Dipingere e ri-dipingere a scuola con l'IA

Dipingere e ri-dipingere a scuola con l'IA

Si può dipingere, ri-dipingere, restaurare, ritoccare l’immagine pittorica nella scuola? Oggi è più facile farlo, grazie all’Intelligenza Artificiale. Certo i sussidi tradizionali (supporti, tele, colori e pennelli) restano un corredo fondamentale per sviluppare la creatività e le abilità oculo-manuali. Ma la creatività… Può insospettabilmente trovare anche nell’IA uno straordinario volano per il suo accrescimento e l’espansione delle possibilità espressive

Da molti anni ormai, con l’introduzione di una didattica più orientata alle competenze e a metodologie attive basate sul fare e sul cooperare, l’esperienza dell’arte nella scuola secondaria di primo grado non è limitata alla fruizione consapevole dei capolavori, alla conoscenza di scuole e stili, al loro vaglio “critico”; la didattica dell’arte ha infatti utilmente rivalutato pratiche come l’imitazione delle tecniche, la riproduzione di un quadro, la scomposizione o il riuso dell’oggetto artistico.

E l’Intelligenza Artificiale può offrirci strumenti assai pratici, concreti e soprattutto inediti per manipolare l’opera d’arte con le finalità educative di sempre: conoscere il fenomeno artistico, saperlo contestualizzare / valutare / apprezzare.

Gli strumenti: generatori di immagini con l’IA

Dopo circa due anni dall’introduzione e diffusione al largo pubblico dei chatbot – capaci di produrre velocemente testi coerenti e coesi, completi e di senso compiuto partendo da pochi input verbali – oggi irrompono in rete efficacissimi software produttori di immagini che creano immagini simulando metodi, stili, procedure diverse che rappresentano una vera e propria “tavolozza” di possibilità a disposizione dell’utente creativo.

I software di cui parliamo applicano un procedimento “text-to-image”, cioè sviluppano immagini – di solito un set di immagini – a partire da prompt verbali.

Molte app di questo tipo, quelle meno sofisticate ma comunque efficaci, sono facilmente accessibili (Stable Diffusion, Craiyon, Dream, StarryAI,); quelle più elaborate e ricche di funzionalità sono generalmente ad accesso limitato (DALL-E 2, Imagen, Parti, Midjourney).

Come funzionano? Una prima “lezione” di arte

I software “text-to-image devono, innanzitutto, essere in grado di recepire ed elaborare correttamente i prompt testuali: per far questo i sistemi più evoluti, come quelli di OpenAI e Imagen di Google, usano degli algoritmi basati su “diffusion model”, in grado di comprendere frasi complesse, non semplici parole chiave. 

Il passaggio da testo a immagine, che produce appunto “testi visivi”, offre preziosi spunti per ragionare in classe sulla creatività, sull’importanza di saper elaborare verbalmente le caratteristiche di un’idea o di un’opera, di ciò che intendiamo rappresentare, e verificarne l’efficacia in maniera immediata e concreta.

Ma come funziona? Il vero e proprio generatore di immagine che riceve i comandi, funziona grazie a reti generative avversarie dette GAN (Generative Adversarial Networks). Si tratta di architetture informatiche complesse, nelle quali due reti neurali si fronteggiano con compiti diversi: alla rete detta Generatore spetta il compito di elaborare immagini realistiche e rispondenti alle richieste; la rete detta Discriminatore, addestrata a riconoscere immagini preesistenti con l’analisi di una grande “enciclopedia” di esempi adeguatamente classificati, seleziona in successione i prodotti del Generatore, scartando quelle non rispondenti ai criteri di qualità e aiutandolo a produrre immagini sintetiche sempre più coerenti con i modelli.

Illustrare questo procedimento alle studentesse e agli studenti è già una prima lezione di estetica: il Generatore e il Discriminatore lavorano, come l’artista e la committenza, in stretto rapporto dialettico; o, se si vuole, sono simili a due forze interiori che agiscono nell’artista, stimolato da un forte senso critico e da alti valori estetici (quelli dei modelli, appunto) che lo spingono a creare opere sempre più raffinate. 

Proposta di attività

Alle alunne e agli alunni possiamo proporre un laboratorio di produzione artistica con l’Intelligenza Artificiale, a partire da immagini di grandi capolavori dell’arte che dovranno essere selezionate, descritte negli elementi essenziali, citate o riassunte in una breve descrizione da utilizzare come prompt. Nella fase produttiva, essi useranno, con la guida del docente, diversi software di generazione di immagini, sperimentando delle variazioni sul “testo visivo” con l’applicazione di stili e linguaggi eterogenei, o comunque non previsti dal modello. In tal modo la classe potrà sperimentare le caratteristiche e le potenzialità delle attuali tecnologie, interrogarsi sugli elementi essenziali di un capolavoro, provare ad “attualizzarlo” o a immaginarne usi e riusi in contesti diversi (per es. pubblicitario, sociale ecc.).  

