কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দৃশ্যকলা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দৃশ্যকলা (Artificial intelligence visual art), বা এআই শিল্পকলা (AI art) হলো এমন এক প্রকার দৃশ্যকলা যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) প্রোগ্রাম প্রয়োগের মাধ্যমে তৈরি বা উন্নত করা হয়। এর জন্য সাধারণত টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়। স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিল্প তৈরির প্রক্রিয়া প্রাচীনকাল থেকেই বিদ্যমান। ১৯৫০-এর দশকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্ষেত্রের প্রতিষ্ঠা হয় এবং এর পরপরই শিল্পীরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে শিল্প তৈরি করতে শুরু করেন। এর মধ্যে বেশ কয়েকটি উল্লেখযোগ্য সৃষ্টি জাদুঘরে প্রদর্শিত হয়েছে এবং পুরস্কার লাভ করেছে। এর ইতিহাস জুড়ে, এআই মানুষের মন, কৃত্রিম সত্তা এবং মানব-এআই সহযোগিতায় শিল্পের প্রকৃতি সম্পর্কিত অনেক দার্শনিক প্রশ্নের জন্ম দিয়েছে।

২০২০-এর দশকের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রসারের সময়, মিডজার্নি, ডাল-ই এবং স্টেবল ডিফিউশন-এর মতো টেক্সট-টু-ইমেজ মডেলগুলো জনসাধারণের জন্য ব্যাপকভাবে সহজলভ্য হয়ে ওঠে, যা ব্যবহারকারীদের অল্প পরিশ্রমে দ্রুত চিত্র তৈরি করার সুযোগ করে দেয়। ২০২০-এর দশকে এআই শিল্পের আলোচনা মূলত মেধাস্বত্ব, প্রতারণা, মানহানি এবং প্রযুক্তিগত বেকারত্বসহ ঐতিহ্যবাহী শিল্পীদের ওপর এর প্রভাবের মতো বিষয়গুলোকে কেন্দ্র করে আবর্তিত হয়েছে।

 ইতিহাস 

 প্রাথমিক ইতিহাস 
স্বয়ংক্রিয় শিল্পের উৎপত্তি অন্তত প্রাচীন গ্রিক সভ্যতার অটোম্যাটার সময়কাল থেকে খুঁজে পাওয়া যায়, যখন ডেডালাস এবং আলেকজান্দ্রিয়ার হিরো-র মতো উদ্ভাবকদের টেক্সট লিখতে, শব্দ তৈরি করতে এবং সঙ্গীত বাজাতে সক্ষম যন্ত্রের নকশা তৈরি করার বর্ণনা পাওয়া যায়। সৃজনশীল অটোম্যাটন সমগ্র ইতিহাস জুড়েই বিকশিত হয়েছে, যেমন ১৮০০ সালের দিকে তৈরি মাইলারডেটের অটোম্যাটন, যা একাধিক অঙ্কন এবং কবিতা তৈরি করতে সক্ষম ছিল।

এছাড়াও ১৯ শতকে অ্যাডা লাভলেস লিখেছিলেন যে, সঙ্গীত এবং কবিতা তৈরি করার জন্য "কম্পিউটিং অপারেশন" ব্যবহার করা যেতে পারে।Natale, S., & Henrickson, L. (2022). The Lovelace Effect: Perceptions of Creativity in Machines. White Rose Research Online. Retrieved September 24, 2024, from https://eprints.whiterose.ac.uk/182906/6/NMS-20-1531.R2_Proof_hi%20%282%29.pdfLovelace, A. (1843). Notes by the translator. Taylor's Scientific Memoirs, 3, 666-731. ১৯৫০ সালে অ্যালান টুরিংয়ের গবেষণাপত্র "কম্পিউটিং মেশিনারিজ অ্যান্ড ইন্টেলিজেন্স"-এ যন্ত্র মানুষের আচরণ বিশ্বাসযোগ্যভাবে অনুকরণ করতে পারে কি না, সে বিষয়ে আলোকপাত করা হয়। এর কিছুক্ষণ পরেই, ১৯৫৬ সালে ডার্টমাউথ কলেজে একটি গবেষণা কর্মশালায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রাতিষ্ঠানিক শৃঙ্খলার গোড়াপত্তন হয়।

প্রতিষ্ঠার পর থেকে, এআই গবেষকরা মানুষের মনের প্রকৃতি এবং মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন কৃত্রিম সত্তা তৈরির পরিণতি সম্পর্কে দার্শনিক প্রশ্নগুলো অন্বেষণ করেছেন; এই বিষয়গুলো এর আগে প্রাচীনকাল থেকেই পুরাণ, কল্পকাহিনী এবং দর্শনে অন্বেষণ করা হয়েছে।

 শৈল্পিক ইতিহাস 

প্রথম দিকের অন্যতম তাৎপর্যপূর্ণ এআই শিল্প ব্যবস্থা হলো অ্যারন (AARON), যা ১৯৬০-এর দশকের শেষভাগে সান দিয়েগোর ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ে হ্যারল্ড কোহেন দ্বারা বিকশিত হয়েছিল। অ্যারন গোফাই (GOFAI) প্রোগ্রামিংয়ের যুগে প্রযুক্তিগত চিত্র তৈরি করতে একটি প্রতীকী নিয়ম-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করেছিল এবং কোহেন চিত্রাঙ্কনের কাজকে কোড করার উদ্দেশ্যে এটি তৈরি করেছিলেন। ১৯৭২ সালে লস অ্যাঞ্জেলেস কাউন্টি মিউজিয়াম অব আর্ট-এ অ্যারনকে প্রদর্শিত হয়। ১৯৭৩ থেকে ১৯৭৫ সাল পর্যন্ত কোহেন স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণাগারে কাজ করার সময় অ্যারনের আরও উন্নয়ন করেন। ২০২৪ সালে, হুইটনি মিউজিয়াম কোহেনের কর্মজীবনের এআই শিল্পকর্ম প্রদর্শন করে, যার মধ্যে তার প্রাথমিক রোবোটিক অঙ্কন যন্ত্রগুলোর পুনঃনির্মিত সংস্করণও ছিল।

