Magiczne Oko: AI, które przepisuje rzeczywistość

Spójrz na świat przez magiczne oko AI. Na dużym ekranie widzisz obraz z kamery w czasie rzeczywistym, ale to nie jest zwykłe odbicie. Sztuczna inteligencja analizuje to, co widzi, i na bieżąco "przekształca" obiekty. Ludzie zamieniają się w proste ludziki z patyków, zwykłe krzesła stają się majestatycznymi tronami, a kubek z kawą zamienia się w eliksir w świecącej fiolce. To Ty i Twoje otoczenie stajecie się częścią żywego, surrealistycznego obrazu, który nieustannie się zmienia i zaskakuje. To zabawa z tożsamością obiektów i pokazanie, jak AI "widzi" i "interpretuje" świat.

Pomysły na funkcjonalności

1. Różne "filtry" lub "stylistyczne" AI: zamiast jednego, stałego stylu transformacji, AI może mieć kilka różnych "humorów" artystycznych.

   • Styl "zabawki LEGO": wszystkie obiekty (ludzie, meble, przedmioty) są zamieniane na budowane z klocków modele, proste i geometryczne.
   • Styl "akwarelowy szkic": AI nie zmienia kształtów, ale "przemalowuje" cały obraz na akwarelową, malarską stylizację, jakby był szkicem artysty.
   • Styl "kreskówkowy": ludzie i przedmioty są zamieniane na postacie i obiekty z kreskówki, z grubymi konturami i płaskim kolorem.
   • Styl "steampunk": nowoczesne obiekty (laptop, telefon) są przekształcane w swoje wiktoriańskie, mechaniczne odpowiedniki pełne kół zębatych, rur i mosiądzu.

2. Interaktywna i kontekstowa transformacja: AI może reagować nie tylko na to, co widzi, ale też jak się to zachowuje.

   • Reakcja na tuch: gdy ktoś zacznie machać ręką, jego "patykowy" awatar może zacząć trząść się i rozpadać, a po zatrzymaniu się składać z powrotem. Gdy ktoś siada na krzeło, jego "tron" może rozbłysnąć złotym światłem.
   • Interakcja między obiektami: jeśli AI wykryje, że osoba podnosi kubek, może to zinterpretować jako "czarodziej bierze do ręki magiczny artefakt", a kubek zacznie świecić.
   • "Zjadanie" obiektów: AI może mieć "głód". Jeśli wykryje określony kolor lub kształt, może "zjadać" go z obrazu, zamieniając w piksele lub unoszące się cząsteczki.

3. Wymagania specjalne i zagadki: instalacja może stać się interaktywną grą.

   • "Znajdź obiekt": na ekranie pojawia się napis: "Znajdź tron!". Ludzie muszą zrozumieć, że muszą usiąść na krzeło, by AI je zamieniło i "zaliczyło" zadanie.
   • "Odtwórz pozę": ekran pokazuje sylwetkę ludzika z patyków w konkretnej pozie. Gracz musi stanąć przed kamerą i przybrać tę samą pozę, by AI uznało wyzwanie za wykonane.

Możliwe kierunki realizacji

Ścieżka 1: "Prosta Zamiana" (idealna dla początkujących)

• Cel: stworzenie działającego prototypu z kilkoma prostymi transformacjami.
• Technologia:
  • AI do wykrywania obiektów: użycie gotowych, wstępnie wytrenowanych modeli dostępnych przez biblioteki Pythona, np. YOLO (przez ultralytics) lub Detectron2 (Facebook). Są w stanie wykrywać dziesiątki klas obiektów (osoba, krzesło, kubek, laptop itp.).
  • Modyfikacja obrazu: gdy model wykryje obiekt (np. "osoba") i zwróci jego współrzędne (bounding box), prosty skrypt w OpenCV nakłada na ten obszar inny obraz (np. grafikę ludzika z patyków).
• Wyzwania: instalacja bibliotek AI, zrozumienie, jak działać na współrzędnych bounding boxów, zapewnienie płynnego działania w czasie rzeczywistym.

Ścieżka 2: "Inteligentny Montaż" (dla średniozaawansowanych)

• Cel: stworzenie bardziej zaawansowanych i płynnych transformacji.
• Technologia:
  • AI do segmantacji obrazu: zamiast prostych ramek (bounding box), użycie modeli do segmentacji semantycznej (np. Mask R-CNN lub U-Net). Te modele nie tylko znajdują obiekt, ale tworzą jego dokładną "maskę" piksel po pikselu.
  • Modyfikacja obrazu: użycie technik inpaintingu lub blendingu. Skrypt w OpenCV lub GIMP (przez skrypty) "wycina" obiekt po jego masce i "wkleja" na jego miejsce nową grafikę, dbając o płynne przejścia krawędzi.
• Wyzwania: modele segmentacji są bardziej wymagające obliczeniowo, blending obrazów bez efektu "wycięcia nożem" jest trudny.

Ścieżka 3: "Generatywna Transformacja" (dla zaawansowanych)

• Cel: stworzenie instalacji, która nie "nakłada" obrazów, a "przemalowuje" rzeczywistość.
• Technologia:
  • AI do generowania obrazu: użycie zaawansowanych modeli Image-to-Image, takich jak ControlNet z Stable Diffusion. Model taki bierze obraz z kamery i na podstawie "mapy głębi" lub "mapy krawędzi" (wygenerowanej z tego samego obrazu) oraz promptu tekstowego ("stick figure person, throne chair, cartoon style") generuje od zera nowy obraz, który zachowuje kompozycję oryginału, ale jest w całości przerysowany.
• Wyzwania: wymagana jest bardzo mocna karta graficzna (GPU) z dużą ilością VRAM, obsługa zaawansowanych frameworków (np. diffusers w Pythonie) i optymalizacja, by uzyskać sensowną liczbę klatek na sekundę.

Praktyczne wskazówki i potrzebne zasoby

Sprzęt

• Kamera: dobra jakość kamerki internetowej. Ważne jest stabilne oświetlenie, aby AI miało czysty obraz do analizy.
• Komputer: to projekt wymagający mocy obliczeniowej. Karta graficzna (GPU) NVIDIA jest praktycznie niezbędna, zwłaszcza w ścieżkach 2 i 3.
• Ekran/Rzutnik: duży ekran lub projektor, aby efekt był dobrze widoczny dla publiczności.

Oprogramowanie i umiejętności

• Python: język dominujący w świecie AI i wizji komputerowej.
• Biblioteki AI: OpenCV (podstawy przetwarzania obrazu), PyTorch/TensorFlow (frameworki do uruchamiania modeli), ultralytics (łatwy dostęp do YOLO), diffusers (dla Stable Diffusion).
• Wiedza o modelach: zrozumienie różnicy między detekcją obiektów (bounding box), a segmentacją (maska pikseli).

Ważne wskazówki do realizacji

• Wydajność to priorytet: przetwarzanie wideo w czasie rzeczywistym jest kosztowne. Zacznij od mniejszej rozdzielczości obrazu i prostszych modeli. Płynność jest ważniejsza niż idealna jakość detekcji.
• Testuj na różnych danych: Twój model musi działać na różnorodnych danych. Testuj go na różnych ludziach, w różnych ubraniach, przy różnym oświetleniu i z różnymi meblami.
• Stwórz "Fallback": co się stanie, gdy AI nie rozpozna obiektu? System powinien mieć domyślne zachowanie, np. pozostawić obiekt bez zmiany lub zamienić go w "mgłę", co wygląda celowo.