1kx：生成式製造——將代碼轉化為實物商品的技術堆棧和未來

消費品的未來是生成性的。

如今，鏈上生成算法主要用於視覺藝術領域，藝術家編寫代碼來創建數字和交互式作品、動畫和印刷品。然而，藝術可能只是這種新的鏈上創作過程的第一個適用媒介。我們相信，鏈上生成媒體將在所有其他消費品和奢侈品垂直領域激增，而這種藝術過程將通過生成製造以獨特的方式實現新型物理生產。

生成系列的吸引力是顯而易見的：消費者渴望能夠反映他們獨特身份的獨特產品，同時也將他們與更大的社區聯繫在一起。通過 1/1/x 模型，生成算法通過在更廣泛的集合中創建具有凝聚力美學的單一作品來實現這一目標。這些獨特的創作迎合了個人的特定品味，允許在部落內進行細粒度的表達，PFP 市場的迅速普及和圍繞特定生成性狀萌芽的利基社區證明了其在這方面的成功。

有趣的是，生成算法和 1/1/x 稀有度分佈也解決了大規模生產和定製之間的緊張關係。在傳統制造中，大規模製造定製產品通常不切實際且成本高昂。然而，生成算法可以直接集成到 3D 打印機、數控機床、激光打印機、自動織機和其他設備等製造硬件中，提供生產和分銷方面的可行性，同時提供稀缺性和獨特性。

社會動態與稀有性、數字創作與實體生產之間的相互作用，為新型消費品和奢侈品奠定了基礎，這些消費品和奢侈品結合了算法隨機性、最終用戶參數化和可驗證的獨特性，以滿足消費者的需求。

生成式製造的歷史

藝術家們一直將技術作為探索創造力新維度的手段。隨著時間的推移，這種關係發生了顯著的演變，從純粹的藝術努力轉變為藝術與製造業的融合。

• 20 世紀 60 年代 - 早期生成藝術：藝術家開始嘗試使用算法流程來創作藝術品。使用早期的計算機和編程語言以及筆式繪圖儀等工具，曼弗雷德·莫爾（Manfred Mohr）、維拉·莫爾納爾（Vera Molnár）和哈羅德·科恩（Harold Cohen）等藝術家開始創作算法驅動的藝術作品。
• 20 世紀 80 年代 - 個人電腦和軟件革命：個人電腦的出現使數字工具變得更容易使用。這使得更多的藝術家能夠嘗試這些新穎的藝術過程。
• 20 世紀 90 年代至 2000 年代 - 增材製造的誕生和擴張：隨著 3D 打印的出現和發展，藝術家看到了新的機遇。生成藝術家開始嘗試使用這些工具，直接根據軟件驅動的設計創作雕塑和裝置。
• 2000 年代至 2010 年代 - 數字藝術遇見數字製造：隨著這兩個領域的成熟，數字藝術家將與製造商、建築師和設計師合作，實現大型裝置。The Living 的 Hy-Fi 塔等項目使用了由玉米稈和蘑菇培育的有機磚，在其構思中融入了生成設計原則，並使用現代製造方法進行創作。大約在這個時候，為藝術家量身定製的軟件工具（例如Processing）使他們能夠創建複雜的程序化藝術，而無需深厚的編程知識。
• 2010 年代 - 工具和方法的成熟：生成藝術平臺和框架（例如 openFrameworks 和 TouchDesigner）越來越受歡迎。這些工具與更易於使用和先進的 3D 打印、激光切割和 CNC 銑削技術相結合，實現了無縫生產。例如，像 Nervous System 這樣的藝術家使用生成算法來設計獨特的珠寶和服裝，然後進行 3D 打印。
• 2020 年代 - 融合與協作：藝術、設計和製造之間的界限變得越來越模糊。藝術裝置、建築結構，甚至日常物品現在都展示了這種組合可以產生的獨特美學和功能。值得注意的是，此時鏈上藝術重新燃起了人們對生成藝術領域的興趣，使用加密輸入作為鏈上收藏的隨機種子。加上數字物理空間中的新基元，我們正在數字創作和物理生產的結合中取得新的灘頭陣地。

