. Итак, Андреа приступила к работе по составлению набора данных с не-Рембрандтовскими записями, варьирующимися от тех, которые были очень близки к работам Рембрандта, до тех, которые напоминали о Рембрандте, но легко отличались от настоящих.

Затем нам нужно было сделать несколько дополнительных выборов. Если бы мы собирались разбить картины Рембрандта на плитки и оставить только те, у которых достаточно высокая энтропия, то каким должно быть наше отсечение по энтропии? Я подозревал, что плитка должна иметь по крайней мере столько же энтропии, как и все изображение, чтобы она могла надежно вносить вклад в классификацию. Эта догадка, подтвердившаяся на практике, связывает порог энтропии с характером картины, который, очевидно, будет варьироваться от одной работы к другой. И это высокая планка — обычно менее 15 процентов плиток соответствуют требованиям. Но если это приведет к слишком малому количеству, мы можем увеличить перекрытие между соседними тайлами, чтобы получить достаточное количество тайлов для учебных целей.

Области с низкой вероятностью однозначно не сигнализируют о работе другой руки. Они могут быть результатом смелого, нестандартного эксперимента художника или даже просто неудачного дня.

Результаты этого выбора, основанного на энтропии, интуитивно понятны — действительно, плитки, которые проходят проверку, — это те, которые вы, вероятно, выбрали бы сами. Как правило, они фиксируют черты, на которые полагаются эксперты при оценке авторства картины. В случае Salvator Mundi , выбранные плитки покрывают лицо Иисуса, боковые локоны и благословляющую руку — те самые атрибуты, которые яростнее всего оспаривались учеными, обсуждающими авторство картины.

Следующим соображением был размер плитки. Обычно используемые CNN, работающие на стандартном оборудовании, могут удобно обрабатывать изображения размером от 100 × 100 пикселей до 600 × 600 пикселей. Мы поняли, что использование маленьких плиток ограничит анализ мелкими деталями, в то время как использование больших плиток может привести к чрезмерной подгонке CNN к обучающим данным. Но только путем обучения и тестирования мы смогли определить оптимальный размер плитки для конкретного художника. Для портретов Рембрандта наша система работала лучше всего, используя плитки размером 450 × 450 пикселей — размер лица объекта — со всеми изображениями, масштабированными до одинакового разрешения.

Мы также обнаружили, что простые конструкции CNN работают лучше, чем более сложные (и более распространенные). Поэтому мы остановились на использовании CNN всего с пятью слоями. Хорошо подобранный набор данных Андреа состоял из 76 изображений картин Рембрандта и других художников, которые мы перетасовали четырьмя различными способами в отдельные наборы из 51 обучающего и 25 тестовых изображений. Это позволило нам «перекрестно проверить» наши результаты, чтобы обеспечить согласованность всего набора данных. Наш пятислойный CNN научился отличать Рембрандта от его учеников, подражателей и других портретистов с точностью более 90 процентов.

Вдохновленные этим успехом , мы причудливо назвали нашу доблестную маленькую CNN «A-Eye» и использовали ее для работы над пейзажами, написанными другим голландским гением, Винсентом Ван Гогом . Мы выбрали Ван Гога, потому что его работы сильно отличаются от работ Рембрандта — скорее эмоциональные, чем продуманные, его мазки смелые и выразительные. На этот раз наш набор данных состоял из 152 картин Ван Гога и других картин, которые мы разделили четырьмя различными способами на наборы из 100 обучающих и 52 тестовых изображений.

A-Eye хорошо зарекомендовал себя в работе Ван Гога, снова добившись высокой точности на наших тестовых наборах, но только с гораздо меньшими плитками. У лучших исполнителей было всего 100 x 100 пикселей, размером с мазок. Кажется, что масштаб «подписи» работы художника — размер отличительного элемента, облегчающий точную классификацию на основе CNN, — специфичен для этого художника, по крайней мере, в рамках такого жанра, как портреты или пейзажи.

Как именно CNN находит ключевые детали — что она «видит», когда делает прогноз, — установить нелегко. Деловая часть CNN (фактически ее средняя часть) представляет собой последовательность сверточных слоев, которые постепенно разбивают изображение на детали, которые каким-то непостижимым образом производят классификацию. Черный ящик нашего инструмента — хорошо известная проблема с искусственными нейронными сетями, особенно с теми, которые анализируют изображения. Что мы знаем, так это то, что при правильном обучении на тайлах нужного размера CNN надежно оценивает вероятность того, что область холста, соответствующая каждому тайлу, была нарисована художником. И мы можем классифицировать картину в целом на основе вероятностей, определенных для различных отдельных плиток, которые ее охватывают — проще всего, найдя их общее среднее значение.

Чтобы более подробно рассмотреть прогнозы по изображению, мы можем назначить вероятность, связанную с плиткой, для каждого из содержащихся в ней пикселей. Обычно более одной плитки перехватывают пиксель, поэтому мы можем усреднить соответствующие вероятности на уровне плитки, чтобы определить значение, присваиваемое этому пикселю. В результате получается карта вероятностей, показывающая области, которые с большей или меньшей вероятностью были нарисованы художником.