কার্ল সিমস ১৯৮০-এর দশক থেকে কৃত্রিম জীবন ব্যবহার করে তৈরি করা শিল্পকর্ম প্রদর্শন করে আসছেন। তিনি ১৯৮৭ সালে এমআইটি মিডিয়া ল্যাব থেকে কম্পিউটার গ্রাফিক্সে স্নাতকোত্তর (M.S.) ডিগ্রি লাভ করেন এবং ১৯৯০ থেকে ১৯৯৬ সাল পর্যন্ত সুপারকম্পিউটার প্রস্তুতকারক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোম্পানি থিংকিং মেশিনে আর্টিস্ট-ইন-রেসিডেন্স হিসেবে কাজ করেন। কৃত্রিম বিবর্তন ব্যবহার করে তৈরি ভিডিওর জন্য ১৯৯১ এবং ১৯৯২ উভয় সালেই সিমস প্রিক্স আর্স ইলেক্ট্রনিকা-তে গোল্ডেন নিকা পুরস্কার জেতেন। ১৯৯৭ সালে, সিমস টোকিওর এনটিটি ইন্টারকমিউনিকেশন সেন্টার-এর জন্য ইন্টারেক্টিভ কৃত্রিম বিবর্তনের ইনস্টলেশন গ্যালাপাগোস তৈরি করেন। ইঞ্জিনিয়ারিং ডেভেলপমেন্টে অসামান্য অর্জনের জন্য ২০১৯ সালে সিমস একটি এমি পুরস্কার লাভ করেন।


২০১৪ সালে, স্টেফানি ডিঙ্কিন্স কনভারসেশনস উইথ বিনা৪৮ (Conversations with Bina48) নিয়ে কাজ শুরু করেন। এই সিরিজের জন্য, ডিঙ্কিন্স বিনা৪৮ (BINA48)-এর সাথে তার কথোপকথন রেকর্ড করেন, যা দেখতে একজন মধ্যবয়সী কৃষ্ণাঙ্গ নারীর মতো একটি সামাজিক রোবট। ২০১৯ সালে, ডিঙ্কিন্স "অ-শ্বেতাঙ্গ মানুষের আগ্রহ এবং সংস্কৃতির" উপর ভিত্তি করে একটি বিবর্তনশীল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরি করার জন্য ক্রিয়েটিভ ক্যাপিটাল পুরস্কার লাভ করেন।

২০১৫ সালে, সুগয়েন চুং মিমিক্রি (ড্রয়িং অপারেশনস ইউনিট: জেনারেশন ১) শুরু করেন, যা শিল্পী এবং একটি রোবোটিক হাতের মধ্যে একটি চলমান সহযোগিতা। ২০১৯ সালে, চুং একটি রোবোটিক বাহুর সাথে তার অবিচ্ছিন্ন পারফরম্যান্সের জন্য লুমেন প্রাইজ জেতেন, যে রোবোটিক বাহুটি এআই ব্যবহার করে চুংয়ের মতো একইভাবে আঁকার চেষ্টা করে। thumb|২০১৮ সালে একটি জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক-এর সাহায্যে তৈরি এডমন্ড ডি বেলাসি২০১৮ সালে, নিউইয়র্কের ক্রিস্টিসে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্পের একটি নিলাম অনুষ্ঠিত হয়, যেখানে এআই শিল্পকর্ম এডমন্ড ডি বেলাসি ৪৩২,৫০০ মার্কিন ডলারে বিক্রি হয়, যা এর ৭,০০০-১০,০০০ মার্কিন ডলার অনুমানের চেয়ে প্রায় ৪৫ গুণ বেশি ছিল। শিল্পকর্মটি প্যারিস-ভিত্তিক কালেক্টিভ অবসিয়াস তৈরি করেছিল।

২০২৪ সালে, জাপানি চলচ্চিত্র জেনারেআইডোস্কোপ (generAIdoscope) মুক্তি পায়। চলচ্চিত্রটি সহ-পরিচালনা করেছেন হিরোতাকা আদাচি, তাকেশি সোনে এবং হিরোকি ইয়ামাগুচি। চলচ্চিত্রের সমস্ত ভিডিও, অডিও এবং সঙ্গীত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল।

২০২৫ সালে, জাপানি অ্যানিমে টেলিভিশন সিরিজ টুইনস হিনাহিমা প্রকাশিত হয়। ফটোগ্রাফগুলোকে অ্যানিমে দৃষ্টান্তে কাটা এবং রূপান্তর করার প্রক্রিয়ায় এআই সহায়তায় অ্যানিমেটি উৎপাদিত এবং অ্যানিমেট করা হয়েছিল এবং পরবর্তীতে শিল্পকর্মীদের দ্বারা রিটাচ করা হয়েছিল। চরিত্র এবং লোগোর মতো বাকি অংশগুলোর বেশিরভাগই বিভিন্ন সফটওয়্যার দিয়ে হাতে আঁকা হয়েছিল।

 প্রযুক্তিগত ইতিহাস 
ডিপ লার্নিং, যা মানুষের মস্তিষ্ককে অনুকরণ করার চেষ্টাকারী এর বহু-স্তরীয় কাঠামোর দ্বারা চিহ্নিত, প্রথম ২০১০-এর দশকে আবির্ভূত হয়, যা এআই শিল্পের জগতে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন ঘটায়। ডিপ লার্নিং যুগে, জেনারেটিভ শিল্পের জন্য মূলত এই ধরনের নকশাগুলো রয়েছে: অটোরেগ্রেসিভ মডেল, ডিফিউশন মডেল, গ্যানস (GANs), নরমালাইজিং ফ্লোজ।

