Autor: Raimon Guarro i Nogués

sóc artista visual. Des de ben petit m'agradava dibuixar i pintar, així que quan vaig tenir l'edat d'anar a la Universitat, vaig estudiar Belles Arts perquè volia ser alguna cosa semblant a pintor. Pel camí, però, vaig descobrir moltes altres coses, sobre la vida en general i sobre altres processos artístics en particular. Per això des de fa uns anys estic especialitzat en la creació amb mitjans digitals, principalment el 3D, i també em dedico a formar persones en l'ús de les mateixes eines i processos que jo utilitzo.
Publicat el per

Sorteig d’una impressió

Fa uns quants dies vaig posar a punt una pàgina amb unes quantes imatges susceptibles de convertir-se en prints i un formulari de votació. Llavors vaig enviar un enllaç de la pàgina a uns quants contactes, prometent-los que sortejaria un print entre tots aquells qui participessin. Sé que per la intro no ho sembla, però tinc intenció de complir la promesa.

Així que dijous 29 de febrer faré / vaig fer, en funció de quan llegeixis aquestes paraules, un sorteig en directe per a decidir qui s’emporta el print gratuït, i el podràs veure aquí. Va ser el meu primer directe i les coses no van sortir del tot bé. No vaig configurar bé l’àudio i la veu es va anar encavalcant: era totalment inintel·ligible el que deia. A més a més, per motius que encara ara no tinc clars, el moment del concurs no va quedar ben gravat i no es veia la web (https://wheelofnames.com/ca , recomanada!) que vaig utilitzar per triar un participant aleatori. La guanyadora va ser na CristinaC, i com a suplents van quedar seleccionats la Magda i després en MarcN. La propera vegada ho procuraré fer millor.

Alerta, que no és poca cosa. Vaig muntar tot aquest tinglado per a esbrinar quines imatges podien tenir més sortida comercial aquí mateix a la web, així que evidentment he fet algunes accions per a promocionar-les. Començant per aquest post on en parlo i continuant amb les que ja he posat a la venda:

Així que, si t’agraden, ja saps què has de fer. La que va guanyar el campionat de fotografies més votades va ser la de Llobregat a Cal Bassacs, no diré contra tot pronòstic, perquè és una imatge que m’agrada, però la veritat és que esperava que la que s’enduria més punts seria una imatge una mica més convencional. Això és que tinc un públic amb una mirada molt educada, i jo me n’alegro.

Publicat el per

Imatge guanyadora

Fa un parell de setmanes vaig enviar una enquesta als subscriptors de la meva llista de correu i a altres contactes propers per tal que m’ajudessin triant quines imatges els agradaven més. Tot i que se suposa que els artistes no hem de demanar què pensa la gent de les nostres obres d’art perquè això ens orienti sobre una manera de fer o una altra, observo dues coses que em semblen bastant objectives amb relació al fet de preguntar el parer.

La primera és que el públic tendirà a comprar imatges que agradin a més quantitat de persones. La lògica estadística és perversa però bastant inqüestionable si no hi fem malabarismes. La segona cosa és que m’adono que en alguns casos no he començat a parar atenció a certs aspectes de les fotografies o els dibuixos que he fet al llarg de la meva vida fins que alguna altra persona en destacava alguna cosa que l’havia sorprès. Això m’ha servit per a recuperar algunes imatges i treure’n més partit artístic. Llavors, com que tinc el mal costum d’haver de pagar un lloguer a final de mes, i crec que cal saber combinar convicció i humilitat en la mirada, em va semblar que era una bona idea preguntar quines imatges cridaven més l’atenció a les persones que ja saben (una mica) a què em dedico.

Els resultats de la votació van ser prou interessants. A partir d’avui i durant els propers dies t’aniré mostrant les imatges que van rebre més vots, de menys a més, i et parlaré una mica sobre quan i on vaig realitzar-les.

Avets i bedolls

Vaig fer aquesta fotografia al taller que més o menys de manera anual imparteix el fotògraf Oriol Alamany a l’Alt Pirineu, normalment al principi de la tardor per tal de treure partit fotogràfic de l’espectacle cromàtic dels arbres caducifolis. Va ser l’any 2020, en un moment afortunat en què, malgrat que la pandèmia encara era molt recent, es permetia fer activitats amb certa normalitat.

