Se você é um entusiasta de ativos digitais, investe em criptomoedas ou acompanha notícias de tecnologia, provavelmente já se deparou com um termo que está em alta: NFT, sigla em inglês para token não fungível (Non-Fungible Token).
Se antes esse era um assunto quase que exclusivo de comunidades de investimentos — e distante do público geral, portanto —, após vários famosos virarem notícia por terem investido milhões em artes digitais (como “imagens de macacos”), as pessoas começaram a querer entender mais sobre essa possível oportunidade no mercado.
![NFT](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/ai_art_carlos-1024x295.png)
Pela sua natureza não fungível, cada NFT é um objeto único, tornando-o um objeto escasso, exclusivo e desejado por colecionadores. Assim como só há uma Mona Lisa no mundo, que está exposta no Museu do Louvre, só há um bem virtual exclusivo associado a cada NFT.
Ou seja, mesmo que alguém faça uma cópia digital de determinada arte online, apenas a original possuirá valor comercial (ou seja, pessoas querendo pagar por ela).
![Neymar e NFTs](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/nft-neymar-cripto-628x353.jpg.webp)
É indiscutível e amplamente conhecido que o mercado de NFTs é uma grande oportunidade para investidores e artistas. No entanto, existe uma outra categoria de profissionais que começou a se beneficiar do momento, com vários profissionais obtendo ganhos consideráveis: os cientistas de dados.
Então, diga-me o que você acha dessa oportunidade de usar suas habilidades em Data Science para gerar suas próprias AI Arts ou virar um AI Artist e vendê-las como NFT?
R$ 5 milhões em 5 semanas com artes digitais
No final de 2021, o mundo da Arte foi surpreendido com a trajetória relâmpago de um artista desconhecido. Em apenas 5 semanas, ele saiu do completo anonimato e atingiu a expressiva quantia de R$ 5 milhões em artes digitais vendidas.
![NFTs Botto](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/808x808_cmsv2_a8c02e64-99e1-507e-9821-784cceb78ace-6273220.jpg)
![](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/808x808_cmsv2_8a5f6315-8210-5f83-a1ec-0c2d9c46b11c-6273220.jpg)
![Botto](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/808x808_cmsv2_f13d0124-8a53-58d8-bfdb-c68914a60a59-6273220.jpg)
Autointitulado “artista autônomo descentralizado” e inspirado pelas técnicas do pintor renascentista Leonardo da Vinci, Botto também possui um ritmo impressionante de produção. Com 350 novas obras por semana, o seu estilo artístico se mantém em constante evolução.
Com uma comunidade crescente de fãs, as aspirações de Botto são ambiciosas. Espera-se que, em um futuro não muito distante, ele também seja capaz de escrever livros e compor músicas. E, se isso está soando como humanamente impossível para você, eu quero lhe dizer que o seu julgamento não foi tão equivocado.
Botto não é um humano, mas um modelo de Deep Learning treinado por um cientista de dados.
Um algoritmo de IA capaz de criar artes completamente originais, com um ritmo de produção impressionante e que já vendeu mais de R$ 5 milhões em marketplaces de NFT.
Vamos dar uma olhada na arquitetura que permitiu essa oportunidade fantástica para os entusiastas, artistas e investidores do mercado de criptomoedas.
VQGAN + CLIP e GPT-3
O modelo utilizado por Botto para gerar artes é baseado nas combinações VQGAN, CLIP, GPT-3, entre outras técnicas customizadas para data augmentation. Esses modelos, aliás, estão entre as maiores redes neurais profundas disponibilizadas publicamente, com milhões de obras de artes analisadas.
![Arquitetura baseada em VQGAN + CLIP para geração de artes](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/Screen-Shot-2022-06-17-at-07.07.34-1024x977.png)
Como esses modelos também foram treinados para reconhecer faces, animais, objetos, imagens, movimentos artísticos, poemas, ensaios, prosas, entre outros, eles fornecem um enorme espaço latente para que o cientista de dados trabalhe. Ou seja, a variação permite que não se fique restrito a uma única área de pesquisa.
O processo de criação de artes pelo artista digital Botto envolve, primeiramente, a criação de um prompt de escrita (por meio de um algoritmo) contendo sentenças completas ou palavras aleatórias.
