1kx: 생성적 제조 – 코드를 실제 상품으로 전환하는 기술 스택과 미래

소비재의 미래는 생성적입니다.

오늘날 온체인 생성 알고리즘은 아티스트가 코드를 작성하여 디지털 및 대화형 작품, 애니메이션 및 인쇄물을 만드는 시각 예술 분야에서 주로 사용됩니다. 그러나 예술은 이 새로운 온체인 창작 프로세스에 가장 적합한 매체일 수 있습니다. 우리는 온체인 생성 미디어가 다른 모든 소비재 및 고급 업종 전반에 걸쳐 확산될 것이며, 이 예술적 프로세스가 생성 제조를 통해 새로운 유형의 물리적 생산을 고유하게 가능하게 할 것이라고 믿습니다.

생성적 컬렉션의 매력은 분명합니다. 소비자는 자신의 고유한 정체성을 반영하는 동시에 더 큰 커뮤니티와 연결되는 고유한 제품을 원합니다. 1/1/x 모델을 사용하면 생성 알고리즘이 더 넓은 컬렉션 내에서 응집력 있는 미학을 갖춘 단일 작품을 만들어 이를 달성합니다. 이러한 독특한 창조물은 개인의 특정 취향에 부응하여 부족 내에서 세밀한 표현이 가능하며, 특정 생성 특성을 중심으로 생겨난 PFP 시장과 틈새 커뮤니티의 급속한 인기는 이러한 점에서 성공을 입증합니다.

흥미롭게도 생성 알고리즘과 1/1/x 희귀도 분포는 대량 생산과 맞춤화 사이의 긴장도 해결합니다 . 기존 제조 방식에서는 맞춤형 제품을 대규모로 제조하는 것이 종종 비실용적이고 비용이 많이 듭니다. 그러나 생성 알고리즘은 3D 프린터, CNC 기계, 레이저 프린터, 자동화 직기 및 기타 장비와 같은 제조 하드웨어에 직접 통합되어 희소성과 독창성을 제공하는 동시에 생산 및 유통의 타당성을 제공할 수 있습니다.

사회적 역동성과 희귀성, 디지털 창작과 물리적 생산 간의 상호 작용은 알고리즘 무작위성, 최종 사용자 매개변수화 및 검증 가능한 고유성을 결합하여 소비자 요구를 충족하는 새로운 소비재와 명품의 기반을 마련합니다.

생성적 제조의 역사

예술가들은 창의성의 새로운 차원을 탐구하기 위한 수단으로 항상 기술을 사용해 왔습니다. 시간이 지나면서 이 관계는 순전히 예술적인 노력에서 예술과 제조의 융합으로 크게 발전했습니다.

• 1960년대 - 초기 생성 예술 : 예술가들은 예술 작품을 만들기 위해 알고리즘 프로세스를 실험하기 시작합니다. Manfred Mohr, Vera Molnár 및 Harold Cohen과 같은 아티스트는 초기 컴퓨터와 프로그래밍 언어 및 펜 플로터와 같은 도구를 사용하여 알고리즘 중심의 예술 작품을 만들기 시작합니다.
• 1980년대 - 개인용 컴퓨터와 소프트웨어 혁명 : 개인용 컴퓨터의 출현으로 디지털 도구의 사용이 더욱 쉬워졌습니다. 이를 통해 더 많은 예술가들이 이러한 새로운 예술적 과정을 시도할 수 있습니다.
• 1990년대~2000년대 - 적층 제조의 탄생과 확장 : 3D 프린팅이 등장하고 발전하면서 예술가들은 새로운 기회를 발견했습니다. 생성적 아티스트는 이러한 도구를 사용하여 소프트웨어 기반 디자인에서 직접 조각품과 설치물을 만드는 실험을 시작했습니다.
• 2000년대~2010년대 - 디지털 아트와 디지털 패브리케이션의 만남 : 두 분야 모두 성숙해짐에 따라 디지털 아티스트는 제조업체, 건축가, 디자이너와 협력하여 대규모 설치를 실현하게 될 것입니다. 옥수수대와 버섯에서 자란 유기농 벽돌을 사용하는 The Living의 Hy-Fi 타워와 같은 프로젝트는 생성적 디자인 원리를 개념에 통합하고 현대적인 제조 방법을 사용하여 만들어졌습니다. 이 무렵에는 프로세싱과 같은 아티스트를 위한 맞춤형 소프트웨어 도구를 사용하여 깊은 프로그래밍 지식 없이도 복잡한 절차적 아트를 만들 수 있었습니다.
• 2010년대 - 도구 및 방법의 성숙도 : 생성 예술 플랫폼 및 프레임워크(예: openFrameworks 및 TouchDesigner)의 인기가 높아졌습니다. 이러한 도구는 사용하기 쉬운 고급 3D 프린팅, 레이저 절단 및 CNC 밀링 기술과 결합되어 원활한 생산을 가능하게 합니다. 예를 들어, Nervous System과 같은 아티스트는 생성 알고리즘을 사용하여 독특한 보석과 의류를 디자인한 후 3D 프린팅합니다.
• 2020년대 - 융합과 협업 : 예술과 디자인, 제조 사이의 경계가 점점 모호해지고 있습니다. 이제 예술 설치, 건축 구조, 심지어 일상적인 물건까지도 이러한 조합이 만들어낼 수 있는 독특한 미학과 기능성을 보여줍니다. 특히, 현재 온체인 아트는 암호화된 입력을 온체인 컬렉션의 무작위 시드로 사용하여 생성 아트 분야에 대한 관심을 다시 불러일으켰습니다. 디지털 물리적 공간의 새로운 원시적 요소와 결합하여 우리는 디지털 창작과 물리적 생산의 결합에서 새로운 교두보를 확보하고 있습니다.