২০১৪ সালে, ইয়ান গুডফেলো এবং মন্ট্রিয়ল বিশ্ববিদ্যালয়ের সহকর্মীরা জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) তৈরি করেন, যা এক ধরণের ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক যা চিত্রের মতো ইনপুট ডেটার পরিসংখ্যানগত বন্টন অনুকরণ করতে শিখতে সক্ষম। গ্যান (GAN) নতুন চিত্র তৈরি করতে একটি "জেনারেটর" ব্যবহার করে এবং তৈরি করা চিত্রগুলোকে সফল হিসেবে বিবেচনা করা হবে কিনা তা নির্ধারণ করতে একটি "ডিসক্রিমিনেটর" ব্যবহার করে। পূর্ববর্তী অ্যালগরিদমিক শিল্পের বিপরীতে যা হাতে-কোড করা নিয়ম অনুসরণ করত, জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কগুলো উদাহরণ চিত্রগুলোর একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করে একটি নির্দিষ্ট নন্দনতত্ত্ব শিখতে পারে।

২০১৫ সালে, গুগলের একটি দল ডিপড্রিম প্রকাশ করে, এমন একটি প্রোগ্রাম যা একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে অ্যালগরিদমিক প্যারেডোলিয়া-র মাধ্যমে চিত্রগুলোতে প্যাটার্ন খুঁজে বের করে এবং তা উন্নত করে। এই প্রক্রিয়াটি ইচ্ছাকৃতভাবে অতি-প্রক্রিয়াজাত চিত্র তৈরি করে যা দেখতে স্বপ্নের মতো এবং একটি সাইকেডেলিক অভিজ্ঞতার কথা মনে করিয়ে দেয়। পরবর্তীতে, ২০১৭ সালে, একটি শর্তসাপেক্ষ গ্যান (GAN) ইমেজনেট-এর ১০০০টি ইমেজ ক্লাস তৈরি করতে শেখে, ইমেজনেট হলো ভিজ্যুয়াল বস্তু শনাক্তকরণ সফটওয়্যার গবেষণায় ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা একটি বৃহৎ ভিজ্যুয়াল ডেটাবেস। র্যান্ডম নয়েজ এবং একটি নির্দিষ্ট ক্লাস লেবেল উভয়ের ওপর গ্যানকে শর্তযুক্ত করে, এই পদ্ধতিটি ক্লাস-শর্তসাপেক্ষ মডেলগুলোর জন্য চিত্র সংশ্লেষণের গুণমান উন্নত করেছিল।

চিত্র তৈরির জন্য অটোরেগ্রেসিভ মডেল ব্যবহৃত হতো, যেমন পিক্সেআরএনএন (PixelRNN) (২০১৬), যা একটি রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক-এর সাহায্যে একটির পর একটি পিক্সেল স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করে। অ্যাটেনশন ইজ অল ইউ নিড (২০১৮)-এ ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার প্রস্তাবিত হওয়ার পরপরই, এটি চিত্রগুলোর অটোরেগ্রেসিভ তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে টেক্সট কন্ডিশনিং ছাড়াই।

২০১৮ সালে চালু হওয়া ওয়েবসাইট আর্টব্রিডার, ব্যবহারকারীদের মুখমণ্ডল, ল্যান্ডস্কেপ এবং পেইন্টিংয়ের মতো চিত্র তৈরি এবং পরিবর্তন করতে পারার জন্য স্টাইলগ্যান এবং বিগগ্যান (BigGAN) মডেল ব্যবহার করে।

২০২০-এর দশকে, টেক্সট-টু-ইমেজ মডেলগুলো, যা প্রম্পট-এর উপর ভিত্তি করে চিত্র তৈরি করে, ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হতে শুরু করে, যা এআই-জেনারেটেড শিল্পকর্ম তৈরিতে আরও একটি পরিবর্তনের সূচনা করে।

২০২১ সালে, জিপিটি-২ এবং জিপিটি-৩-এ ব্যবহৃত প্রভাবশালী লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ জেনারেটিভ প্রি-ট্রেইনড ট্রান্সফরমার মডেল ব্যবহার করে, ওপেনএআই টেক্সট-টু-ইমেজ এআই মডেল ডাল-ই ১ দিয়ে তৈরি একাধিক চিত্র প্রকাশ করে। এটি এমন একটি অটোরেগ্রেসিভ জেনারেটিভ মডেল যার আর্কিটেকচার মূলত জিপিটি-৩-এর মতোই। এর পাশাপাশি, ২০২১ সালের শেষের দিকে, এলিওথারএআই (EleutherAI) ওপেনএআই-এর ক্লিপ (CLIP) মডেলের উপর ভিত্তি করে ওপেন সোর্স ভিকিউগ্যান-ক্লিপ (VQGAN-CLIP) প্রকাশ করে। ডিফিউশন মডেলগুলো, যা বিদ্যমান ডেটার উপর ভিত্তি করে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে ব্যবহৃত জেনারেটিভ মডেল, প্রথম ২০১৫ সালে প্রস্তাব করা হয়েছিল, তবে সেগুলো ২০২১ সালের প্রথম দিকে গ্যান (GAN)-এর চেয়ে ভালো পারফর্ম করতে শুরু করে। ল্যাটেন্ট ডিফিউশন মডেল ২০২১ সালের ডিসেম্বরে প্রকাশিত হয় এবং এটি পরবর্তীকালে (আগস্ট ২০২২) স্টেবিলিটি এআই, এলএমইউ মিউনিখের কমপভিস গ্রুপ এবং রানওয়ের মধ্যে সহযোগিতার মাধ্যমে তৈরি স্টেবল ডিফিউশন-এর ভিত্তি হয়ে ওঠে।

