Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh

Los modelos de inteligencia artificial cada vez son más utilizados en la vida cotidiana. Esto ha impulsado a que dichos algoritmos se utilicen en disciplinas académicas tradicionalmente apartadas de estos, como por ejemplo el arte. Por medio de la implementación de un modelo variante de GANs, se rep...

Full description

Autores:
Caro López, Dianis Milena
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/64568
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/64568
Palabra clave:
Machine learning
GANs
cGANs
Vincent van Gogh
Pincelada
Arte
Ingeniería
Rights
openAccess
License
Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
id UNIANDES2_5b895b5292184c331874acc889d49fa5
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/64568
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
title Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
spellingShingle Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
Machine learning
GANs
cGANs
Vincent van Gogh
Pincelada
Arte
Ingeniería
title_short Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
title_full Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
title_fullStr Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
title_full_unstemmed Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
title_sort Machine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh
dc.creator.fl_str_mv Caro López, Dianis Milena
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Arteaga Martín, Santiago Felipe
Lozano Garzon, Carlos Andres
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Caro López, Dianis Milena
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Machine learning
GANs
cGANs
Vincent van Gogh
Pincelada
topic Machine learning
GANs
cGANs
Vincent van Gogh
Pincelada
Arte
Ingeniería
dc.subject.themes.es_CO.fl_str_mv Arte
Ingeniería
description Los modelos de inteligencia artificial cada vez son más utilizados en la vida cotidiana. Esto ha impulsado a que dichos algoritmos se utilicen en disciplinas académicas tradicionalmente apartadas de estos, como por ejemplo el arte. Por medio de la implementación de un modelo variante de GANs, se replicó la técnica de la pincelada y trazo de Vincent van Gogh. Con el fin de lograr esto, se categorizaron todas las obras en seis macro-periodos artísticos y se tuvo en cuenta las siguientes características: fotografía de la obra original, fecha de elaboración (año y mes), y detalles del cuadro (material, tipo de trazo o pintura). El modelo de generación de imágenes logra imitar satisfactoriamente los diferentes estilos de Vincent van Gogh para las épocas previamente identificadas, teniendo como mejor resultado un loss para el discriminador del 56%.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-02-03T14:16:54Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-02-03T14:16:54Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023-02-02
dc.type.es_CO.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.es_CO.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/64568
dc.identifier.instname.es_CO.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.es_CO.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.es_CO.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/64568
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.es_CO.fl_str_mv ¿S. Arteaga, Machine Learning Painting Software Trained With Vincent Van Gogh¿s Data: Cooperation Of Human Intelligence And Artificial Creativity, 2021.
H. Zhang, I. Goodfellow, D. Metaxas y A. Odena, Self-Attention Generative Adversarial Networks, 2018.
I. Berezhnoy, E. Postma y J. van den Herik, «Computer analysis of Van Gogh¿s complementary colours,» Pattern Recognition Letters, no 28, p. 703¿709, 2007.
A. Ramesh, P. Dhariwal y A. Nichol, Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents, 2022.
S. Bringsjord, P. Bello y D. Ferrucci, «Creativity, the Turing Test, and the (Better) Lovelace Test,» Minds Mach, vol. 11, no 1, p. 3¿27, 2001.
M. A. Runco, «Chapter 1 - Cognition and Creativity,» de Creativity (Second Edition), Ed. San Diego: Academic Press, 2014, p. 1¿38.
W. S. McCulloch y W. Pitts, «A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity,» Bulletin of Mathematical Biophysics, no 5, p. 115¿133, 1943.
Y. Freund y R. E. Schapire, «Large Margin Classification Using the Perceptron Algorithm,» Machine Learning, vol. 37, no 3, pp. 277-296, 1999.
I. Goodfellow, Y. Bengio y A. Courville, «6.5 Back-Propagation and Other Differentiation Algorithms,» de Deep Learning, MIT Press, 2016, p. 200¿220.
«Generative Adversarial Nets,» Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 2672-2680, 2014.
Vincent van Gogh's Museum, «Search the collection - Van Gogh Museum,» [En línea]. Available: https://vangoghmuseum.nl/en/search/collection?q=&artist=Vincent%20van% 20Gogh. [Último acceso: 10 November 2022].
I. Berezhnoy, E. Postma y H. Herik, «Digital analysis of Van Gogh¿s complementary colour,» 2005.
R. Brower, «Vincent van Gogh 1853¿1890: Artist/painter Painted Starry Night,» de Encyclopedia of Creativity (Second Edition), San Diego, M. A. Runco and S. R. Pritzker, Eds, 2011, p. e89¿e94.
A. Callen, Techniques of the Impressionists, QED Publishing/Chartwell Books, 1982.
I. Berezhnoy, P. Erik y H. J. Van Den Herik, «Automatic extraction of brushstroke orientation from paintings,» Machine Vision and Applications, vol. 20, no 1, pp. 1-9, 2009.
