Тренды AI-искусства
Выбор темы и подбор датасета
В последние годы искусственный интеллект стремительно меняет мир творчества, открывая новые горизонты для создания произведений искусства. Меня всегда привлекала идея, что машины могут не только помогать людям, но и самостоятельно создавать уникальные художественные работы. Когда я наткнулся на датасет, содержащий коллекцию произведений, созданных с помощью различных AI-алгоритмов, меня заинтересовало исследовать, как развивалось AI-искусство за последние годы и какие стили и платформы становятся наиболее популярными.
Целью данной работы является анализ трендов в AI-искусстве, выявление закономерностей в популярности разных стилей и платформ, а также визуализация этих данных в оригинальном и приятном для восприятия стиле. Для оформления визуализаций я выбрал палитру мягких и современных оттенков, которые отражают технологический и творческий характер темы.
цветовая палитра создана на основе обложки проекта
Описание данных
Источник: Датасет «AI-Generated Art Trends» размещён на платформе Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/waqi786/ai-generated-art-trends)
Краткое описание структуры данных: В датасете содержится более 50 записей, каждая из которых представляет отдельное произведение AI-сгенерированного искусства. Основные поля:
Artwork_ID — уникальный идентификатор работы Artist_Name — имя автора или AI-модели Art_Style — художественный стиль (например, Futurism, Impressionism, Surrealism и др.) Creation_Date — дата создания (год и месяц) Medium — техника исполнения (цифровая графика, коллаж, 3D-модель и др.) Tools_Used — инструменты или нейросети, использованные для генерации (DALL-E, MidJourney, GANPaint и др.) Popularity_Score — интегральный показатель популярности (учитывает лайки, просмотры, комментарии) Region — регион происхождения или популярности Art_Genre — жанр работы (портрет, пейзаж, абстракция и др.) Platform — платформа публикации (Instagram, Behance, Dribbble, Twitter и др.) Description — краткое описание работы Image_URL — ссылка на изображение
Обоснование выбора датасета: Данный датасет актуален, так как отражает современные тенденции в AI-генерируемом искусстве, охватывает разнообразие стилей, инструментов и платформ. Объём и структура данных позволяют выявлять закономерности в развитии цифрового искусства, анализировать динамику популярности различных художественных направлений и инструментов, а также строить визуализации для коммуникационного и арт-дизайна.
Анализ данных
Загрузка и очистка данных
Данные были импортированы из CSV-файла Kaggle. На этапе подготовки были обработаны пропуски (например, отсутствующие значения в полях Medium и Description), а также приведены к нужным типам данные по датам (Creation_Date преобразован в формат даты), числовым значениям (Popularity_Score) и категориям (Art_Style, Platform)
Ключевой вывод: Данные структурированы корректно, большая часть записей содержит полную информацию по основным полям, что позволяет проводить дальнейший анализ без существенных потерь информации.
Описательная статистика
Проведен анализ распределения произведений по годам, стилям и платформам.
Наиболее активный рост количества AI-артов наблюдается в 2023 и 2024 годах, что отражает стремительный рост интереса к AI-генерации в искусстве.
Ведущие стили: Futurism, Impressionism, Surrealism, Minimalism, Pop Art, Cubism, Realism, Abstract, Expressionism, Conceptual.
Основные платформы публикации: Instagram, Behance, Dribbble, Twitter, Tumblr, DeviantArt, ArtStation, Pinterest, Flickr, Reddit.
Ключевой вывод: AI-искусство активно развивается на международных платформах, а разнообразие стилей указывает на высокий уровень экспериментов и креативности в сообществе.
Группировка и агрегация
Выполнена агрегация по среднему значению Popularity_Score для разных стилей и платформ.
Наибольшая средняя популярность отмечена у стилей Futurism, Impressionism и Surrealism.
По платформам лидируют Instagram, Behance и Dribbble, где средний Popularity_Score существенно выше, чем на других площадках.
Ключевой вывод: Популярность AI-артов зависит не только от стиля, но и от выбранной платформы, что важно учитывать при продвижении работ и анализе трендов.
Анализ трендов во времени
Построены графики динамики количества и популярности работ по месяцам и годам.
В 2023–2024 годах наблюдается явный рост числа произведений и их популярности, особенно в таких стилях, как Futurism и Impressionism.
Некоторые стили (например, Minimalism и Conceptual) показывают стабильный интерес, а другие (Pop Art, Surrealism) — волнообразную динамику.
Ключевой вывод: Тренды AI-искусства быстро меняются, но определённые стили и платформы сохраняют устойчивую популярность, что позволяет прогнозировать дальнейшее развитие направления.
Визуализация
1. Линейный график: динамика публикаций и средней популярности по годам
2. Столбчатая диаграмма: распределение произведений по стилям
3. Boxplot: популярность по стилям
4. Круговая диаграмма: доля платформ публикации
Выводы
Анализ показал устойчивый рост количества и популярности AI-сгенерированного искусства за последние годы. В датасете представлены разнообразные стили и платформы, что отражает широкие возможности и мультиканальность распространения AI-арта. Популярность зависит как от стиля, так и от платформы, при этом профессиональные площадки демонстрируют более высокий уровень вовлечённости.
Исследование подтверждает, что AI-искусство становится важной частью современного креативного ландшафта и открывает новые перспективы для развития дизайна и цифрового творчества.
Описание применения генеративной модели
Изображение для обложки проекта было сгенерировано в нейросети Recraft.ai.
Также для оформления графиков в нужной цветовой гамме был использован ChatGPT-4o.