오늘날의 생성적 예술가는 단지 예술을 창조하는 것이 아닙니다. 이들은 소비재를 재정의하고 미적 가치와 기능적 디자인을 통합하며 예술과 산업의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

Web3 실험

web3에서는 생성적 제조에 대한 다양한 초기 실험이 있습니다.

Trame의 Neolice 직기

Trame x CPG의 Craft Nouveau는 전통적인 장인정신과 생성 예술을 결합하는 데 초점을 맞춘 시리즈로, 글로벌 문화의 예술적 스타일을 보존하는 생성 코드의 능력을 보여줍니다. Alexis André의 Navette는 Craft Nouveau의 첫 번째 컬렉션으로, Alexis는 코드를 추출하여 물리적인 조각을 짜는 자동화된 직기인 Neolice Loom에 의해 자동으로 짜여지도록 설계된 이미지를 생성하는 알고리즘을 작성했습니다.

fx (해시) 생태계는 제조와 관련하여 많은 실험을 해왔습니다. 아마도 무허가 자체 출판 접근 방식 때문일 것입니다. Klangteppich 는 직기에 지침을 제공하고 수집가가 프레임을 생성하는 물리적 조각을 수신할 수 있도록 하는 끊임없이 진화하는 동적 NFT입니다. Mini Dahlias 에는 NFT의 메타데이터에 14겹의 레이저 절단 알파 셀룰로오스 뒷면으로 3.5 x 2.0 소형 조각품을 만드는 지침이 포함되어 있습니다. Nuages는 Joanie Lemercier의 Cloud 시리즈에 대한 변형을 만들 수 있으며 , 출력은 물리적 공간에서 플로터에 의해 재생성된 코드입니다.

fx(hash)에는 Nuages가 존재할 수 있습니다.

공예 및 예술과 함께 패션은 파생 제조 분야에서 가장 많이 탐구되는 분야 중 하나입니다. 9dcc 에서 제작한 Iteration-002 는 물리적 제품과 결합된 제너레이티브 디자인의 초기 사례입니다. Iteration-002 셔츠는 SnowFro의 Squiggles 알고리즘에 연결된 프린터를 사용하여 실시간으로 생산됩니다. 프린터는 소스 코드의 알고리즘적 무작위성에 의존하여 셔츠에 인쇄된 디자인의 특성을 결정하고 원래 10k 시리즈와 동일한 특성 분포를 따릅니다.

9dcc 반복-002

Tribute Brand는 최근 Chromie Squiggle 알고리즘을 리믹스하여 의류를 만들었습니다. Chromie Squiggle 보유자는 고유한 Chromie Squiggle을 사용하여 맞춤형 스웨터를 생성할 수 있으며, 다른 사람들은 원래 Chromie Squiggle 알고리즘을 통해 독특한 스웨터를 생성할 수 있습니다. 이 드롭에는 Chromie Squiggle 소스 코드에서 파생된 디지털 및 실제 ODDS 스웨터가 포함되어 있습니다. 이러한 디지털 개체는 향후 스웨터 버전의 청사진 역할을 하며 몰입형 환경에서 스킨으로 사용할 수 있습니다. 각각의 고유한 ODDS 디지털 개체는 Waste Yarn Project에서 손으로 제작한 해당 ODDS 실제 스웨터로 교환할 수 있습니다.

