Dijital Tasarım ve Sanatta Yapay Zekâ Devrimi: Üretim Süreçlerine Entegrasyon Örnekleri ve Bir Yakın Gelecek Projeksiyonu

Yıl 2024, Cilt: 4 Sayı: 9, 7 - 25, 31.12.2024

Çiğdem Koç Oğuz Tunç

Öz

Yapay zekânın dijital tasarım ve sanat süreçlerine entegre edilmesi son dönemde yaşanan bir gelişme olmakla birlikte, alandaki teknolojik atılımların süratı ve etkisi nedeniyle gündem oluşturmayı başarmış bir olgu durumundadır. Yapay zekânın dijital sanat ve tasarım üretim sürecine yapmakta olduğu yeni araçlarla teknik üstünlükler, sanat ve tasarımın demoktratikleşmesi gibi etkiler endüstri ortamlarında tartışılarak, gelişmelerin üretim süreçlerine katkıları üzerinde durulmaktadır. Bu çalışmada olgunun akademik literatürdeki tartışma alanlarına taşınmasına bir katkı sunulmak istenmiştir. Kalitatif araştırma yöntemleri kullanılarak yapılan çalışmada, yapay zekâ destekli sanat ve tasarım teknolojilerinin geçmişten günümüze gelişimi ve halihazırda illüstrasyon, grafik tasarım, çizgi film - animasyon, hareketli grafik, üç boyutlu modelleme, görsel efekt tasarımı, video oyunu grafiği ve arayüz tasarımı gibi alanlarda endüstriyel dijital tasarım ve sanat üretim süreçlerine entegrasyon örnekleri incelenmiştir. Bu veriler ışığında yakın gelecekteki yeni entegrasyon alanı olasılıkları değerlendirilerek çeşitli öneriler verilmiştir. Bu sayede olgu hakkında akademik literatüre güncel bir perspektif kazandırmak hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ , YZ Sanatı , YZ Uygulamaları , Dijital İllüstrasyon , Dijital Sanat

Artificial Intelligence Revolution in Digital Design and Art: Examples of Integration into Creative Processes and a Near-Future Projection

Öz

The integration of artificial intelligence into digital design and art processes, though a recent development, has become a prominent topic due to the speed and impact of technological advancements in the field. The technical advantages introduced by artificial intelligence through new tools in the digital art and design production process, as well as its role in democratizing art and design, are widely discussed in industry contexts, with a focus on its contributions to production processes. This study aims to contribute to the academic discourse surrounding this phenomenon. Utilizing qualitative research methods, the study examines the historical development of AI- supported art and design technologies and their current integration into industrial digital design and art production processes in fields such as illustration, graphic design, animation, motion graphics, 3D modeling, visual effects design, video game graphics, and interface design. Based on these findings, potential areas for new integrations in the near future are evaluated, and various recommendations are proposed. In this way, the study seeks to provide a contemporary perspective to the academic literature on the subject.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence , AI Art , AI Applications , Digital Illustration , Digital Art