Hi ha bastantes possibilitats que aquesta fotografia estigui fortament inspirada en alguna que l’Oriol ens va posar com a exemple, o potser pertanyent a un altre dels meus referents fotògrafs. Tinc claríssim que una part de l’aprenentatge es fa a través de la còpia i, per tant, assumeixo aquesta possibilitat de manera desacomplexada.

No estic segur de si vaig fer la foto amb aquest plantejament, però el resultat és propi d’una composició quasi abstracta. Els dos avets són ben visibles i fan una vertical clara, però la resta de la imatge està presidida per una textura bastant informe.

Era el dia 24 d’octubre de 2020, cap a les 9 del matí, al pla de Boavi. La imatge està impresa amb acabat semi brillant sobre paper Canson Infinity Baryta Prestige II, de 340 g/m2. És una tirada inicial limitada a 25 exemplars i en pots adquirir un (si en queden!) fent clic aquí.

Publicat el per

Què és Easy Diffusion

Easy Diffusion és una distribució empaquetada i senzilla d’instal·lar del sistema Stable Diffusion per a la generació d’imatges utilitzant tecnologia d’Intel·ligència Artificial.

Ofereix una interfície senzilla però plenament funcional perquè puguis executar Stable Diffusion al teu ordinador sense haver de passar per alguns processos d’instal·lació d’altres versions d’Stable Diffusion que són una mica més complexos.

Pots accedir al GitHub d’Easy Diffusion des d’aquí, i aquí a la pàgina.

Publicat el per

Com instal·lar Stable Diffusion

Stable Diffusion és una de les eines que s’utilitzen actualment per a la creació d’imatges amb tecnologia d’anomenada Intel·ligència Artificial. Encara que probablement per darrere en significació mediàtica d’altres eines com Midjourney o Runway, m’ha semblat interessant començar-hi a experimentar pel fet que és una eina open source i que, com a tal, normalment és fàcil instal·lar-la i fer-la servir de manera local al nostre ordinador, sense quedar a la mercè de les subscripcions i sistemes de crèdits que trobem a aquelles eines comercials esmentades.

Si estàs buscant una manera simplificada de provar Stable Diffusion, visita aquesta entradeta.

Bona part de la informació que aquí et presento està extreta d’aquesta pàgina. Per a instal·lar Stable Diffusion cal seguir els passos següents:

  1. Instal·lar Git
  2. A partir d’aquí et recomano que obris un terminal com a usuari i executis totes les instruccions següents des del directori d’usuari. D’aquesta manera, cap dels canvis que facis serà global per al sistema i et serà relativament fàcil de revertir si comets algun error.
  3. Instal·lar Miniconda. Minoconda (i Anaconda, pel que sé) és una eina que permet instal·lar entorns de treball virtualitzats, principalment per a treballar amb Python, de manera que dins un mateix sistema poden conviure diverses configuracions que, en condicions normals, no podrien fer-ho a causa de les seves incompatibilitats.
  4. Crear un entorn de treball on instal·larem Stable Diffusion:
    • conda create -n sd python=3.10.6 -y
    • sd (Stable Diffusion) és el nom que hem assignat a aquest entorn de treball, podria ser qualsevol altre.
    • Activem l’entorn de treball:
    • conda activate sd
    • i això per a resoldre un bug que desconec…
    • pip install fastapi==0.90
  5. Des del mateix prompt de l’entorn de treball en què ens trobàvem i al directori de l’usuari, ara descarregarem la interfície web d’Stable Diffusion, i accedirem al directori que es crearà:
    • git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
    • cd ./stable-diffusion-webui
    • Ara executarem l’aplicació que, en fer-ho per primera vegada, també instal·larà les dependències que manquin:
    • python ./launch.py
  6. A continuació descarregarem el model d’Stable Diffusion, l’arxiu que conté totes les dades que donen suport a aquesta anomenada Intel·ligència Artificial. Una web habitual des d’on descarregar aquest tipus de dades és HuggingFace
    • Aquest, sd-v1-4.ckpt, és un dels models descarregables, tot i que és possible que quan llegeixis aquesta informació n’hi hagi disponibles de més avançats.
    • Cal que desis aquest arxiu de tipus ckpt (arxiu checkpoint) a aquesta ubicació de la interfície web d’Stable Diffusion que hem descarregat al pas anterior:
    • ./stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
  7. Amb això hem instal·lat l’Automatic1111, que és la que es considera com la interfície per defecte de facto d’Stable Diffusion. Podem comprovar que tot funciona com toca, amb el model ara ja instal·lat, repetint l’execució del final del pas 5:
    • python ./launch.py
    • I anant a aquesta adreça amb el navegador (o la que ens indiqui la sortida del terminal, en cas que sigui diferent:
    • http://127.0.0.1:7860

Tots aquests passos estan explicats d’una manera més detallada a la pàgina que t’enllaçava més amunt. Es tracta d’un curs de creació d’imatges amb IA que té les primeres lliçons obertes i gratuïtes, i quan comencen a ser més avançades passa a ser de pagament.