다른 주목할만한 생성적 패션 프로젝트로는 mmERCH 및 RSTLSS 가 있으며, 둘 다 알고리즘 무작위성과 설계에 대한 실험을 수행할 계획입니다.

Deep Objects는 생성 제품에 대해 약간 다른 접근 방식을 취합니다. 커뮤니티 큐레이션 엔진을 사용하여 GAN AI 모델에서 생성된 백만 개의 디자인을 단일 디자인으로 압축합니다. 이 마지막 작품은 이제 커뮤니티가 주도하는 생성적 제품 제작 쇼케이스에서 3D 프린팅될 예정입니다.

생성적 제조 스택

생성적 제조 스택은 5개의 레이어로 나눌 수 있습니다.

• 창작(Creation) : 알고리즘이나 인공지능 프로세스를 사용하여 디자인이나 컨셉을 생성하는 초기 단계입니다.
• 큐레이션(Curation) : 원하는 결과나 사양을 달성하기 위해 생성된 디자인을 선택하고 개선하는 프로세스입니다.
• 번역 : 제조 장비에서 사용할 수 있도록 디지털 설계를 기계가 읽을 수 있는 지침이나 코드로 변환하는 것입니다.
• 제작(Fabrication) : 다양한 재료와 장비를 사용하여 디자인을 물리적으로 생산하거나 제조하는 과정입니다.
• 인증/연동 : 제조된 제품의 진위 여부를 확인하고 이를 디지털 트윈에 연결하여 출처를 보장합니다.

레이어 생성

제품 만들기는 코드부터 시작됩니다. p5.js 및 프로세싱 과 같은 라이브러리는 아티스트와 디자이너에게 생성적 아트를 만들기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 tx 해시, 토큰 데이터, 블록 헤더 등에서 생성된 시드를 사용하여 온체인 무작위성을 통해 확장됩니다. ArtBlocks Engine 및 fx(hash) 와 같은 온체인 아트 엔진을 통해 아티스트는 이러한 임의의 시드를 코드에 쉽게 삽입하고 체인에서 직접 아트워크를 만들 수 있습니다.

AI 아티스트의 경우 이 레이어는 모델 개발과 미세 조정에 중점을 두어 원하는 미학을 만들어냅니다. 그들은 일반적으로 GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 기존 AI 모델을 기본으로 선택하는 것부터 시작합니다. 역전파를 통해 모델 가중치가 점차 증가하여 원하는 스타일에 맞는 아트워크가 생성됩니다. 아티스트는 가장 매력적인 출력을 선별하고 이를 교육 데이터 세트에 다시 병합하여 피드백을 제공합니다. 이 반복적인 프로세스는 계속되어 모델의 성능을 개선하고 아티스트가 다양한 가능성을 탐색할 수 있도록 해줍니다. 맞춤형 모델이나 안정적인 확산 LoRA 외에도 Scenario.gg 와 같이 이 프로세스를 단순화하는 도구가 있습니다.

관리

레이어를 생성한 후 코드 출력을 사용자의 기본 설정에 맞게 더욱 구체화할 수 있습니다. 창의적인 코딩 환경에서는 fx(params)가 fx(hash)에 대해 제공하는 것과 같은 멀티 플레이어 매개변수화의 형태를 취하는 경우가 많습니다 .

AI 생성 모델의 맥락에서 거버넌스는 일반적으로 Botto 의 생성 알고리즘 및 Deep Objects 의 커뮤니티 설계 프로세스와 마찬가지로 광범위한 토큰 보유자 커뮤니티를 통해 수행됩니다.

스튜디오 또는 자체 출판은 큐레이터 과정의 마지막 단계입니다. Trame 및 ArtBlocks 와 같은 생성 스튜디오가 대중에게 자신의 작품을 선보이거나 자체 출판사인 fx(hash)가 등장하는 곳입니다.

번역 레이어

알고리즘과 설계가 설정되면 결과 제품은 하드웨어 제조를 위해 기계 판독 가능 지침으로 변환되어야 합니다. 번역은 원본을 물리적 공간에서 최대한 정확하게 재현하는 것을 목표로 하는 상대적으로 간단한 프로세스입니다.

번역은 다음과 같은 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다.

