Contrôle adaptatif d'un robot pour l'apprentissage et la reproduction d'œuvres d'art

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Contrôle adaptatif d'un robot pour l'apprentissage et la reproduction d'œuvres d'art

Contrôle adaptatif d'un robot pour l'apprentissage et la reproduction d'œuvres d'art

DESCRIPTION

De nos jours, l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de la robotique dans le domaine de l'art est en plein essor et la qualité du travail constitue un paramètre clé, notamment dans le domaine de la peinture. Ce projet comporte deux objectifs principaux : apprendre et reproduire les gestes de l'artiste basés sur les mouvements de la main et apprendre le style de l'artiste pour une reproduction fidèle sur toile. La première partie concerne l'art physique traditionnel, qui aide les artistes à produire leurs œuvres dans différentes tailles en tant que produits de masse. La deuxième partie concerne à la fois la peinture numérique et traditionnelle. Les gestes du pinceau de l'artiste seront enregistrés en temps réel à l'aide d'une combinaison de suivi des mouvements et de méthodes de vision par ordinateur et le système sera entraîné sur ces données. De plus, la possibilité d'utiliser des approches d'apprentissage pour produire des œuvres à partir d'un sous-ensemble de données d'origine, telles qu'un croquis ou une photographie, sera étudiée. Des techniques de transfert de style telles que StyleGAN, qui permettent le transfert d'image à image, seront étudiées pour déterminer si le transfert d'image à geste peut être appliqué.

 

En combinant l'IA, la robotique, le suivi des mouvements et la vision par ordinateur, ce projet vise à exploiter des technologies de pointe pour révolutionner le monde de l'art, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour l'expression artistique et la production.


Équipe

Pouyan Asgharian
Pouyan Asgharian

Université de Sherbrooke

Détails

François Ferland
Prof. François Ferland

Université de Sherbrooke

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