২০২২ সালে, মিডজার্নি প্রকাশিত হয়, যার পরে মে ২০২২ সালে গুগল ব্রেইন-এর ইমাজেন এবং পার্টি (Parti) ঘোষণা করা হয়, এরপর মাইক্রোসফটের নুওয়া-ইনফিনিটি (NUWA-Infinity), এবং সোর্স-অ্যাভেইলেবল স্টেবল ডিফিউশন আগস্ট ২০২২-এ প্রকাশিত হয়। ডাল-ই ২ (DALL-E 2), যা ডাল-ই এর উত্তরসূরি, বিটা-পরীক্ষা করে প্রকাশ করা হয় (এর আরও উত্তরসূরি ডাল-ই ৩ ২০২৩ সালে প্রকাশিত হয়)। স্টেবিলিটি এআই-এর ড্রিমস্টুডিও (DreamStudio) নামক একটি স্টেবল ডিফিউশন ওয়েব ইন্টারফেস রয়েছে, এছাড়াও ক্রিটা, ফটোশপ, ব্লেন্ডার, এবং গিম্প-এর জন্য প্লাগইন, এবং অটোমেটিক১১১১ (Automatic1111) ওয়েব-ভিত্তিক ওপেন সোর্স ইউজার ইন্টারফেস রয়েছে। স্টেবল ডিফিউশনের মূল প্রি-ট্রেইনড মডেলটি হাগিং ফেস হাব-এ শেয়ার করা হয়।

আইডিওগ্রাম ২০২৩ সালের আগস্টে প্রকাশিত হয়, এই মডেলটি পাঠযোগ্য টেক্সট তৈরি করার ক্ষমতার জন্য পরিচিত।

২০২৪ সালে, ফ্লাক্স প্রকাশিত হয়। এই মডেলটি বাস্তবসম্মত চিত্র তৈরি করতে পারে এবং এটি এক্সে (পূর্বে টুইটার) ব্যবহৃত চ্যাটবট গ্রোক এবং মিস্ত্রাল এআই-এর চ্যাটবট ল্য চ্যাট-এ একীভূত করা হয়। স্টেবল ডিফিউশনের পিছনের গবেষকদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত ব্ল্যাক ফরেস্ট ল্যাবস ফ্লাক্স তৈরি করে। গ্রোক পরে একই বছরের ডিসেম্বরে নিজস্ব টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল অরোরা-তে পরিবর্তিত হয়। বেশ কয়েকটি কোম্পানি তাদের পণ্যের পাশাপাশি একটি ইমেজ এডিটিং সেবার সাথে একীভূত এআই মডেলও তৈরি করেছে। অ্যাডোবি ইনকর্পোরেটেড এআই মডেল ফায়ারফ্লাই প্রকাশ করেছে এবং এটিকে প্রিমিয়ার প্রো, ফটোশপ এবং ইলাস্ট্রেটরে একীভূত করেছে। মাইক্রোসফটও প্রকাশ্যে মাইক্রোসফট পেইন্ট-এর জন্য এআই ইমেজ-জেনারেটর ফিচারের ঘোষণা দিয়েছে। এর পাশাপাশি, ২০২৪-এর দশকের মাঝামাঝি সময়ের টেক্সট-টু-ভিডিও মডেলগুলোর কিছু উদাহরণ হলো রানওয়ে-এর জেন-৪, গুগলের ভিডিওপয়েট, ওপেনএআই-এর সোরা, যা ২০২৪ সালের ডিসেম্বরে প্রকাশিত হয়, এবং এলটিএক্স-২ যা ২০২৫ সালে প্রকাশিত হয়।

২০২৫ সালে বেশ কয়েকটি মডেল প্রকাশিত হয়। ২০২৫ সালের মার্চে লঞ্চ হওয়া ওপেনএআই-এর জিপিটি ইমেজ ১ নতুন টেক্সট রেন্ডারিং এবং মাল্টিমোডাল ক্ষমতা প্রবর্তন করে, যা স্কেচ এবং টেক্সটের মতো বিভিন্ন ইনপুট থেকে ইমেজ তৈরি করতে সক্ষম। মিডজার্নি ভি৭ ২০২৫ সালের এপ্রিলে আত্মপ্রকাশ করে, যা উন্নত টেক্সট প্রম্পট প্রসেসিং প্রদান করে। মে ২০২৫-এ, ব্ল্যাক ফরেস্ট ল্যাবস-এর ফ্লাক্স.১ কনটেক্সট (Flux.1 Kontext) উচ্চ-মানের ইমেজ তৈরির জন্য একটি কার্যকর মডেল হিসাবে আবির্ভূত হয়, অন্যদিকে গুগলের উন্নত ফটোরিয়ালিজমসহ ইমাজেন ৪ প্রকাশিত হয়। উন্নত ইমেজ রেফারেন্স, টাইপোগ্রাফি এবং প্রম্পট বোঝার ক্ষমতাসহ ফ্লাক্স.২ নভেম্বর ২০২৫-এ আত্মপ্রকাশ করে।

