ธุรกิจยุคใหม่เมื่องานครีเอทีฟสร้างสรรค์ได้ด้วย AI แล?

Last updated on ธ.ค. 2, 2021

Posted on ธ.ค. 2, 2021

NFT กำลังจะกลายเป็นโมเดลแพลตฟอร์มธุรกิจใหม่ ที่จะเป็นโอกาสให้กับศิลปินจำนวนมากได้แสดงผลงาน และสามารถขายสินค้าให้กับผู้ที่สนใจโดยไม่จำเป็นต้องผ่านคนกลางอีกต่อไป และไม่ว่าศิลปินจะถนัดในด้าน Visual Art, Audio Art หรือ Generative Art หรือไม่ถนัดงาน Art ในปัจจุบัน ก็ได้มี AI ที่จะมาช่วยให้คนธรรมดาสามารถสร้างสรรค์ผลงานให้เกิดขึ้นได้อย่างง่ายดาย หรือแม้กระทั่งช่วยให้ศิลปินสามารถรังสรรผลงานในรูปแบบใหม่ได้น่าสนใจอย่างไม่น่าเชื่อ

เราจะมาทำความรู้จักว่า NFT คืออะไร, วิธีการใช้ AI เพื่อสร้างสรรค์งานศิลปะ และการ Upload ผลงานศิลปะลงบน NFT กับ คุณมนัสพร ตรีรุ่งโรจน์ (คุณหญิง) แอดมินเพจ Noob Learning

คุณหญิงได้ให้นิยามของ NFT (Non-Fungible Token) คือ Marketplace ประเภทหนึ่งที่มีการแสดงความเป็น “เจ้าของ” ของสินทรัพย์ มีความแตกต่าง (Unique) มีมูลค่าที่ไม่เท่ากัน และไม่สามารถทดแทนกันได้ (Interchangeable) สามารถเป็นได้ทั้งงานศิลปะ รูปภาพ เสียง ผลงานศิลปะ ของสะสม ฯลฯ กล่าวโดยสรุปคือ เป็นชิ้นงานที่เป็นเอกลักษณ์ อยู่ในรูปแบบของ digital asset รูปแบบหนึ่ง ที่ไม่สามารถมีสิ่งได้มาทดแทนได้ นั่นเอง

ยกตัวอย่างเช่น 

  • CrytoPunks (NFT รูปแรกของโลก) มูลค่า 40,000 USD
  • NFT Song ของ Elon Musk ที่มีมูลค่ามากถึง 69,000,000 USD
  • ผลงานศิลปะของ Tik Shiro ที่มีมูลค่าหลักแสนบาท

คุณหญิงได้แนะนำสำหรับคนที่อยากลองอัพผลงานศิลปะขึ้น NFT ต้องเริ่มศึกษาว่ามี NFT ไหนบ้างที่เหมาะสมกับตัวเอง โดยคุณหญิงได้แนะนำเพิ่มเติมสำหรับผู้เริ่มต้น ให้ลองใช้เป็น Mintable เพราะเป็น Platform ที่สามารถลงผลงานก่อนได้ แล้วจะเก็บค่าธรรมเนียมเมื่อมีการซื้อขายเกิดขึ้นเท่านั้น โดยคุณหญิงเองได้เริ่มต้นใช้ เป็น Mintable เหมือนกัน และปัจจุบันมีลงผลงานที่ Opensea อีก 1 ช่องทางด้วย

โดยเล่าเพิ่มเติมอีกว่า จุดเริ่มต้นไอเดียการสร้างสรรค์ผลงานศิลปะด้วย AI นั้น เริ่มมาจากที่ตนเองมีความสนใจในการนำ Digital Asset ไปจำหน่ายบน NFT แต่เนื่องจากไม่สามารถสร้างผลงานศิลปะด้วยวิธีปกติทั่วไป เช่นการวาดรูปได้ จึงศึกษา และมองหา AI ที่มาช่วยสร้างสรรค์ผลงานให้เกิดขึ้นอย่างสร้างสรรค์ได้ จึงเลือกใช้เป็น GAN (Generative Adversarial Network) เป็นตัวช่วย