![prompt de escrita](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/image-16-1024x361.png)
Esse prompt é enviado para a arquitetura neural VQGAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network), que combina redes neurais convolucionais com Transformadores, visando a uma imagem final em alta resolução.
Como é da natureza das Redes Adversárias Generativas (Generative Adversarial Networks – GAN), a VQGAN irá gerar muitas imagens semelhantes. Por esse motivo, é de bom grado inserir uma outra arquitetura para avaliar o quão adequado um prompt (ou legenda) está em relação a determinada arte gerada.
![algoritmo Gradiente Descent](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/Screen-Shot-2022-06-17-at-07.54.02-1024x200.png)
É aí que a rede neural CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) entra no processo, dando notas para cada arte gerada pela VQGAN, em um processo baseado no algoritmo Gradient Descent a fim de otimizar a nota atribuída a cada iteração. Como está escrito no site da OpenAI, o objetivo da CLIP é conectar textos e imagens.
Ah, vale ressaltar também que as descrições usadas na criação são geradas pelo famoso GPT-3. De acordo com a documentação pública, são a única parte do processo em que há uma curadoria humana.
Por fim, o output gerado pelo modelo será redimensionado para 2048×2048 pixels por meio de uma técnica conhecida como neural upscaling. Ainda de acordo com a documentação do Botto, essa é a dimensão máxima que a combinação utilizada pode fornecer por meio de uma GPU e sem perder algumas características desejáveis.
Crie sua própria Arte NFT baseada em VQGAN + CLIP
Há algumas semanas comecei uma sequência de aulas para os alunos da Escola de Data Science (EDS) voltadas à geração de artes e mercado de NFT. Essa jornada (que está sendo uma das melhores que já fiz) irá possibilitar que meus alunos aprendam a usar uma arquitetura baseada em VQGAN + CLIP (a mesma do artista robô Botto).
![Arte gerada usando VQGAN + CLIP](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/data-scientists-in-a-dystopian-world-2.png)
A figura acima foi uma arte que eu gerei com essa combinação VQGAN + CLIP. Para você ter noção do poder dessas, após configuradas e treinadas, bastou informar o seguinte prompt de texto como argumento e executar o script.
“cientistas de dados programando em um mundo distópico”
Texto usado para gerar a minha AI Art
Apenas com recursos gratuitos de GPU (Google Colab), em 20 minutos é possível obter uma arte completamente original e em vários estilos possíveis. De traços pós-modernistas, como os de Van Gogh, a pixelarts, que o remeterão à nostalgia dos jogos do Nintendo (8 bits).
Aprenda AI Arts na Escola de Data Science
Abrangendo tanto a parte teórica (amparado pelas publicações científicas mais recentes) quanto a prática (Jupyter Notebooks disponibilizados no Google Colab), as aulas permitirão que os alunos não sejam meros executores de código, mas capazes de entender todas as etapas e as customizar de acordo com a sua necessidade.
![Mapa mental](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/Screen-Shot-2022-06-17-at-08.27.32-1024x622.png)
Todos que me conhecem sabem que eu não consigo aceitar a ideia de ensinar apenas códigos e exemplos prontos. Como todo aluno que ainda carrega o ITA no sangue, eu gosto de trazer conceitos bem definidos, papers acadêmicos de journals relevantes e exemplos práticos do mundo real.
Assim, logo na primeira aula, eu compartilhei o mapa mental que construí durante minha pesquisa e as referências bibliográficas que deram origem aos modelos mais usados na indústria.
![As etapas da Art Generation foram realizadas dentro do Google Colab](https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2022/06/Screen-Shot-2022-04-27-at-11.06.43-2.jpg)
Obviamente, para se chegar no fantástico mundo novo das GAN, desenvolvi uma trilha completa a fim de fornecer o embasamento teórico e conceitos que as sustentam. Dentre os assuntos abordados ao se tornar aluno EDS, você irá ter acesso a mais de 150 horas de conteúdo, incluindo:
- Aulas teóricas e projetos práticos de Deep Leaning e TensorFlow (disponível)
- Curso completo de Visão Computacional com 6 projetos com OpenCV (disponível)
- Curso de Estatística Descritiva para Iniciantes (disponível)
- Autoencoders (disponível)
- Neural Style Transfer (disponível)
- Generative Adversarial Networks (disponível a partir de 19/JUNHO)
Clique no link acima e aprenda técnicas para criar suas artes para o mercado de NFT.