 সরঞ্জাম এবং প্রক্রিয়া 

 পদ্ধতি 
শিল্পীরা এআই ভিজ্যুয়াল আর্ট তৈরি করতে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করেন। যখন টেক্সট-টু-ইমেজ ব্যবহার করা হয়, তখন এআই ডিফিউশন বা ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক আর্কিটেকচারের মতো মডেলগুলো ব্যবহার করে পাঠ্য বর্ণনার ওপর ভিত্তি করে চিত্র তৈরি করে। ব্যবহারকারীরা প্রম্পট ইনপুট করে এবং এআই সংশ্লিষ্ট দৃশ্য তৈরি করে। যখন ইমেজ-টু-ইমেজ ব্যবহার করা হয়, তখন এআই একটি প্রম্পট বা স্টাইল রেফারেন্সের ওপর ভিত্তি করে একটি ইনপুট চিত্রকে একটি নতুন শৈলী বা ফর্মে রূপান্তরিত করে, যেমন একটি স্কেচকে একটি ফটোরিয়ালিস্টিক চিত্রে পরিণত করা বা একটি শৈল্পিক শৈলী প্রয়োগ করা। যখন ইমেজ-টু-ভিডিও ব্যবহার করা হয়, তখন এআই একটি একক চিত্র বা চিত্রের ক্রম থেকে ছোট ভিডিও ক্লিপ বা অ্যানিমেশন তৈরি করে, যা প্রায়শই মোশন বা ট্রানজিশন যোগ করে। এর মধ্যে স্থির প্রতিকৃতি অ্যানিমেট করা বা গতিশীল দৃশ্য তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। যখন টেক্সট-টু-ভিডিও ব্যবহার করা হয়, তখন এআই সরাসরি টেক্সট প্রম্পট থেকে ভিডিও তৈরি করে, অ্যানিমেশন, বাস্তবসম্মত দৃশ্য বা বিমূর্ত ভিজ্যুয়াল তৈরি করে। এটি টেক্সট-টু-ইমেজ-এর একটি সম্প্রসারণ তবে টেম্পোরাল সিকোয়েন্সের ওপর ফোকাস করে।

 চিত্রকল্প (Imagery) 
ডিফিউশন মডেল নিয়ে কাজ করার সময় শিল্পীদের জন্য অনেক সরঞ্জাম উপলব্ধ রয়েছে। তারা ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উভয় প্রম্পট সংজ্ঞায়িত করতে পারে, তবে তাদের ভিএই (VAEs), লোরা (LoRA), হাইপারনেটওয়ার্ক, আইপি-অ্যাডাপ্টার এবং এম্বেডিং/টেক্সচুয়াল ইনভার্সন ব্যবহারে (বা ব্যবহার বাদ দেওয়ায়) পছন্দ করারও সুযোগ থাকে। শিল্পীরা গাইডেন্স স্কেল (যা সৃজনশীলতা এবং নির্ভুলতার ভারসাম্য বজায় রাখে), সিড (এলোমেলোতা নিয়ন্ত্রণ করতে), এবং আপস্কেলার (ছবির রেজোলিউশন বাড়াতে) সহ আরও অনেক সেটিং পরিবর্তন করতে পারে। নয়েজ ম্যানিপুলেশনের মাধ্যমে প্রি-ইনফারেন্সের সময় অতিরিক্ত প্রভাব বিস্তার করা যেতে পারে, অন্যদিকে ঐতিহ্যবাহী পোস্ট-প্রসেসিং কৌশলগুলো প্রায়শই পোস্ট-ইনফারেন্সে ব্যবহৃত হয়। লোকজন তাদের নিজস্ব মডেলও প্রশিক্ষণ দিতে পারে।

এছাড়াও, গাণিতিক প্যাটার্ন, ব্রাশের স্ট্রোক ও অন্যান্য চিত্রকর প্রভাব অনুকরণকারী অ্যালগরিদম, এবং জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs) ও ট্রান্সফরমারের মতো ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করে পদ্ধতিগত "নিয়ম-ভিত্তিক" চিত্র তৈরির কৌশলও তৈরি করা হয়েছে। বেশ কয়েকটি কোম্পানি এমন অ্যাপ্লিকেশন ও ওয়েবসাইট প্রকাশ করেছে, যা ব্যবহারকারীদের ম্যানুয়ালি অন্যান্য প্যারামিটার কনফিগার করার প্রয়োজন এড়িয়ে শুধুমাত্র ইতিবাচক প্রম্পটগুলোতে ফোকাস করার সুযোগ দেয়। এমন কিছু প্রোগ্রামও রয়েছে যা ফটোগ্রাফগুলোকে সুপরিচিত পেইন্টিং শৈলীর নান্দনিকতা অনুকরণ করে এমন স্টাইলাইজড চিত্রে রূপান্তর করতে সক্ষম।

এক্ষেত্রে সহজ গ্রাহকমুখী মোবাইল অ্যাপ থেকে শুরু করে জুপিটার নোটবুক ও ওয়েব ইউআই পর্যন্ত অনেক বিকল্প রয়েছে, যা কার্যকরভাবে চালানোর জন্য শক্তিশালী জিপিইউ (GPU)-র প্রয়োজন। অতিরিক্ত কার্যকারিতার মধ্যে রয়েছে "টেক্সচুয়াল ইনভার্সন" (textual inversion), যা অল্প কয়েকটি চিত্র থেকে শেখা ব্যবহারকারী-প্রদত্ত ধারণাগুলোর (যেমন কোনো বস্তু বা স্টাইল) ব্যবহারকে সক্ষম করে। এরপর সম্পর্কিত শব্দ বা শব্দগুচ্ছ (যা শেখা, প্রায়শই বিমূর্ত ধারণার জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে) থেকে অভিনব শিল্প তৈরি করা যায়। এছাড়াও মডেল এক্সটেনশন বা ফাইন-টিউনিং (যেমন ড্রিমবুথ) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

