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렉처 퍼포먼스 : 비미래를 위한 생태학 

도큐멘트 영상, 트래일캠 데이터셋, 생성 신경망(StyleGAN), Dalle-2, Stable Diffusion, 32분, 2022

〈비미래를 위한 생태학〉은 파국적 생태 환경과 기술이 약속하는 미래 사이의 위화감에서 출발 한다. 산불로 서식지를 잃은 동물들, 식민/근대 시기에 이상하게 박제된 동물들, 미확인 존재 들, 합성 이미지들은 데이터셋으로 모아지고, 이 데이터셋은 생성 신경망을 통해 새로운 얽힘 의 비생물로 만들어진다. 이 비생물들은 기계학 습 과정에서 거의 아무것도 아닌 얼룩이나 가정 동물의 형상으로 드러나는데, 이러한 기계학습의 실험 과정을 불탄 산과 교차하며 우화와 다 큐멘터리의 형식을 경유해 이야기 한다. 가상의 시각성과 현실의 경계가 무뎌지고 교차하는 현 재, GAN과 같은 생성 신경망을 생태적 위기에 대한 비평적 관측 기술로 사용한 이 작업은, 생 태적 파국감과 인간의 시간을 떠난 미래에 대해 이야기한다.

#생성신경망 #GAN #비미래 #데이터셋 #미래없는예측 #우화 #멸종동물

Lecture Performance : Ecology for the Non-Future

Documentation Video, Trail cam datasets, Generative Model(StyleGAN), Dalle-2, Stable Diffusion, 32min, 2022

Ecology for Non-Future starts from the tension between the ecological environment and the future promised by technology. Animals that have lost their habitat due to forest fires, animals strangely captured during colonial/modern times, unidentified presences, and synthetic images are collected as a dataset, and this dataset is used to create new non-beings through generative neural networks. These non-beings emerge as almost nothing but stains or the shape of domestic animals during the process of machine learning, and this work, which uses generative neural networks such as GAN as a critical observation technique for ecological crisis, crosses the boundary between virtual vision and reality, and speaks about the future beyond ecological crisis and human time.

#generative_network #GAN #non_future #dataset #prediction_without_future #fable #extinct_creature


서서울시립미술관, 아트선재센터, Framer Framed

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