Publicat el per

Escaneig 3D partint de fotografies (2)

Pedres escanejades a la Vall de Santa Magdalena

A l‘entrada introductòria a aquesta temàtica comentava que no va ser fàcil trobar una solució de programari lliure per a l’escaneig 3D. Finalment vaig acabar descobrint Python Photogrammetry Toolbox (PPT) que és l’eina que he fet servir fins ara. Està basada en Bundler i tot i que sembla que no funciona bé a Debian 8 Jessie, a Debian 7 Wheezy no hauríem de tenir cap problema. Aquest i altres programes que utilitzen la tècnica fotogramètrica per a la reconstrucció 3D són disponibles a una distribució especialitzada en temes d’arqueologia que es diu Archeos.

La documentació sobre com fer-lo servir era força dispersa i que en parli ara té a veure amb això, en part, ja que vull posar per escrit tota una sèrie de passos que no són obvis però sí necessaris per tal d’obtenir un bon model 3D ben texturitzat d’allò que escanegem. En aquest primer article, però, ens limitarem a l’ús de PPT-GUI, i deixarem per a una segona part explicar com processem els núvols de punts generats i les fotografies originals a Meshlab. Seguint el procés que estic cobrint amb aquests articles he fet alguns assajos tot escanejant roques. A més del que ja mostrava a l’anterior article, aquí hi ha un altre vídeo amb uns altres resultats:

Com que hi pot haver algunes omissions i tampoc vull ser exhaustiu en tots els aspectes, tingues present que al final de l’article podràs trobar els enllaços a les pàgines que, en part, s’han utilitzat per a generar aquesta documentació. Allà hi podràs trobar més informació complementària.

  • No tinc clar en quin estat de desenvolupament es troba Pyhton Photogrammetry Toolbox, ja que han aparegut altres programaris també lliures . No obstant, encara es pot descarregar amb normalitat des d’aquest enllaç present a aquesta pàgina. Per les proves que he fet fins ara, només funciona a versions de Debian fins Wheezy (7). Fa poc vaig tenir l’ocasió de provar-ho a un sistema Windows 10 i funciona bé. Si algun dels enllaços no funcionés, pots utilitzar la Wayback Machine o, en el pitjor dels casos, podria penjar els paquets que vaig descarregar jo mateix.
  • Relacionat o essent part d’aquest projecte, pots visitar aquesta pàgina de Google Code des de la qual també es pot descarregar pràcticament el mateix. Veuràs que el projecte també rep el nom de osm-bundler ja que es va desenvolupar bastant amb vista a l’ús dins d’Open Street Map.
  • Els avantatges que els desenvolupadors destaquen del projecte són:
    • que és 100% basat en programari lliure (moltes altres solucions fotogramètriques no ho són i tenen algunes clàusules que dissuadeixen els usos comercials d’aquesta tecnologia)
    • que en estar basat en Python, per raons que no acabo de comprendre del tot, el programa és més senzill d’utilitzar independentment de la plataforma i altres condicionants.

En cas que t’hagis descarregat osm-bundler_64bit.tar.gz des del primer enllaç de museidironzone.it, només caldria descomprimir-ho i executar l’arxiu ppt_gui_start que hi ha dins la carpeta osm-bundler > linux

  • Et recomano que utilitzis el terminal per a executar el programa. D’aquesta manera podràs veure missatges dels quals és interessant tenir constància.
  • Per a fer-ho, obre un terminal, accedeix a la carpeta linux dins d’osm-bundler i allà tecleges

./ppt_gui_start

  • Si no et funcionés, assegura’t que la ruta d’accés al programa (ppt_gui.py) que hi ha dins aquest script és correcta.
  • Si encara així no et funcionés, podria ser que tinguessis un problema de dependències no satisfetes, ja que el programa es basa en altres llibreries i tecnologies per a funcionar. Fes una ullada a la pàgina de Google Code o al Wiki d’OpenStreetMap on es parla sobre això. Tampoc oblidis llegir tots els arxius Readme que hi hagi juntament amb les descàrregues, per a tenir una visió global de la qüestió.