J. Li, L. Yao, E. Hendriks y J. Z. Wang, «Rhythmic Brushstrokes Distinguish van Gogh from His Contemporaries: Findings via Automated Brushstroke Extraction,» Pattern Analysis and Machine Intelligence, p. 1159¿ 1176, 2012.
J. C. Russ, The Image Processing Handbook, CRC Press, 2006, pp. 553-554.
SFU Data Science Research Group, «DataPrep,» SFU Database Systems Lab, 2020. [En línea]. Available: https://docs.dataprep.ai/user_guide/clean/clean_date.html. [Último acceso: 22 Diciembre 2022].
J. Canny, «A Computational Approach To Edge Detection,» IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, no 6, p. 679¿698, 1986.
OpenCV - Open Source Computer Vision, «OpenCV: Canny Edge Detection,» 29 Diciembre 2022. [En línea]. Available: https://docs.opencv.org/4.x/da/d22/tutorial_py_canny.html. [Último acceso: 01 Enero 2023].
I. Sobel, «An Isotropic 3x3 Image Gradient Operator,» Presentation at Stanford A.I. Project 1968, 2014.
Stability AI, «Stable Diffusion Public Release,» [En línea]. Available: https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release. [Último acceso: 05 Diciembre 2022].
D. Brooks, Catalogues Raisonnés, David Brooks (self-published), 1989.
dc.rights.license.spa.fl_str_mv Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv 44 páginas
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Sistemas y Computación
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/959d808d-49fb-466f-9456-b70b8316d9e6/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0cf7a1f8-77ac-47a2-bbc0-4e92a8053d69/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/23c5c7e5-138b-44ec-a74b-9388ddaa265a/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/f913fc5d-892d-489e-9518-bb522f52cacf/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/57849af4-2613-414b-9c33-efce041bc830/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/b00b7dd1-73bb-45ce-ae41-6cc926484b8f/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4c2b5a9e-221d-40c9-8d06-36b09a1e3e89/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/539c0d35-d91d-470d-8c2f-77d4f66d3161/download
bitstream.checksum.fl_str_mv c02b39755b091bd41a2aa953373cfe15
4e3aa51ffd441dca7594cf1fce082a09
5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6
31a1fde06f59dec9a8f730a0351922c0
4491fe1afb58beaaef41a73cf7ff2e27
c051aa4924f3c79117e35113edd3791f
da94426038e527769055659d1238410c
f7d494f61e544413a13e6ba1da2089cd
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1818111953991630848
spelling Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arteaga Martín, Santiago Felipee9653aad-492d-49e4-b1ce-9f5f0cf22b94600Lozano Garzon, Carlos Andresvirtual::13387-1Caro López, Dianis Milena0006388d-ba01-4b76-954a-7f1617c3db6f6002023-02-03T14:16:54Z2023-02-03T14:16:54Z2023-02-02http://hdl.handle.net/1992/64568instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Los modelos de inteligencia artificial cada vez son más utilizados en la vida cotidiana. Esto ha impulsado a que dichos algoritmos se utilicen en disciplinas académicas tradicionalmente apartadas de estos, como por ejemplo el arte. Por medio de la implementación de un modelo variante de GANs, se replicó la técnica de la pincelada y trazo de Vincent van Gogh. Con el fin de lograr esto, se categorizaron todas las obras en seis macro-periodos artísticos y se tuvo en cuenta las siguientes características: fotografía de la obra original, fecha de elaboración (año y mes), y detalles del cuadro (material, tipo de trazo o pintura). El modelo de generación de imágenes logra imitar satisfactoriamente los diferentes estilos de Vincent van Gogh para las épocas previamente identificadas, teniendo como mejor resultado un loss para el discriminador del 56%.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado44 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónMachine Learning para replicar la técnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van GoghTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMachine learningGANscGANsVincent van GoghPinceladaArteIngeniería¿S. Arteaga, Machine Learning Painting Software Trained With Vincent Van Gogh¿s Data: Cooperation Of Human Intelligence And Artificial Creativity, 2021.H. Zhang, I. Goodfellow, D. Metaxas y A. Odena, Self-Attention Generative Adversarial Networks, 2018.I. Berezhnoy, E. Postma y J. van den Herik, «Computer analysis of Van Gogh¿s complementary colours,» Pattern Recognition Letters, no 28, p. 703¿709, 2007.A. Ramesh, P. Dhariwal y A. Nichol, Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents, 2022.S. Bringsjord, P. Bello y D. Ferrucci, «Creativity, the Turing Test, and the (Better) Lovelace Test,» Minds Mach, vol. 11, no 1, p. 3¿27, 2001.M. A. Runco, «Chapter 1 - Cognition and Creativity,» de Creativity (Second Edition), Ed. San Diego: Academic Press, 2014, p. 1¿38.W. S. McCulloch y W. Pitts, «A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity,» Bulletin of Mathematical Biophysics, no 5, p. 115¿133, 1943.Y. Freund y R. E. Schapire, «Large Margin Classification Using the Perceptron Algorithm,» Machine Learning, vol. 37, no 3, pp. 277-296, 1999.I. Goodfellow, Y. Bengio y A. Courville, «6.5 Back-Propagation and Other Differentiation Algorithms,» de Deep Learning, MIT Press, 2016, p. 200¿220.