En 2017, je faisais une crise existentielle sur mon identité de genre. J’étais dans une phase très sombre. J’ai découvert FaceApp, ce qui m’a aidée à prendre confiance pour entamer ma transition.
Peu après, j’ai remarqué que l’appli voyait des visages là où il n’y en avait pas sur certaines photos. À l’époque, je les appelais des « visages de boue », parce qu’ils apparaissaient le plus souvent dans des flaques ou sur des pelouses.
Finalement, j’ai compris comment tordre l’outil pour l’exploiter intentionnellement, et c’est là qu’est née ma fascination pour le neural bending.
En plus de me prendre un milliard de selfies de transition, j’utilisais l’appli tous les jours pour essayer de la piéger et lui faire étoffer mes dessins. Je m’en servais comme outil génératif pour créer ce que je considérais comme une forme d’art radicalement nouvelle, et je pensais être la seule au courant.
Personnages et cibles de profondeur
C’est là que j’ai découvert le délire des vtubers. Des gens qui créaient des modèles de personnages animés avec des moteurs de jeu comme Unity et Unreal. L’outil n’était pas un outil d’IA. Enfin, pas principalement (l’IA est partout).
Et j’ai commencé à détourner et réutiliser Vroid Studio pour faire un art plus intéressant, en sortant du cadre d’utilisation prévu.
Vroid Studio me rappelait beaucoup mes expériences avec Poser en 2007, donc c’était assez facile de s’y mettre, et j’utilisais mes rendus IA de FaceApp comme références manuelles. Je considérais ça comme de l'« ai art », et j’ai commencé à utiliser le tag ai art vers cette période.
Simultanément, j’avais développé une théorie que j’appelais le « depth targeting » (ciblage de profondeur), basée sur ce que je pensais voir FaceApp et Artbreeder faire.
Les chercheurs en IA m’ont dit que j’avais tort ou que j’étais folle, mais ma théorie du depth targeting, et le fait que ces systèmes développent une sorte de cache 3D, ont été confirmés en 2023. C’est comme ça que le système fonctionne.
J’ai utilisé la théorie du depth targeting pour développer ce que j’ai appelé la « peinture de bruit », globalement dans sa forme actuelle. Ça n’a pas beaucoup changé. Ça demande moins d’itérations aujourd’hui, mais la théorie reste la même. Les machines sont juste meilleures.
Ça a pris de l’ampleur quand j’ai découvert Headshot de Reallusion pour Character Creator 3, qui utilisait à l’époque les mêmes bibliothèques PyTorch que FaceApp ! Vous voyez ce que ça veut dire... tout ce que j’avais appris jusqu’alors était soudainement applicable à mon projet d’animation 3D ! J’étais TELLEMENT excitée.
Mes résultats, aussi préliminaires fussent-ils, étaient absolument hallucinants. C’était génial ! J’avais vraiment l’impression d’être à la pointe, et on ne peut pas le nier. Je l’étais.
Le retour de bâton et la découverte
Bref, j’ai continué comme ça jusqu’à ce jour d’août 2022 où la vidéo de Zapata est sortie et que toutes les nazi catgirls ont débarqué pour essayer de censurer quiconque faisait le moindre art impliquant de l’IA. Elles n’y connaissaient rien, mais elles avaient assez de suffisance pour compenser.
Pendant trois mois, j’ai reçu plus de 250 000 messages, incluant du racisme, de la transphobie, des menaces de mort et de l’antisémitisme. Tout ça autour de mon utilisation des « modèles de diffusion ».
Je n’avais aucune idée de ce qu’était un modèle de diffusion. Mais quand je me suis renseignée, j’ai réalisé un truc super intéressant.
Voyez-vous, il s’avère que quand on génère un visage avec un modèle de diffusion, les cibles de profondeur sont plus faciles à utiliser pour des systèmes génératifs comme Headshot que des photos classiques, ce qui donne des rendus plus précis.
Et ça vaut même si vous prenez une photo tout ce qu’il y a de plus ordinaire et que vous la passez dans la machine sans rien changer de notable. Putain, j’étais sur un petit nuage.
Mais ce tollé a déclenché quelque chose en moi que je n’avais ressenti que quelques fois auparavant, et jamais avec une telle intensité. Un sentiment qu’on ne peut décrire que comme un « dégoût dadaïste ».
Ce fut un moment de métamorphose qui a fait de moi ce que je suis aujourd’hui.
Du contrôle au chaos
À peu près à la même époque, et pour des raisons sans rapport, j’avais commencé à pousser mes peintures de bruit plus loin. À les rendre plus sauvages, plus folles, plus chaotiques. Jusque-là, la peinture de bruit était pour moi un moyen de contrôler ce qui était contrôlable.
Mais la révélation est venue quand j’ai compris qu’on pouvait aussi s’en servir pour faire halluciner la machine de façon époustouflante, en créant des esthétiques entièrement nouvelles, et parfois impossibles, qu’on ne pourrait produire d’aucune autre manière.
Les IA n’ont aucun point de référence pour le monde réel. Elles devinent les choses, en se basant sur le peu qu’elles savent. Mais les humains, si, et c’est là le problème, parce que vos propres biais affectent et limitent ce que vous êtes capable de créer.
Les IA peuvent créer des images que vos mains ne peuvent pas. Votre cerveau ne vous laissera pas faire certaines de ces choses. On peut jouer avec la géométrie, la perspective et les couches anamorphiques en quelques secondes, alors qu’il vous faudrait des années de développement personnel et de hacking cérébral pour seulement envisager de le faire en tant qu’artiste humain.
C’est putain de magique. Rien n’arrive à la cheville.
Ça m’a aspirée.
Un nouveau terrain de jeu sonore
Quand Chirp est arrivé, j’ai vite compris que je pouvais faire la même chose avec le son. Et ça a ouvert un terrain de jeu entièrement nouveau, si étrange, si inhabituel et magique. Très satisfaisant sur le plan créatif.
Et pour le reste, c’est l’histoire.