Распределение вероятностей по холсту может быть поучительным, особенно для художников, о которых известно (или подозревается), что они работали с помощниками, или для тех, чьи картины были повреждены, а затем восстановлены. Портрет Рембрандта его жены Саскии ван Эйленбург, например, имеет области сомнения на нашей карте вероятностей, особенно в лице и фоне. Это согласуется с мнением исследователей Рембрандта о том, что эти области были позже закрашены кем-то другим, а не Рембрандтом.

Какими бы наводящими на размышления ни были такие результаты, области с низкой вероятностью однозначно не сигнализируют о работе другой руки. Они могут быть результатом смелого, нестандартного эксперимента художника или даже просто неудачного дня. Или, может быть, некоторые из этих областей возникают из-за простых ошибок классификации. Ведь ни одна система не идеальна.

Мы проверили нашу систему, оценив 10 работ Рембрандта и Ван Гога, которые стали предметом жарких споров об атрибуции среди экспертов. Во всех случаях, кроме одного, наши классификации соответствовали текущему консенсусу ученых. Ободренные таким образом, мы чувствовали себя готовыми к гораздо более серьезной задаче оценки Спаситель мира — Я говорю больше, потому что количество картин, однозначно приписываемых Леонардо, очень мало (менее 20).

В конечном счете, мы смогли получить правдоподобную классификацию на уровне плитки и создать наглядную карту вероятностей. Наши результаты ставят под сомнение авторство Леонардо предыстории и благословляющей руки Спаситель мира . Это согласуется с обширной реставрацией картины, которая включала полную перекраску фона. И, как уже отмечалось, эксперты резко расходятся во мнениях по поводу того, кто нарисовал благословляющую руку.

Покупатель, который заплатил 450 миллионов долларов США за Salvator Mundi в 2017 году, был анонимным, и текущее местонахождение картины неизвестно. Но в некоторых сообщениях говорится, что теперь он живет на суперяхте Serene наследного принца Саудовской Аравии Мухаммеда бин Салмана. МАНДЕЛЬ НГАН/AFP GETTY IMAGES

Установив определенную степень доверия к нашему подходу, мы лелеем одно экстравагантное стремление. Это касается единственного случая, когда наша система отклоняется от сегодняшнего консенсуса по атрибуции, — картины под названием Человек в золотом шлеме . Давно любимый как особенно яркий Рембрандт, он был деатрибутирован его владельцем, Государственным музеем в Берлине, в 1985 году. Ученые музея сослались на несоответствия в обращении с краской, заключив, что они не соответствуют известному способу работы Рембрандта.

Теперь считающийся работой неизвестного художника «Круг Рембрандта», его блеск значительно поблек в общественном сознании, если не на впечатляющем шлеме мрачного солдата. Но наша нейронная сеть строго классифицирует картину как Рембрандта (возможно, с небольшой доработкой или помощью). Более того, наши общие результаты предостерегают от того, чтобы основывать атрибуции Рембрандта на мелких поверхностных особенностях, потому что сужение нашего анализа CNN до таких особенностей делает его предсказания не лучше, чем предположение. Мы надеемся, что однажды вопрос о понижении в должности старого воина будет пересмотрен.

Энтропия изображения — универсальный помощник. Он может идентифицировать части сложного изображения, которые лучше всего соответствуют целому, делая даже самые большие изображения, включая медицинские изображения [см. «От картин до патологии» выше], поддающимися компьютерному анализу и классификации. Благодаря упрощению обучения и уменьшению потребности в больших наборах данных небольшие CNN теперь могут работать выше своего веса.

Эта статья появилась в сентябрьском печатном выпуске 2021 г. как «Современное состояние дел».

Портрет портретных сыщиков

СТИВЕН И АНДРЕА ФРАНК

В 2011 году Марк Андриссен написал знаменитую фразу о том, что программное обеспечение пожирает мир. В настоящее время земной шар поглощает особый тип программного обеспечения: глубокое обучение, которое позволяет машинам решать задачи, которые совсем недавно казались немыслимыми для компьютера, включая вождение автомобиля и постановку медицинских диагнозов. Приготовьтесь добавить к этому списку еще одну удивительную возможность — распознавать поддельные картины.

То, что компьютер может помочь экспертам аутентифицировать произведения искусства, является результатом усилий команды мужа и жены, Стивена и Андреа Франк, которые разработали сверточную нейронную сеть, которая может оценивать вероятность того, что картина или даже части картины были нарисован предполагаемым создателем. Недавно они применили эту нейронную сеть для оценки подлинности картины Леонардо да Винчи. Картина «Спаситель мира » была продана на аукционе Christie’s в 2017 году за 450 миллионов долларов США, что сделало ее самой дорогой картиной из когда-либо проданных.

То, что Стивен взял на себя задачу создать нейронную сеть, которая могла бы аутентифицировать произведения искусства, особенно удивительно, учитывая, что он не специалист по информатике, а юрист. Но в 2012 году, после прохождения EdX Введение в электронику , он обнаружил, что не может перестать посещать такие онлайн-курсы. «Это превратилось в своего рода зависимость», — говорит Стивен, который позже благодаря электронному обучению получил диплом выпускника Колумбийского университета по искусственному интеллекту.

Вооруженный хорошим пониманием нейронных сетей, Стивен, член IEEE, стремился применить эти знания к реальной проблеме. Андреа, искусствовед, посвятившая большую часть своей карьеры созданию художественных образов, подумывала о выходе на пенсию и располагала свободным временем.