當今的生成藝術家不僅在創作藝術，而且在創作。他們正在重新定義消費品，將美學價值與功能設計融為一體，並推動藝術和工業的前沿發展。

Web3 實驗

在 web3 中，有各種關於生成式製造的早期實驗。

Trame 的 Neolice 織機

Trame x CPG 的Craft Nouveau是一系列專注於將傳統工藝與生成藝術相結合的系列，展示了生成代碼保存全球文化藝術風格的能力。Alexis André 的 Navette是 Craft Nouveau 的首個系列，其中 Alexis 編寫了一種算法，可以生成旨在由 Neolice Loom 自動編織的圖像 - Neolice Loom 是一種自動織布機，可以提取代碼來編織實體作品。

fx (hash)生態系統在製造方面進行了大量實驗——可能是由於其無需許可的自我發佈方法。Klangteppich 是一種不斷發展的動態 NFT，為織機提供指令，並允許收集器接收任何生成幀的物理片段。Mini Dahlias 在 NFT 的元數據中包含用 14 層激光切割 α-纖維素墊板創建 3.5 x 2.0 袖珍雕塑的說明。Nuages 可能會在 Joanie Lemercier 的雲系列上創造出一些變化，其中的輸出是由物理空間中的繪圖機重新創建的代碼。

fx(hash) 上可能存在 Nuages

除了工藝和藝術之外，時尚是衍生製造探索最多的途徑之一。9dcc 生產的 Iteration-002 是生成設計與物理產品相結合的早期例子。Iteration-002 襯衫是使用插入 SnowFro 的 Squiggles 算法的打印機實時生產的。打印機依靠源代碼的算法隨機性來確定襯衫上打印的設計的特徵，並且遵循與原始 10k 系列相同的特徵分佈。

9dcc 迭代-002

Tribute Brand 最近還重新混合了 Chromie Squiggle 算法來製作服裝。Chromie Squiggle 持有者可以使用其獨特的 Chromie Squiggle 生成個性化毛衣，而其他人則可以通過原始的 Chromie Squiggle 算法生成獨一無二的毛衣。此次掉落包括源自 Chromie Squiggle 源代碼的數字和實體 ODDS 毛衣。這些數字對象可以作為未來毛衣版本的藍圖，並可以在沉浸式環境中用作皮膚，每個獨特的 ODDS 數字對象都可以兌換相應的 ODDS 實體毛衣，由 Waste Yarn Project 手工製作。

其他著名的生成時尚項目包括 mmERCH 和 RSTLSS，這兩個項目都計劃圍繞算法隨機性和設計進行實驗。

Deep Objects 對生成產品採取了稍微不同的方法，使用社區策展引擎將其 GAN AI 模型生成的一百萬個設計削減為單個設計。這最後一件作品現在將在社區驅動的生成產品創作展示中進行 3D 打印。

生成式製造堆棧

衍生式製造堆棧可分為 5 層：

• 創建：使用算法或人工智能流程生成設計或概念的初始階段。
• 策展：選擇和完善生成的設計以實現期望的結果或規格的過程。
• 翻譯：將數字設計轉換為製造設備使用的機器可讀指令或代碼。
• 製造：使用各種材料和設備進行設計的物理生產或製造過程。
• 身份驗證/鏈接：驗證製造產品的真實性並將其鏈接到其數字孿生以確保來源。

創建層

創造商品從代碼開始。p5.j​​s 和 Processing 等庫為藝術家和設計師提供了創作生成藝術的強大工具。這些庫使用從 tx 哈希、令牌數據、塊頭等生成的種子通過鏈上隨機性進行擴展。ArtBlocks Engine 和 fx(hash) 等鏈上藝術引擎允許藝術家輕鬆地將這些隨機種子插入他們的代碼中，並直接在鏈上鑄造藝術品。

對於人工智能藝術家來說，這一層專注於模型開發和微調，以創造所需的美感。他們通常首先選擇一個預先存在的人工智能模型，例如生成對抗網絡（GAN）作為基礎。通過反向傳播，模型權重逐漸提高，以生成符合所需風格的藝術作品。藝術家通過策劃最具吸引力的輸出並將其合併回訓練數據集來提供反饋。這個迭代過程繼續進行，完善模型的性能並允許藝術家探索不同的可能性。除了自定義模型或穩定擴散 LoRA 之外，還有一些工具可以簡化此過程，例如 Scenario.gg。

管理層

在創建層之後，可以進一步細化代碼的輸出以匹配用戶的偏好。在創意編碼環境中，這通常採用多人參數化的形式，就像 fx(hash) 的 fx(params) 所提供的那樣。