แล้ว GAN คืออะไร มีวิธีการในการใช้ หรือมีประโยชน์ต่อการสร้างสรรค์ผลงานศิลปะได้อย่างไรบ้าง

คุณหญิงได้อธิบาย GAN (Generative Adversarial Network) ไว้ว่าคือ AI ที่เรียนรู้จาก 2 ตัวแปร

ประกอบไปด้วย

  1. ตัวหลอก Generator
  2. คนตรวจ Discriminator 

โดยหน้าที่ของ Generator คือการเรียนรู้ และสร้างให้สิ่งที่ต้องการเหมือนจริงมากที่สุด ในขณะที่ Discriminator นั้น จะทำหน้าที่คัดกรองของจริงกับของปลอม จนกว่าจะได้สิ่งที่เหมือนจริงที่สุดจนแยกไม่ออก ซึ่งเป็น Machine Learning รูปแบบหนึ่งที่สามารถนำมาใช้ต่อยอดทำงานศิลปะได้หลากหลายรูปแบบ (สามารถเข้าไปดูรูปภาพประกอบคำอธิบายได้ที่ AI กับงานครีเอทีฟที่จะเปลี่ยนธุรกิจ)


คุณหญิงได้ยกตัวอย่างเป็นการใช้ ภาพแมว และ The Great Wave มา transfer style GAN2 ทำให้ภาพแมวรูปแบบใหม่ที่มีลวดลายบนตัวแมวที่สวยงาม โดยมีสีสันใกล้เคียงกันกับภาพ The Great Wave

คุณวิทย์เสริมเพิ่มเติมอีกว่า StyleGAN คือ Model 1 ชุดที่เราใส่ภาพจำนวนมาก (มากกว่าล้านชุด) เพื่อสอนให้ AI ได้เรียนรู้ และแยกแยะ โดยการลองสร้างผลงานออกมาเป็น First attempt ภาพจำลองชุดแรก และ Many attempt later สร้างภาพจำลองขึ้นเรื่อยๆ จนกว่าจะได้ภาพเสมือนจริง หรือเหมือนจริงๆ ในหลายๆรูปแบบ Even more attempts later โดยมี Generator และ Discriminator มาช่วยกันแยกแยะสิ่งที่ไม่ใช่ออกไปจนเหลือเพียงสิ่งที่ใกล้เคียงที่สุดไว้เท่านั้น

นอกจากนั้น StyleGAN ถูกสร้างขึ้นมาด้วย Concept ที่ต้องการให้ AI สามารถสร้างคนออกมาได้มีรายละเอียดสมจริงมากที่สุดนั่นเอง เนื่องจากคนมีรายละเอียดที่เยอะ ทั้ง รูปร่างหน้าตา ผม ขน อวัยวะต่างๆ ซึ่งเราสามารถ train ให้ AI เรียนรู้แล้วสร้างคนขึ้นมาได้อย่างสมบูรณ์แบบ หรือสามารถใช้ Python coding ไป run เพื่อให้เกิดเป็นสิ่งที่ต้องการได้เช่นกัน (สามารถเข้าไปนำ Python Code จากใน AI กับงานครีเอทีฟที่จะเปลี่ยนธุรกิจ มาทดลองใช้ได้) 

และคุณหญิงยังเสริมเพิ่มเติมอีกว่า StyleGAN ยังมีข้อจำกัดในส่วนของ Data Set ที่ AI ได้เรียนรู้ ว่ามีมากพอ หรือเป็นข้อมูลที่คัดกรองมาดีแล้วหรือไม่ รวมถึงข้อมูลที่ใส่ไปจะมีการ Bias เกิดขึ้นหรือไม่ รวมไปถึงทุกครั้งที่ AI generate ผลงานออกมารูปภาพอาจจะใช้ไม่ได้ 100% ต้องปรับเรื่อยๆจนกว่าจะได้ภาพตามที่ต้องการ


รับชมรายการเต็ม AI กับงานครีเอทีฟที่จะเปลี่ยนธุรกิจ และแวะมาพูดคุยเพิ่มเติมกันได้ที่เฟซบุ๊ค Creative Talk

trending trending sports recipe

Share on

Tags