«Generative Adversarial Nets,» Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 2672-2680, 2014.Vincent van Gogh's Museum, «Search the collection - Van Gogh Museum,» [En línea]. Available: https://vangoghmuseum.nl/en/search/collection?q=&artist=Vincent%20van% 20Gogh. [Último acceso: 10 November 2022].I. Berezhnoy, E. Postma y H. Herik, «Digital analysis of Van Gogh¿s complementary colour,» 2005.R. Brower, «Vincent van Gogh 1853¿1890: Artist/painter Painted Starry Night,» de Encyclopedia of Creativity (Second Edition), San Diego, M. A. Runco and S. R. Pritzker, Eds, 2011, p. e89¿e94.A. Callen, Techniques of the Impressionists, QED Publishing/Chartwell Books, 1982.I. Berezhnoy, P. Erik y H. J. Van Den Herik, «Automatic extraction of brushstroke orientation from paintings,» Machine Vision and Applications, vol. 20, no 1, pp. 1-9, 2009.J. Li, L. Yao, E. Hendriks y J. Z. Wang, «Rhythmic Brushstrokes Distinguish van Gogh from His Contemporaries: Findings via Automated Brushstroke Extraction,» Pattern Analysis and Machine Intelligence, p. 1159¿ 1176, 2012.J. C. Russ, The Image Processing Handbook, CRC Press, 2006, pp. 553-554.SFU Data Science Research Group, «DataPrep,» SFU Database Systems Lab, 2020. [En línea]. Available: https://docs.dataprep.ai/user_guide/clean/clean_date.html. [Último acceso: 22 Diciembre 2022].J. Canny, «A Computational Approach To Edge Detection,» IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, no 6, p. 679¿698, 1986.OpenCV - Open Source Computer Vision, «OpenCV: Canny Edge Detection,» 29 Diciembre 2022. [En línea]. Available: https://docs.opencv.org/4.x/da/d22/tutorial_py_canny.html. [Último acceso: 01 Enero 2023].I. Sobel, «An Isotropic 3x3 Image Gradient Operator,» Presentation at Stanford A.I. Project 1968, 2014.Stability AI, «Stable Diffusion Public Release,» [En línea]. Available: https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release. [Último acceso: 05 Diciembre 2022].D. Brooks, Catalogues Raisonnés, David Brooks (self-published), 1989.201813026Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=WRJlR-UAAAAJvirtual::13387-10000-0003-2920-6320virtual::13387-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000219541virtual::13387-1144aa5a0-592f-47a4-995b-a440d00b1658virtual::13387-1144aa5a0-592f-47a4-995b-a440d00b1658virtual::13387-1THUMBNAILdmcaro-Machine Learning para replicar la te¿cnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh.pdf.jpgdmcaro-Machine Learning para replicar la te¿cnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10142https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/959d808d-49fb-466f-9456-b70b8316d9e6/downloadc02b39755b091bd41a2aa953373cfe15MD56Formato de autorizacio¿n Dianis Caro.pdf.jpgFormato de autorizacio¿n Dianis Caro.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16529https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0cf7a1f8-77ac-47a2-bbc0-4e92a8053d69/download4e3aa51ffd441dca7594cf1fce082a09MD58LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81810https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/23c5c7e5-138b-44ec-a74b-9388ddaa265a/download5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6MD51TEXTdmcaro-Machine Learning para replicar la te¿cnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh.pdf.txtdmcaro-Machine Learning para replicar la te¿cnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh.pdf.txtExtracted texttext/plain62103https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/f913fc5d-892d-489e-9518-bb522f52cacf/download31a1fde06f59dec9a8f730a0351922c0MD55Formato de autorizacio¿n Dianis Caro.pdf.txtFormato de autorizacio¿n Dianis Caro.pdf.txtExtracted texttext/plain1163https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/57849af4-2613-414b-9c33-efce041bc830/download4491fe1afb58beaaef41a73cf7ff2e27MD57ORIGINALdmcaro-Machine Learning para replicar la te¿cnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh.pdfdmcaro-Machine Learning para replicar la te¿cnica de pincelada y trazo de las pinturas de Vincent van Gogh.pdfDocumento de tesisapplication/pdf1975862https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/b00b7dd1-73bb-45ce-ae41-6cc926484b8f/downloadc051aa4924f3c79117e35113edd3791fMD53Formato de autorizacio¿n Dianis Caro.pdfFormato de autorizacio¿n Dianis Caro.pdfHIDEapplication/pdf389489https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4c2b5a9e-221d-40c9-8d06-36b09a1e3e89/downloadda94426038e527769055659d1238410cMD54CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8799https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/539c0d35-d91d-470d-8c2f-77d4f66d3161/downloadf7d494f61e544413a13e6ba1da2089cdMD521992/64568oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/645682024-03-13 14:55:29.626http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.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