Un altre dels avantatges d’aquesta eina és que ens ofereix una interfície gràfica per a treballar a aquells qui no estem tan acostumats a l’ús de les eines a través del terminal de comandes.

Si el programa se’ns executa satisfactòriament ens hauria d’aparèixer una finestra com aquesta:

Finestra de diàleg del programa osm-bundler
Finestra de diàleg del programa osm-bundler

Les tres pestanyes que ens interessen de les quatre que hi ha són les següents:

  1. 1. Run Bundler
  2. or run PVMS without CMVS
  3. Check camera database
  1. Primer de tot anirem a Check Camera database i a través del botó corresponent seleccionarem la carpeta de les fotografies que volem utilitzar per a reconstruir el model 3D. Un cop triada la carpeta, farem clic al botó Run que tenim dins la mateixa pestanya. Aparentment no hi haurà cap canvi a la finestra; és per això que hem engegat el programa a través del terminal, ja que si el mires allà podràs observar que, si tot ha anat bé, ens ha de sortir el missatge Camera is already inserted into the database.
  2. Selecciona la ruta de la carpeta que tot just acabem de seleccionar i fes Ctrl+C per a copiar-la
  3. Després d’això anirem a la primera pestanya Run Bundler. Allà enganxa dins el camp path la ruta que has copiat al pas anterior.
  4. Marca la casella Scale Photos with a Scaling Factor i, per a un escaneig de la màxima qualitat, deixa al seu estat per defecte el valor 1.
  5. Fes clic a Run. Durant els minuts següents (que poden ser pocs o molts, en funció del nombre de fotografies i la complexitat del model inferit) es calcularà el núvol de punts.
  6. Veuràs que el càlcul ha finalitzat quan al terminal aparegui el missatge Finished! See the results in the ‘/tmp/una_carpeta_impronunciable’ directory. Molt probablement, aquesta mateixa carpeta se t’obrirà dins dels gestor d’arxius Nautilus.
  7. Ara que s’ha generat la carpeta, si vols la pots retallar i emportar-te-la a una ubicació personalitzada, o seguir-la tenint al directori /tmp. Sigui quina sigui la ubicació on la tinguis, copia aquesta ruta perquè la necessitarem al pas següent.
  8. Ara anem a la pestanya or run PVMS without CMVS, la tercera per l’esquerra. Allà marquem l’opció Use directly PMVS2 (without CMVS).
  9. Al camp on posa path hi enganxem la ruta que hem copiat fa un moment (o bé l’anem a buscar tot utilitzant el botó Select Bundler Output Path. Fem clic a Run
  10. Quan el procés finalitzi, veuràs que dins la carpeta de treball se n’hi ha generat una altra pvms, que al seu temps conté una carpeta models. Si tot ha anat bé, hi ha d’haver un arxiu que és el núvols de punts generat: pmvs_options.txt.ply.

Aquest arxiu de núvol de punts el pots obrir a Meshlab (dins un projecte nou ja creat, i tot utilitzant File > Import Mesh) i et podràs fer una primera idea de com ha quedat. Al proper post veurem com podem editar dins de Meshlab aquest núvol de punts per a convertir-lo en una malla, i com texturitzar aquesta malla i exportar-la per a fer-la servir en una aplicació externa, com per exemple Blender.

Fonts d’informació utilitzades per a elaborar aquest article

Save

Save

Save

Save

Save

Save

Save

Save

Save

Publicat el per

Escaneig 3D partint de fotografies (1)

La possibilitat d’escanejar en 3D objectes i elements del món real m’ha atret des de fa temps. Després d’anar-me assabentant d’algunes tècniques i fent provatures amb les que em resultaven accessibles, no va ser fins l’any passat que vaig poder utilitzar satisfactòriament una eina que utilitza un mètode fotogramètric per a la reconstrucció 3D. És el Python Photogrammetry Toolbox, PPT. En un proper article en parlaré amb més profunditat.

Què és la fotogrametria

La fotogrametria és una tècnica que ja fa molt de temps que existeix i que serveix per a extreure dades mètriques, dimensionals, partint de documents fotogràfics. La comparació geomètrica/matemàtica de com es mostren uns mateixos elements a dues o més fotografies, preses des de posicions més o menys diferents, ens permet obtenir aquestes dades. S’utilitza de manera significativa en camps com la cartografia. En aquest cas, a partir de dues fotografies aèries d’una mateixa zona podem calcular-hi distàncies o reconstruir el relleu.