 প্রভাব এবং প্রয়োগ 
এআই-এর একটি সামাজিক পরিবর্তনের সম্ভাবনা রয়েছে, যার মধ্যে অপেশাদারদের দ্বারা নন-কমার্শিয়াল নিস জনরার প্রসার (যেমন সোলারপাঙ্ক-এর মতো সাইবারপাঙ্ক ডেরিভেটিভস), অভিনব বিনোদন, দ্রুত প্রোটোটাইপিং, শিল্প তৈরির সহজলভ্যতা বৃদ্ধি, এবং প্রচেষ্টা, ব্যয় বা সময়ের অনুপাতে শৈল্পিক উৎপাদন বৃদ্ধি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে—যেমন, খসড়া, খসড়া-সংজ্ঞা এবং চিত্রের উপাদান তৈরি করার মাধ্যমে (ইনপেইন্টিং)। তৈরি করা চিত্রগুলো কখনো কখনো স্কেচ হিসেবে, স্বল্প-খরচের পরীক্ষা-নিরীক্ষা, অনুপ্রেরণা, বা প্রুফ-অব-কনসেপ্ট পর্যায়ের ধারণাগুলোর ইলাস্ট্রেশন হিসেবে ব্যবহৃত হয়। অতিরিক্ত কার্যকারিতা বা উন্নতি জেনারেশন-পরবর্তী ম্যানুয়াল সম্পাদনার (অর্থাৎ পলিশিং) সাথেও সম্পর্কিত হতে পারে, যেমন পরবর্তীকালে ইমেজ এডিটর দিয়ে টুইক করা।

পেশাদার ভিজ্যুয়াল আর্টিস্ট ও ডিজাইনাররা চূড়ান্ত প্রোডাকশনের (কনভারজেন্ট থিংকিং) চেয়ে প্রাথমিক পর্যায়ের ধারণায়নে (ডাইভারজেন্ট থিংকিং) জেনারেটিভ এআই বেশি ব্যবহার করেন এবং যারা শারীরিক, স্থায়ী শিল্পকর্ম (যেমন, ভাস্কর্য, স্থাপত্য) তৈরি করেন তাদের তুলনায় যারা ডিজিটাল বা ক্ষণস্থায়ী আউটপুট (যেমন, ইউআই/ইউএক্স ডিজাইন, কনসেপ্ট আর্ট) তৈরি করেন তারা এগুলোকে আরও সহজে একীভূত করেন। শারীরিক ক্ষেত্রে, গাঠনিক অখণ্ডতা, বস্তুগত সীমাবদ্ধতা এবং সাংস্কৃতিক "নৃতাত্ত্বিক-গণনা" সংক্রান্ত উদ্বেগগুলো প্রায়শই এআইকে উৎপাদনের বিকল্প হিসেবে ব্যবহারের পরিবর্তে "পরিপূরক বর্ধন" ভূমিকায় সীমাবদ্ধ রাখে। তদুপরি, কর্মজীবনের পর্যায়ের উপর নির্ভর করে এর গ্রহণের প্রতি মনোভাব উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়; এন্ট্রি-লেভেলের পেশাদাররা জেনারেটিভ এআইকে বাজারে টিকে থাকার জন্য প্রয়োজনীয় ডিজিটাল সরঞ্জামগুলোর একটি বাস্তবসম্মত সম্প্রসারণ হিসেবে দেখেন, যেখানে সিনিয়র অনুশীলনকারীরা প্রায়শই মূর্ত দক্ষতা এবং দীর্ঘমেয়াদী দক্ষতা বিকাশের অবমূল্যায়নের বিষয়ে সমালোচনামূলক সন্দেহ প্রকাশ করেন।

 প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং এবং শেয়ারিং 

কিছু টেক্সট-টু-ইমেজ মডেলের প্রম্পটগুলোতে চিত্র এবং কীওয়ার্ডের পাশাপাশি কনফিগারযোগ্য প্যারামিটারও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যেমন শৈল্পিক শৈলী, যা প্রায়শই প্রম্পটে "[শিল্পীর নাম]-এর স্টাইলে" এর মতো কি-ফ্রেজ ব্যবহার করে ব্যবহৃত হয় /বা কোনো বিস্তৃত নন্দনতত্ত্ব/শিল্প শৈলী নির্বাচন করে। ইমেজ জেনারেটর থেকে নির্দিষ্ট চিত্র তৈরি করার জন্য প্রম্পটগুলো শেয়ার করা, ট্রেডিং করা, খোঁজা, ফর্কিং/পরিমার্জন বা সহযোগিতা করার জন্য বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম রয়েছে। প্রায়শই রেডিট এবং এআই শিল্প-নিবেদিত ওয়েবসাইটগুলোর মতো ইমেজ শেয়ারিং ওয়েবসাইটগুলোতে ইমেজের সাথে প্রম্পটগুলোও শেয়ার করা হয়। প্রম্পট চিত্র তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় সম্পূর্ণ ইনপুট নয়; উৎপাদিত চিত্র নির্ধারণকারী অন্যান্য ইনপুটগুলোর মধ্যে রয়েছে আউটপুট রেজোলিউশন, র‍্যান্ডম সিড এবং র‍্যান্ডম স্যাম্পলিং প্যারামিটার।

 সম্পর্কিত পরিভাষা 
সিন্থেটিক মিডিয়া, যার মধ্যে এআই শিল্প অন্তর্ভুক্ত, ২০২২ সালে একটি প্রধান প্রযুক্তি-চালিত প্রবণতা হিসেবে বর্ণিত হয়েছিল যা আগামী বছরগুলোতে ব্যবসাকে প্রভাবিত করবে। হার্ভার্ড কেনেডি স্কুলের গবেষকরা এক্স প্ল্যাটফর্মে এআই শিল্পের বিস্তার অধ্যয়নের পরপরই সিন্থেটিক মিডিয়াকে রাজনৈতিক ভুল তথ্যের বাহক হিসেবে কাজ করার বিষয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করেন। এআই ব্যবহার করে ফটোগ্রাফের মতো দেখতে চিত্র তৈরি করার পদ্ধতিটির জন্য প্রস্তাবিত একটি শব্দ হলো সিন্থোগ্রাফি (Synthography)।