Traguardi di sviluppo delle competenze al termine della Scuola secondaria di primo grado

L’alunno realizza elaborati personali e creativi sulla base di un’ideazione e progettazione originale, applicando le conoscenze e le regole del linguaggio visivo, scegliendo in modo funzionale tecniche e materiali differenti anche con l’integrazione di più media e codici espressivi.

Obiettivi formativi

Osservare e leggere le immagini

  • Utilizzare diverse tecniche osservative per descrivere, con un linguaggio verbale appropriato, gli elementi formali ed estetici di un contesto reale.

Esprimersi e comunicare

  • Ideare e progettare elaborati ricercando soluzioni creative originali, ispirate anche dallo studio dell’arte e della comunicazione visiva.
  • Scegliere le tecniche e i linguaggi più adeguati per realizzare prodotti visivi seguendo una precisa finalità operativa o comunicativa, anche integrando più codici e facendo riferimento ad altre discipline.

Fasi

  • Fase preliminare: osserviamo in classe un capolavoro della pittura – Il bacio (Der Kuss) di Gustav Klimt – per cogliere il senso d’insieme della composizione e i dettagli che caratterizzano il dipinto. Brainstorming sulle prime osservazioni delle alunne e degli alunni;
  • Fase iniziale: approfondiamo il profilo artistico dell’autore, apprendendo le coordinate della sua tecnica, dell’estetica di riferimento, del contesto storico-culturale in cui è maturata. Proviamo a ricondurre gli elementi a ciò che è visibile nel capolavoro di Klimt. Brevi relazioni espositive scritte e/o orali. 
  • Fase della progettazione tecnica / produzione: selezioniamo i software da utilizzare per la ri-produzione del quadro: approfondiamone funzioni, caratteristiche e potenzialità. Procediamo poi a rappresentare Il bacio applicando “variazioni sul tema”, relative all’inserimento di elementi diversi nel quadro o all’applicazione di uno stile grafico/pittorico, etc.
  • Fase conclusiva: selezioniamo le immagini migliori per originalità, sintesi grafica e capacità. Allestiamo una piccola “mostra virtuale” su un social o blog di classe, attribuendo appropriate didascalie alle opere esposte.
  • Autovalutazione: condotta attraverso discussione e condivisione in classe proponendo, inoltre, una scheda autovalutativa tesa a evidenziare gli elementi essenziali dell’acquisizione di competenza: autonomia e responsabilità.

Relazioni interdisciplinari

  • Italiano: il testo espositivo, utilizzato per l’esposizione delle caratteristiche dell’arte di Klimt; il testo regolativo, adoperato per scrivere prompt corretti ed efficaci; il testo descrittivo, per le didascalie esplicative delle opere prodotte.
  • Tecnologia: panoramica sui principi e le applicazioni dell’IA; scelta dei software “text-to-image” da impiegare per la fase produttiva, nonché dello spazio web per il caricamento immagini e la loro diffusione.
  • Inglese: trasferimento in lingua dei prompt redatti, per ottenere prestazioni migliori dai software.

Esempi

Le immagini sono state realizzate con due software generativi “text-to-image”, inserendo prompt in lingua inglese, meglio elaborati dalle app specifiche.

Sono stati utilizzati software gratuiti, sicuri e facilmente accessibili.

  • Crayon. Create AI Art with our free AI image generator
    URL: https://www.craiyon.com/
    Caratteristiche: produce nove versioni dell’immagine richiesta; esibisce due sezioni (“Inspirations” e “Recent creations”) che offrono suggerimenti e piste di lavoro, attingendo ai propri modelli e al repertorio delle immagini prodotte da altri utenti.
  • Fast Stable Diffusion XL
    URL: https://huggingface.co/spaces/google/sdxl (il codice del software è stato divulgato ed è incorporabile nel proprio spazio web da qualsiasi utente).
    Caratteristiche: consente, con le impostazioni avanzate, un’ampia scelta di stili e linguaggi grafici. Produce immagini in quattro versioni.

Crayon
Prompt utilizzato: Klimt’s The Kiss as a comic

ll bacio di Klimt in stile fumettistico, realizzato con Crayon in nove versioni.

Fast Stable Diffusion XL
Prompt utilizzato: Klimt’s The Kiss anime version

Il bacio di Klimt in versione anime (cartone animato), realizzato con Fast Stable Diffusion XL in quattro esempi.

Autovalutazione

Al termine dell’attività, si può condurre una sessione di de-briefing per discutere sui risultati ottenuti. Usiamo un tema guida: “Che cosa si rappresenta attraverso un bacio?”. Riflessioni delle alunne e degli alunni sul tema.

Una scheda di autovalutazione può essere costruita con domande come:

  • Cosa pensi del lavoro svolto?
  • Lo hai confrontato con quello dei compagni?
  • Come descriveresti l’obiettivo di questa attività?
  • Ti ha aiutato a conoscere l’artista?

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