• 예술가/수집가 해석. 객체를 번역하는 가장 쉬운 방법은 물리적 디자인 사양을 아티스트나 수집가에게 맡기는 것입니다. 그들은 작품이 어떻게 만들어질지, 어떤 재료가 사용될지, 정확한 치수 등을 결정합니다.
• 내장된 기능. 보다 확장 가능하고 흥미로운 접근 방식은 제조에 필요한 물리적 정보를 NFT 자체에 포함시키는 것입니다. NFT 메타데이터의 기능은 해석 영역(예: 태피스트리 스레드 수, 스레드 크기, 직조 지침 등)을 정의합니다.
• 직접 인스턴스화. 세 번째 접근 방식은 해석 가능한 자산을 직접 생성하는 것입니다. 생성 알고리즘은 이미 제조 하드웨어에 적용되었거나 알고리즘의 출력이 3D 인쇄 파일 또는 3D 메시의 정점입니다.

제조층

번역 후 결과물이 제조됩니다. 제조 단계는 가상 디자인을 실제 객체로 변환하는 중요한 단계입니다. 3D 프린팅, CNC 밀링, 레이저 커팅, 로봇 프린터, 자동 직조 등 다양한 기술을 사용하여 다양한 재료와 모양의 물체를 만들 수 있습니다.

트라메의 생성 도자기

위에서 언급한 Trame의 Alexis Andre와의 첫 번째 협업에서는 Neolice Loom이 제작 하드웨어로 사용되었습니다. Neolice Loom은 아티스트의 맞춤형 스크립트를 가져와 위빙을 통해 코드를 3D 공간으로 재해석합니다. Trame은 또한 새로운 매체로 확장하고 있습니다. 위의 이미지는 도자기 생성 실험을 강조합니다.

Artmatr는 오늘날의 생성 예술 제작을 특별히 목표로 삼고 있지만 디지털 제품의 물리적 생산을 위해 고급 제작 도구가 무엇을 할 수 있는지 강조합니다. 아티스트는 Artmatr 팀과 협력하여 코드, 3D 모델, PSD 파일(Photoshop), 벡터 및 애니메이션과 같은 다양한 디지털 파일 형식을 제출합니다. 다음으로 매체(오일, UV, 아크릴), 기판, 크기 등과 같은 매개변수를 포함한 물리적 "스레드"를 정의합니다. 궁극적으로 이는 로봇 팔 및 6축 프린터와 같은 기계를 사용하여 달성됩니다. 잉크젯 프린팅, 에어브러싱, 압출 등 다양한 기술을 사용하여 결과 토폴로지는 2D, 2.5D 또는 3D가 될 수 있습니다.

인증/연결 레이어

물리적 개체가 생성되면 해당 개체를 디지털 트윈에 다시 연결해야 합니다. 이는 패션 등 다른 공간의 디지털-물리적 과정과 유사하다. Kong 과 IYK를 사용하여 제조된 근거리 통신 칩, 속기 및 QR 코드는 디지털과 실제를 연결하고 원산지 인증을 제공하는 기술 중 일부일 뿐입니다.

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미래의 가능성

앞으로 우리는 기존의 온체인 생성 예술품이 파생 상품을 위한 프로그램 역할을 할 것으로 기대합니다. 우리는 다양한 패션 프로젝트에서 Squiggles를 사용하여 이를 확인했으며 또 다른 초기 예는 Terraforms 아트 프로그램을 기반으로 구축된 흐름 분야 연구인 Terraflows 입니다. 이러한 종류의 네트워크 아트는 생성적 예술을 물리적 공간에서 매력적으로 재해석할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, Fidenza Art Script를 사용하여 3D 프린팅 주택의 건축 레이아웃을 만들 수 있습니다.

미래에 대한 또 다른 흥미로운 가능성은 일종의 물리적 인프라 네트워크에서 생성된 제품의 대량 생산을 위한 분산형 제조 시설의 토큰화입니다. 적절한 장비를 갖춘 애호가 및 상업 제작자는 수집가 또는 예술가가 게시한 작업에 입찰하여 작품을 인쇄하거나 제작할 수 있습니다. 토큰은 이 하드웨어 네트워크를 측정하고 제조 시설의 초기 비용을 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 온체인 코드가 있는 CC0 패러다임과 특히 잘 작동합니다.

한 단계 더 나아가 합성 생물학 및/또는 화학 제조도 생성 품질을 위한 흥미로운 방법이 될 수 있습니다. 예를 들어 생성 코드를 사용하여 실험실에서 재배한 결정의 특성, 식물의 표현형 등을 알고리즘적으로 결정할 수 있습니다.

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우리는 온라인 네트워크가 물리적 공간에 연결되는 디지털-물리적 미래를 굳게 믿습니다. 알고리즘 무작위성, 최종 사용자 매개변수화, 검증 가능한 고유성을 포함한 생성적 설계는 기존 제조 하드웨어를 통해 이식할 것으로 예상되는 프로그램 중 하나입니다.

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