 দার্শনিক প্রেক্ষাপট  
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা তৈরি ভিজ্যুয়াল আর্ট সৃজনশীলতা, স্বত্বাধিকার এবং চিত্রের অনটোলজিক্যাল অবস্থা (ontological status) নিয়ে দার্শনিক বিতর্কের জন্ম দিয়েছে। একটি প্রধান প্রশ্ন হলো শৈল্পিক মূল্য মানুষের উদ্দেশ্যপ্রণোদিত ইচ্ছা এবং চেতনার উপর নির্ভর করে কি না। সমালোচকরা যুক্তি দেন যে যেহেতু এআই সিস্টেমগুলোর বিষয়গত অভিজ্ঞতা এবং উদ্দেশ্যের অভাব রয়েছে, তাই তাদের আউটপুট "প্রকৃত" শৈল্পিক অভিব্যক্তি গঠন করতে পারে না। সমর্থকরা পাল্টা যুক্তি দেন যে নান্দনিক মূল্য উৎপাদকের অভ্যন্তরীণ অবস্থার পরিবর্তে কাজটির গ্রহণযোগ্যতা এবং সাংস্কৃতিক কার্যাবলীর উপর নির্ভর করে, এবং তারা এআই সিস্টেমগুলোকে সৃজনশীল অনুশীলনের প্রসারিত ধারণার মধ্যে সরঞ্জাম বা সহযোগী হিসেবে দেখেন।

এআই-জেনারেটেড চিত্রগুলো উপস্থাপনার ঐতিহ্যগত তত্ত্বগুলোকেও চ্যালেঞ্জ করে। ফটোগ্রাফি এবং ফিল্ম ঐতিহাসিকভাবে ভৌত বাস্তবতার সাথে একটি সূচকীয় সম্পর্ক বহন করে বলে বোঝা যায়, যার অর্থ এগুলো বিশ্বের ঘটনা বা বস্তুর সাথে কার্যকারণগতভাবে সংযুক্ত। এর বিপরীতে, জেনারেটিভ এআই সিস্টেমগুলো সরাসরি শারীরিক রেকর্ডিংয়ের পরিবর্তে পরিসংখ্যানগত প্যাটার্ন সংশ্লেষণের মাধ্যমে চিত্র তৈরি করে, যা এই সূচকীয় বন্ধনকে দুর্বল বা দূর করে।

মিডিয়া তাত্ত্বিক ইয়োহানেস গ্রেনজফার্থনার যুক্তি দেন যে ভিজ্যুয়াল সংস্কৃতিতে নৈতিক এবং রাজনৈতিক স্পষ্টতা বজায় রাখার জন্য এই পরিবর্তনের ক্ষেত্রে "অনটোলজিক্যাল ডিসক্লোজার" (ontological disclosure) প্রয়োজন — অর্থাৎ একটি চিত্র শারীরিকভাবে প্রাসঙ্গিক, হাইব্রিড নাকি সম্পূর্ণ সিন্থেটিক তার সুস্পষ্ট স্বীকৃতি।> এই বিতর্কটি এআই ভিজ্যুয়াল আর্টকে প্রযুক্তি, সত্যতা এবং শিল্পের বিবর্তিত সংজ্ঞা সম্পর্কে বৃহত্তর দার্শনিক আলোচনার কেন্দ্রে স্থাপন করে।

 এআই ব্যবহার করে বিদ্যমান শিল্পের বিশ্লেষণ 
মূল শিল্প তৈরির পাশাপাশি, ডিজিটাল আর্ট সংগ্রহগুলোকে পরিমাণগতভাবে বিশ্লেষণ করার জন্য এআই ব্যবহার করে এমন গবেষণা পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছে। গত কয়েক দশকে শিল্পকর্মের বৃহৎ আকারের ডিজিটাইজেশনের কারণে এটি সম্ভব হয়েছে। সেতিনিচ (CETINIC) এবং শি (SHE) (২০২২)-এর মতে, ইতিমধ্যে বিদ্যমান শিল্প সংগ্রহগুলো বিশ্লেষণ করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা শৈল্পিক শৈলীর বিকাশ এবং শৈল্পিক প্রভাবগুলো চিহ্নিত করার ক্ষেত্রে নতুন দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করতে পারে।

ডিজিটাইজড শিল্প বিশ্লেষণের জন্য দুটি গণনামূলক পদ্ধতি সাধারণত ব্যবহৃত হয়, ক্লোজ রিডিং এবং ডিস্ট্যান্ট ভিউয়িং। ক্লোজ রিডিং একটি অংশের নির্দিষ্ট চাক্ষুষ দিকগুলোর উপর ফোকাস করে। ক্লোজ রিডিং পদ্ধতিতে যন্ত্র দ্বারা সম্পাদিত কিছু কাজের মধ্যে রয়েছে গণনামূলক শিল্পী প্রমাণীকরণ এবং ব্রাশস্ট্রোক বা টেক্সচার বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ। বিপরীতে, ডিস্ট্যান্ট ভিউয়িং পদ্ধতির মাধ্যমে, একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের জন্য সম্পূর্ণ সংগ্রহ জুড়ে সাদৃশ্য পরিসংখ্যানগতভাবে দেখা যেতে পারে। এই পদ্ধতির সাথে সম্পর্কিত সাধারণ কাজগুলোর মধ্যে রয়েছে স্বয়ংক্রিয় শ্রেণিবিন্যাস, অবজেক্ট ডিটেকশন, মাল্টিমোডাল কাজ, শিল্প ইতিহাসে জ্ঞান আবিষ্কার এবং গণনামূলক নন্দনতত্ত্ব। কৃত্রিম চিত্রগুলো শিল্প প্রমাণীকরণের জন্য এআই অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং জালিয়াতি শনাক্ত করতেও ব্যবহৃত হতে পারে।

