Анімований живопис в новому медійному мистецтві: технологічні та комунікативні особливості

Purpose of article. The purpose of the research is to investigate the animated painting as the kind of New Media Art. Methodology. The methodology of the research is based on using communicativistics and the concept theory as the basic methodological approaches in the analysis of the contemporary audiovisual art. Scientific novelty. The scientific novelty of the work consists in considering animated painting as an outstanding artistic kind that significantly influences the development of the contemporary audiovisual culture. Conclusions. The collocation «animated painting» most fully corresponds to the newest kind of the New Media Art that represents painting in dynamics, which, however, is not an animation in its classical sense. The main technological features of the animated painting are reproducibility, transgressivity, diffusion in exhibiting. The most important communicative features of animated painting are the use of well-known cultural codes, as well as their parody; the use of non-narrative tools of influence on the audience. Thus, there could be observed the hybrid type of the technological embodiment and communicative specificity of the animated painting that substantially transforms the contemporary audiovisual art. The further investigation of the animated painting could shed more light on the problem of changing classic artistic tradition that takes place in the contemporary audiovisual art.Цель работы – исследовать анимированную живопись как явление нового медийного искусства. Методология исследования базируется на применении коммуникативистики и теории концепта как ведущих методологических подходов в изучении произведений современного аудиовизуального искусства. Научная новизна работы состоит в изучении анимированной живописи как выдающегося художественного явления, заметно влияющего на развитие современной аудиовизуальной культуры. Выводы. Словосочетание «анимированная живопись» наиболее полно соответствует новейшему сегменту нового медийного искусства, представляющему живопись в динамике, что, однако, не является анимацией в ее классическом понимании. Основными технологическими особенностями анимированной живописи являются воспроизводимость, трансгрессивность, диффузность в экспонировании. Наиболее важные коммуникативные особенности анимированной живописи — задействование широко известных культурных кодов, а также их пародирование; использование ненарративных инструментов влияния на аудиторию. Таким образом, наблюдается гибридный характер технологического воплощения и коммуникативной специфики анимированной живописи, что существенно изменяет современное аудиовизуальное искусство. Последующее изучение анимированной живописи может пролить больше света на проблему трансформации классических художественных традиций, которые имеют место в современном аудиовизуальном искусстве.Мета роботи – дослідити анімований живопис як явище нового медійного мистецтва. Методологія дослідження базується на застосуванні комунікативістики та теорії концепту як провідних методологічних підходів у вивченні творів сучасного аудіовізуального мистецтва. Наукова новизна роботи полягає у вивченні анімованого живопису як визначного мистецького явища, що помітно впливає на розвиток сучасної аудіовізуальної культури. Висновки. Словосполучення «анімований живопис» найбільш повно відповідає новітньому сегменту нового медійного мистецтва та репрезентує живопис в динаміці, що, втім, неможна назвати анімацію в її класичному розумінні. Основними технологічними особливостями анімованого живопису є технічна відтворюваність, трансгресивність, дифузність в експонуванні. Найважливіші комунікативні особливості анімованого живопису – залучання широко відомих культурних кодів та їх пародіювання; використання ненаративних інструментів впливу на аудиторію. Таким чином, спостерігається гібридний характер технологічного втілення та комунікативної специфіки анімованого живопису, що суттєво змінює сучасне аудіовізуальне мистецтво. Подальші дослідження анімованого живопису можуть пролити більше світла на проблему трансформації класичних художніх традицій, що мають місце в сучасному аудіовізуальному мистецтві

Rendering of Wind Effects in 3D Landscape Scenes

AbstractVisualization of 3D landscape scenes is often used in architectural modeling systems, realistic simulators, computer virtual reality, and other applications. Wind is a common spread natural effect without which any scene would be unrealistic. Three algorithms for tree rendering under changeable wind parameters were developed. They have a minimal computational cost and simulate weak wind; mid-force wind, and storm wind. A 3D landscape scene is formed from a set of trees models that are generated from laser data and templates of L-systems. The user can tune the wind parameters and manipulate a modeling scene by using the designed software tool

Створення та використання динамічних масок при розробці тривимірних моделей для мобільних ігор

Розглянуто основні етапи процесу створення динамічноїбагатошарової текстури. За дослідженою методикою створено динамічні маски для ігрового мобільного додатку.Доведено ефективність підходу для зниження обсягу даних, що описують тривимірну модель, та кількостізвернень до пам’яті пристрою під час використання додатку.The main stages of the development of a dynamic multilayer texture are considered. According to the investigated method,dynamic masks for a gaming mobile application are created. The effectiveness of the approach to reduce amount of datadescribing a three-dimensional model and the number of calls to device memory when using the application has been proven

Audeosynth: music-driven video montage

We introduce music-driven video montage, a media format that offers a pleasant way to browse or summarize video clips collected from various occasions, including gatherings and adventures. In music-driven video montage, the music drives the composition of the video content. According to musical movement and beats, video clips are organized to form a montage that visually reflects the experiential properties of the music. Nonetheless, it takes enormous manual work and artistic expertise to create it. In this paper, we develop a framework for automatically generating music-driven video montages. The input is a set of video clips and a piece of background music. By analyzing the music and video content, our system extracts carefully designed temporal features from the input, and casts the synthesis problem as an optimization and solves the parameters through Markov Chain Monte Carlo sampling. The output is a video montage whose visual activities are cut and synchronized with the rhythm of the music, rendering a symphony of audio-visual resonance.postprin

Learning Interactive Real-World Simulators

Generative models trained on internet data have revolutionized how text, image, and video content can be created. Perhaps the next milestone for generative models is to simulate realistic experience in response to actions taken by humans, robots, and other interactive agents. Applications of a real-world simulator range from controllable content creation in games and movies, to training embodied agents purely in simulation that can be directly deployed in the real world. We explore the possibility of learning a universal simulator (UniSim) of real-world interaction through generative modeling. We first make the important observation that natural datasets available for learning a real-world simulator are often rich along different axes (e.g., abundant objects in image data, densely sampled actions in robotics data, and diverse movements in navigation data). With careful orchestration of diverse datasets, each providing a different aspect of the overall experience, UniSim can emulate how humans and agents interact with the world by simulating the visual outcome of both high-level instructions such as "open the drawer" and low-level controls such as "move by x, y" from otherwise static scenes and objects. There are numerous use cases for such a real-world simulator. As an example, we use UniSim to train both high-level vision-language planners and low-level reinforcement learning policies, each of which exhibit zero-shot real-world transfer after training purely in a learned real-world simulator. We also show that other types of intelligence such as video captioning models can benefit from training with simulated experience in UniSim, opening up even wider applications. Video demos can be found at https://universal-simulator.github.io.Comment: https://universal-simulator.github.i