Kaynakça

• Adobe. (t.y.). Adobe Aero. Erişim tarihi: 21 Kasım 2024, https://www.adobe.com/tr/products/aero.html
• AI Catalyst. (2023, 17 Ekim). Midjourney vs DALL·E 3 | Ultimate comparison (best AI image generator) [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=2Sp3nCDGf78
• AI Tube. (2024, 21 Nisan). Kaiber vs Runway - AI video generator [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=_fhl9jjwLLE
• Amidi, S. (t.y.). *CS 230 - Convolutional neural networks cheatsheet*. Stanford University. Erişim tarihi: 25 Kasım 2024, https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/cheatsheet-convolutional-neural-networks
• Arslan, M. (2022). Dijital sanatın evrimi ve geleceği. Sanat Dergisi, 55(2), 123-145.
• Ayvaz Tunç, Ö. ve Yavuz, H. (2023). Yaratıcı süreçlerin dijital evrimi: Animasyon ve yapay zekâ. Marmara Üniversitesi Sanat ve Tasarım Dergisi, 14(2), 114-132. http://dx.doi.org/10.29228/sanat.31
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2005.14165
• Chen, S. Y., Liu, F. L., Lai, Y. K., Rosin, P. L., Li, C., Fu, H., & Gao, L. (2021). DeepFaceEditing: Deep face generation and editing with disentangled geometry and appearance control. ACM Transactions on Graphics, 40(4), Madde 90. https://doi.org/10.1145/3450626.3459760
• Cleall, S. (2022, 29 Temmuz). The history of matte painting. Matte Painting. Erişim tarihi: 21 Kasım 2024, https://mattepaint-com.translate.goog/blog/the-history-of-matte-painting/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=tr&_x_tr_hl=tr&_x_tr_pto=tc
• Çeşme, M. (2021). Bir görsel efekt tekniği olarak matte painting ve uygulama alanları. *Turkish Studies - Social, 16*(2), 563-576. https://dx.doi.org/10.47356/TurkishStudies.46380
• DDM. (t.y.). Artırılmış gerçeklik odası. Dijital Deneyim Müzesi. Erişim tarihi: 21 Kasım 2024, https://dijitaldeneyimmuzesi.com/artirilmis-gerceklik.html
• DeGuzman, K. (2023, 2 Nisan). What is matte painting in movies — Definition and examples. StudioBinder. Erişim tarihi: 21 Kasım 2024, https://www.studiobinder.com/blog/what-is-matte-painting-in-movies/
• Demir, A. (2022). Doğal dil işleme ve görüntü üretimi: DALL-E'nin başarısı. Yapay Zekâ Araştırmaları Dergisi, 18(4), 87-105.
• Deveci, M. (2022). Yapay zekâ uygulamalarının sanat ve tasarım alanlarına yansıması. Vankulu Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9, 119-140.
• Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 27.
• Gökçearslan, A. (2016). Artırılmış gerçeklik uygulamaları ve grafik tasarım alanına yansımaları. Turkish Studies, 11(21), 697-708. http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.11304
• Gürbüz, B. (2020, 18 Mayıs). Konvolüsyonel sinir ağları (Convolutional Neural Networks) (CNN). Medium. https://medium.com/@batincangurbuz/konvolüsyonel-sinir-ağları-evrişimli-sinir-ağları-olarak-da-bilinir-convolutional-neural-4ecd2c5ad842
• Fu, H. [Hongbo Fu]. (2021, 26 Ağustos). *DeepFaceEditing - SIGGRAPH 2021* [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=I0H7w06SxwA
• İsmail Sarıkaya. (2024, 16 Mart). Sıfırdan yapay zeka Midjourney fotoğraf oluşturma (detaylı anlatım) [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=8ptPSjIE49M
• Karabulut, B. (2021). Yapay zeka bağlamında yaratıcılık ve görsel tasarımın geleceği. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 20(79), 1498-1520.
• Kaya, E. (2020). OpenAI ve yapay zeka araştırmalarında yeni dönem. Bilim Dergisi, 44(1), 12-28.
• Khan, R. (2022, 1 Temmuz). Filippo Nassetti's AI designs place spaceships into the painted worlds of Bosch and Caravaggio. Designboom. Erişim tarihi: 20 Kasım 2024, https://www.designboom.com/art/filippo-nassetti-ai-designs-spaceships-bosch-caravaggio-07-01-2022/
• Kılıç, H. (2021). Yapay zekada yeni ufuklar: DALL-E ve görüntü üretimi. Bilim ve Teknik, 60(3), 45-58.
• Kingma, D. P., & Welling, M. (2013). Auto-encoding variational Bayes. arXiv. https://arxiv.org/abs/1312.6114
• Kocaman, Ş. (2021). Grafik tasarım endüstrisinde yapay zekâ. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 8(77), 3000-3016. http://dx.doi.org/10.26450/jshsr.2843
• Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25.
• LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
• Mancar, B. (2024, 21 Nisan). En popüler yapay zeka çizim siteleri ve uygulamaları. Webmasto. Erişim tarihi: 21 Kasım 2024, https://webmasto.com/yapay-zeka-cizim-siteleri-ve-uygulamalari
• OpenAI. (t.y.). Sora: Creating video from text. Erişim tarihi: 21 Kasım 2024, https://openai.com/index/sora/ OpenAI. (2021). DALL·E: Creating images from text. https://openai.com/index/dall-e/ OpenAI. (2023). DALL·E 3. https://openai.com/index/dall-e-3/
• Ozer, C. B. (2024, 24 Ocak). Yapay sinir ağlarının eğitimi. Medium. https://cbarkinozer.medium.com/yapay-sinir-a%C4%9Flar%C4%B1n%C4%B1n-e%C4%9Fitimi-872c9b76355c
• Öngün, C. (2020, 15 Haziran). Generative Adversarial Networks (GAN) nedir? Medium. https://cihanongun.medium.com/generative-adversarial-networks-gan-nedir-5cc6a48a6870
• Öngün, C. (2024, 21 Nisan). Autoencoder (Otokodlayıcı) nedir? Ne için kullanılır? Medium. https://cihanongun.medium.com/autoencoder-otokodlayıcı-nedir-ne-için-kullanılır-e520a591746a
• Porter, M. E. ve Heppelmann, J. E. (2017). Why every organization needs an augmented reality strategy. Harvard Business Review, 95(6), 46-57.
• Südor, S. (2021). Dijital sanatlarda 3D model oluşturma teknikleri kullanımı. İdil Sanat ve Dil Dergisi, 10(88), 1757-1779.
• Technological Design. (2023, 8 Şubat). Karma gerçeklik | Artırılmış gerçeklik | Sanal gerçeklik örnekleri [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=8dOWimDViPE
• Tunç, O. (2022). Video oyunlarında Türk kültürü algısı: Görsel tasarım perspektifinden bir inceleme. Uluslararası Troy Sanat ve Tasarım Dergisi, 2(4), 45-60.
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
• Yıldız, S. (2021). OpenAI: Yapay zekanın geleceği. Teknoloji ve İnovasyon, 36(2), 34-49.
• Yılmaz, T. (2021). Dijital çağda yaratıcı platformlar. Tasarım İncelemeleri, 40(1), 67-89.