在人工智能生成模型的背景下，管理通常是通過更廣泛的代幣持有者社區來完成的，就像 Botto 的生成算法和 Deep Objects 的社區設計流程一樣。

工作室或自行出版是策展過程的最後一步。這就是像 Trame 和 ArtBlocks 這樣的生成工作室向公眾展示作品的地方，或者 fx(hash) 作為自助出版商的地方。

翻譯層

一旦設定了算法和設計，生成的產品就必須轉換為用於製造硬件的機器可讀指令。翻譯是一個相對簡單的過程，其目標是在物理空間中儘可能準確地再現原件。

翻譯可以通過幾種不同的方式完成，包括：

• 藝術家/收藏家解讀。翻譯對象的最簡單方法是將物理設計規範留給藝術家或收藏家。他們將決定一件作品的製作方式、使用的材料、具體尺寸等。
• 嵌入特徵。一種更具可擴展性和有趣的方法是將製造所需的物理信息嵌入到 NFT 本身中。NFT 元數據中的特徵定義瞭解釋區域（例如掛毯的線數、線大小、編織指令等）。
• 直接實例化。第三種方法是直接生成可解釋資產：生成算法已經適用於製造硬件，或者算法的輸出是 3D 打印文件或 3D 網格的頂點。

製造層

翻譯後，生成的商品被製造出來。​​製造階段是將虛擬設計轉換為物理對象的關鍵步驟。3D 打印、數控銑削、激光切割、機器人打印機和自動編織等多種技術可用於創建不同材料和形狀的物體。

Trame 的生成陶器

對於上面提到的 Trame 與 Alexis Andre 的第一次合作，Neolice Loom 被用作製造硬件。Neolice Loom 接收藝術家的自定義腳本，並通過編織將代碼重新解釋到 3D 空間中。Trame 也正在擴展到新的媒介 - 上圖突出顯示了生成陶器的實驗。

雖然 Artmatr 專門針對當今的生成藝術製作，但它強調了先進的製造工具可以為數字產品的物理生產發揮什麼作用。藝術家與 Artmatr 團隊合作提交各種數字文件格式，例如代碼、3D 模型、PSD 文件 (Photoshop)、矢量和動畫。接下來，他們定義物理“線程”，包括介質（油、紫外線、丙烯酸）、基材、尺寸等參數。最後，這是通過使用機械臂和六軸打印機等機器來實現的。利用噴墨打印、噴槍和擠壓等不同技術，所得拓撲可以是 2D、2.5D 或 3D。

認證/鏈接層

創建物理對象後，需要將其鏈接回其數字孿生。這類似於時尚等其他空間的數字物理過程。使用Kong 和 IYK 製造的近場通信芯片、速記和 QR 碼只是連接數字與物理並提供來源認證的一些技術。

請查看我們最近關於數字物理基礎設施的文章，或者我們關於數字時尚的文章，其中深入探討了時尚特有的數字物理策略。

未來的可能性

展望未來，我們預計現有的鏈上生成藝術將充當衍生品的程序。我們通過在各種時尚項目中使用 Squiggles 看到了這一點，另一個早期的例子是 Terraflows，這是一個建立在 Terraforms 藝術程序之上的流場研究。這種網絡藝術可以在物理空間中對生成藝術進行令人著迷的重新詮釋。例如，可以使用 Fidenza 藝術腳本為 3D 打印房屋創建建築佈局。

未來另一個有趣的可能性是分散製造設施的代幣化，用於在某種物理基礎設施網絡中大規模生產生成品。擁有適當設備的愛好者和商業製造商可以通過競標收藏家或藝術家發佈的工作來打印或創作作品。令牌可以計量該硬件網絡並幫助引導製造設施的初始成本。這與帶有鏈上代碼的 CC0 範例配合得特別好。

更進一步來看，合成生物學和/或化學制造對於生成質量來說也可能是一個有趣的途徑：例如，生成代碼可用於通過算法確定實驗室生長的晶體的特徵、植物的表型等。

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我們堅信在線網絡接入物理空間的數字物理未來。生成式設計，包括算法隨機性、最終用戶參數化和可驗證的唯一性，是我們期望移植的一個這樣的程序——現有的製造硬件能夠實現這一目標。

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