গবেষকরা এমন মডেলও চালু করেছেন যা শিল্পের প্রতি মানসিক প্রতিক্রিয়ার পূর্বাভাস দেয়। এরকম একটি মডেল হলো আর্টেমিস (ArtEmis), যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলোর সাথে যুক্ত একটি বৃহৎ-স্কেলের ডেটাসেট। আর্টেমিসে পাঠ্য ব্যাখ্যার পাশাপাশি ৬,৫০০ জনেরও বেশি অংশগ্রহণকারীর আবেগগত টীকা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই ডেটাসেট থেকে চাক্ষুষ ইনপুট এবং অনুষঙ্গী পাঠ্য বিবরণ উভয়ই বিশ্লেষণ করে, আর্টেমিস সূক্ষ্ম মানসিক পূর্বাভাস তৈরি করতে সক্ষম।

 এআই শিল্পের অন্যান্য রূপ 
ভিজ্যুয়াল আর্ট ছাড়াও অন্যান্য শিল্পে এআই ব্যবহৃত হয়েছে। জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে সঙ্গীত তৈরি করা হয়েছে, সেইসাথে ভিডিও গেম প্রোডাকশনে ইমেজারি ছাড়িয়েও, বিশেষ করে লেভেল ডিজাইন-এর জন্য (যেমন, কাস্টম ম্যাপ-এর জন্য) এবং ভিডিও গেমগুলোতে নতুন কন্টেন্ট (যেমন, কোয়েস্ট বা ডায়ালগ) বা ইন্টারেক্টিভ গল্প তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছে। এআই সাহিত্যকলা-তেও ব্যবহৃত হয়েছে, যেমন রাইটার্স ব্লক কাটিয়ে ওঠা, অনুপ্রেরণা প্রদান বা অংশবিশেষ পুনরায় লেখায় সাহায্য করা। রন্ধনশিল্পে, কিছু প্রোটোটাইপ রান্নার রোবট গতিশীলভাবে স্বাদ গ্রহণ করতে পারে, যা শেফদের রান্না প্রক্রিয়া চলাকালীন খাবারের উপাদান এবং স্বাদ বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে।

 "শিল্প" শব্দের ব্যবহার 
এআই সফটওয়্যার দ্বারা তৈরি কাজগুলোতে "শিল্প" (art) লেবেলের ব্যবহার শিল্পী, দার্শনিক, পণ্ডিত এবং আরও অনেকের মধ্যে বিতর্কের জন্ম দিয়েছে। বিভিন্ন পর্যবেক্ষক যুক্তি দেন যে মেশিন-জেনারেটেড ছবিগুলোকে "শিল্প" হিসেবে উল্লেখ করা ঐতিহ্যগত মানুষের শৈল্পিকতার বৈশিষ্ট্যগুলোকে ক্ষুণ্ণ করে, যেমন সৃজনশীলতা, দক্ষতা এবং ইচ্ছাকৃততা। সত্যিকারের শৈল্পিক সৃষ্টির বর্তমান সংজ্ঞাগুলো প্রায়শই মানুষের স্তরের উদ্দেশ্য, ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং আবেগ, সেইসাথে ঐতিহাসিক এবং/বা শৈল্পিক প্রেক্ষাপটের প্রয়োজনীয়তার ওপর জোর দেয়।

ন্যাশনাল লাইব্রেরি অফ মেডিসিনের একটি গবেষণার মতে, মানুষ স্বভাবতই এআই-জেনারেটেড হিসেবে বর্ণিত শিল্পকর্মের প্রতি পক্ষপাতিত্ব দেখায়। যখন গবেষণার অংশগ্রহণকারীদের দুটি তুলনামূলক চিত্র দেখানো হয়েছিল, যার মধ্যে কেবল একটিকে এআই দ্বারা কৃত্রিমভাবে তৈরি হিসেবে উপস্থাপন করা হয়েছিল, তখন বিষয়গুলো কৃত্রিমভাবে তৈরি হিসেবে বর্ণিত চিত্রটিকে শৈল্পিক মূল্যের দিক থেকে কম রেট দেওয়ার প্রবণতা দেখিয়েছিল। এটি ইঙ্গিত দেয় যে সামাজিক এবং সাংস্কৃতিক দৃষ্টিভঙ্গি কোনো চিত্রকে শিল্প হিসেবে বিবেচনা করা হবে কিনা তা নির্ধারণ করতে পারে, চিত্রের অন্যান্য চাক্ষুষ বৈশিষ্ট্য নির্বিশেষে।

২০২৩ সালে অ্যানুয়াল কনভেনশন অফ ডিজিটাল আর্ট অবজারভার্স-এ জমা দেওয়া একটি প্রতিবেদনে, স্যামুয়েল লুমিস লিখেছেন যে "এআই আর্ট" শব্দটি ঐতিহ্যবাহী শিল্পের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য একই সমালোচনামূলক মান দ্বারা মূল্যায়ন করার সময় মানবিক নির্দেশনা এবং মেশিন-চালিত জেনারেটিভ সিস্টেমের পণ্য হিসেবে এর দ্বৈত প্রকৃতিকে স্বীকার করে।Jonathan Doe: "A Summary and Analysis of Contemporary Digital Media Trends", published in Die Zeitung (February 2024)

 আরও দেখুন 

 তথ্যসূত্র 

বিষয়শ্রেণী:কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দৃশ্যকলা
বিষয়শ্রেণী:বিশ শতকের পরিচিতি
বিষয়শ্রেণী:বিশ শতকের শিল্পকলা আন্দোলন
বিষয়শ্রেণী:জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
বিষয়শ্রেণী:ডিজিটাল শিল্পকলা
বিষয়শ্রেণী:কম্পিউটার শিল্পকলা
বিষয়শ্রেণী:শিল্পকলা বিতর্ক
বিষয়শ্রেণী:চৌর্যবৃত্তি বিতর্কে জড়িত সৃষ্টিকর্ম
বিষয়শ্রেণী:ভিডিও ক্লিপ ধারণকারী নিবন্ধ