2.09 Navdihnite se: Ponovno odkrivanje preteklosti z generiranjem slik z umetno inteligenco

Od ohranjanja do ustvarjalne rekonstrukcije

Prejšnji moduli so vzpostavili načrt za projekt dediščine, osredotočen na etično ohranjanje in predstavitev zbranih gradiv. Zdaj raziskujemo bolj ustvarjalno pot, ki nadgrajuje te spretnosti: uporabo generativne umetne inteligence za zapolnjevanje vrzeli v vizualnem zgodovinskem zapisu. Kaj se zgodi, ko je dragocena stara fotografija strgana, zbledela ali prikazuje le del prizora? Generativna umetna inteligenca ponuja močna orodja, ki nam pomagajo zapolniti te vrzeli, ne kot nadomestek za zgodovinsko dejstvo, ampak kot metodo ustvarjalne in informirane rekonstrukcije. Medtem ko je bil Google Gemini naš vsestranski pomočnik za besedilo in analizo, se bomo za specializirano generiranje ustvarjalnih medijev zdaj obrnili na namenske platforme, zasnovane posebej za ustvarjanje slik, glasbe in videa. Upoštevajte, da je Google Gemini multimodalni model, kar pomeni, da ima zmožnosti za produkcijo slik, zvoka in videa; vendar bomo v naslednjih oddelkih in modulih predstavili tudi nekatera druga orodja in modele umetne inteligence.

Umetna inteligenca Inpainting za zgodovinske fotografije

Tehnika uporabe umetne inteligence za zapolnjevanje manjkajočih delov slike se pogosto imenuje inpainting ali pa je v novejšem času funkcija orodij z zmožnostmi generativnega polnjenja (generative fill).

Orodja, kot je Adobe Firefly, so za to še posebej primerna, saj so bila usposobljena na knjižnici licenčne, komercialno varne vsebine, kar pomaga ublažiti nekatere skrbi glede avtorskih pravic in etike.

Ta orodja uporabniku omogočajo, da izbere manjkajoče ali poškodovano območje slike in z besedilom opiše, kaj bi moralo biti tam. Umetna inteligenca nato generira nov odsek, ki se neopazno zlije z obstoječo fotografijo.

Ta tehnika ima globoke posledice za kulturno dediščino. Raziskovalci so že uporabili sofisticirano umetno inteligenco za ustvarjanje podrobnih 3D rekonstrukcij starodavnih reliefov iz posameznih, ravnih zgodovinskih fotografij, digitalno odkrivajoč podrobnosti, izgubljene s časom.

Isti princip se lahko uporabi za restavriranje poškodovanih osebnih ali skupnostnih arhivov.

Demonstracija umetne inteligence: Dokončanje zgodovinske fotografije

Predstavljajmo si, da smo med projektom HER[AI]TAGE našli eno, poškodovano fotografijo iz petdesetih let prejšnjega stoletja, ki prikazuje tradicionalni ribiški čoln na Donavi. Fotografija je strgana, zadnja polovica čolna pa manjka. Vendar imamo podrobne opise iz ustne zgodovine o tem, kako so ti čolni izgledali. Te informacije lahko uporabimo za vodenje umetne inteligence.

Poziv za generator slik umetne inteligence z generativnim polnjenjem (npr. Adobe Firefly):

To je delna fotografija lesenega ribiškega čolna iz petdesetih let na reki Donavi. Zadnja polovica čolna manjka. Na podlagi obstoječega dela slike in naslednjega opisa iz intervjuja ustne zgodovine, prosim dokončaj fotografijo v fotorealističnem slogu: “Čoln je bil tradicionalna ‘čajka’, dolg in ozek, izdelan iz temnega hrastovega lesa, z visoko, ukrivljeno krmo. Imel bi preproste ribiške mreže, zložene zadaj, in majhno, izrezljano leseno krmilo za upravljanje.”

Umetna inteligenca bi analizirala obstoječe piksle, teksture in osvetlitev originalne fotografije ter uporabil besedilni opis za generiranje manjkajočega dela. Rezultat bi bila celovita slika, ki vizualno predstavlja zgodovinski artefakt popolneje kot poškodovani original.

Demonstracija in-paintinga. Slika: rawpixel.com.

Etični premisleki: Rekonstrukcija proti resničnosti

Ključno je, da se te vrste ustvarjalne rekonstrukcije lotevamo s transparentnostjo. Slika, dokončana z umetno inteligenco, ni zgodovinski dokument; je interpretacija, ki temelji na razpoložljivih dokazih (tako vizualnih kot ustnih). Pri predstavitvi takšne slike v razstavi ali publikaciji mora biti jasno in eksplicitno označena kot “rekonstrukcija s pomočjo umetne inteligence”.

To zagotavlja, da gledalci razumejo razliko med originalnim artefaktom in ustvarjalnim dodatkom. Ta praksa spoštuje zgodovinsko integriteto, hkrati pa nam omogoča uporabo tehnologije za ustvarjanje popolnejše in bolj privlačne vizualne izkušnje. Z združevanjem fragmentiranih zgodovinskih podatkov z ustvarjalno močjo umetne inteligence lahko ponudimo nove načine gledanja in povezovanja s preteklostjo.