Visió general del procés

1. Creació del núvol de punts

Això és el que veurem en el proper article i és en això precisament que ens assisteix el programa PPT. A partir de l’anàlisi de les fotografies i per cada característica del relleu detectada, el programa crea un punt a l’espai 3D virtual. Cada un d’aquests punts té el color del pixel que hi ha a la posició interpretada i forma el que anomenem un núvol de punts. Tot i que en el programa veurem alguns noms una mica estranys, aquesta part del procés és la més senzilla i on hi ha menys possibilitats que nosaltres o l’ordinador ens equivoquem.

2. Procés del núvol de punts

Els núvols de punts poden ser més o menys densos, però normalment són quelcom complex de treballar amb un programa convencional de 3D i per això existeixen programes específics com Meshlab. Aquests programes ens permeten treballar de manera àgil amb grans quantitats d’informació i, entre altres coses, convertir els núvols de punts en malles que ja podem utilitzar dins un programa de 3D convencional com Blender.

Aquesta part és una mica més complicada, ja que tenim més opcions, i per tant també més possibilitats d’equivocar-nos. En un altre article veurem la proposta de procés que a mi m’ha funcionat.

Resultats del procés

Aquest és el primer dels dos articles que de moment publico sobre aquest tema. Aquí pots llegir el segon, on explico amb detall com es genera el núvol de punts tot utilitzant l’eina Python Photogrammetry Toolbox.

Publicat el per

Blender 101: Mòdul 6

Reutilització de dades i de llibreries en Blender: els datablocks

Al mòdul anterior hem après a modelar i a ajustar de manera elemental les propietats dels materials. Aquest sisè i últim mòdul és la conclusió del curs i parla d’un concepte aparentment més abstracte, però que realment té molta relació amb el flux de treball que fem dins el programa. Es tracta dels blocs de dades, que és el mateix que parlar de com s’organitza la informació en Blender. Això és útil perquè ens permet organitzar la feina per tal de no haver de repetir processos, així com fer coses tan habituals com utilitzar materials o altres elements de llibreria que haguem descarregat o comprat a Internet.

Espero que hagis gaudit del curs. Si és així, comparteix-ho a les xarxes socials perquè les teves amistats i seguidors també en puguin treure partit!

Publicat el per

Blender 101: Mòdul 5

Modelatge i materials

Al mòdul anterior hem vist com funcionaven les làmpades, la càmera i el procés de render. Al cinquè mòdul aprenem què és el procés de modelatge i els seus mecanismes bàsics. El modelatge és el conjunt de tècniques que ens permeten donar una forma concreta (de pera, de gos, de casa) als objectes. També veiem a nivell molt introductori com funcionen els materials, que són les propietats que ens permeten ajustar l’aspecte que tenen les superfícies quan són il·luminades per la llum d’una làmpada.

Ja falta molt poc per a acabar aquest curs. Al sisè i últim mòdul parlem d’altres aspectes aspectes importants sobre el flux de treball en Blender i per a millorar la nostra productivitat.

Publicat el per

Blender 101: Mòdul 4

Llums, càmera i render!

Al mòdul anterior hem après la manera de transformar objectes i altres elements en Blender. Aquest quart mòdul està dedicat als elements imprescindibles que necessitem per a crear una imatge en un programa de 3D, a part dels elements geomètrics: la càmera, les làmpades, i el procés de render. El render és un procés a través del qual es posen en relació tots aquests elements i dóna com a resultat una imatge bidimensional.

Si ja t’ha quedat clar tot això, ara ja pots accedir al cinquè mòdul per a fer una introducció al modelatge i als materials en Blender.

Publicat el per

Blender 101: Mòdul 3

Creació i transformació d’objectes

Al mòdul anterior hem vist la interfície del programa. En aquest mòdul ens centrem en els mecanismes per a transformar objectes. No obstant, encara que en aquest cas ho estiguem aplicant a objectes, aquests aprenentatges són importants perquè després són extrapolables a qualsevol cosa susceptible de ser transformada en el programa: keyframes, arbres de nodes, vèrtexs, marques de tracking, etc.

Al mòdul següent aprendrem a crear imatges a partir del 3D, tot ajustant les làmpades, la càmera, i els paràmetres del procés de render.