生成艺术NFT：聚焦算法艺术

2020年，非同质化代币(NFT)风靡全球，自此颠覆了一个又一个行业。NFT市场快速增长，短短几年时间，交易额已超10亿美元。

如果您花时间了解NFT市场，那么可能已在比较常见的头像或个人资料图片NFT中，见过色彩斑斓、抽象派的收藏品。虽然可能大部分NFT艺术领域被卡通头像主宰，但先进技术（比如机器学习和人类想象力）助力的NFT子集正在悄然形成。

这类NFT称为生成艺术，它们以算法驱动的艺术风格为特征，日益受到对元宇宙和AI艺术感兴趣的数字艺术家和收藏家青睐。

请继续往下读，了解什么是生成艺术以及它如何通过区块链技术和NFT，吸引大众并彻底改变艺术领域。

什么是生成艺术？

1965年，德国哲学家Max Bense首创了生成艺术，即通过艺术家按特定规范编入计算机的算法进行艺术创作。举例来说，艺术家选择艺术作品需用的颜色或形状，然后将颜色或形状值按随机数量输入算法中。得到的最终产品就是生成艺术品。

NFT是加密代币，作用是代表区块链上存储的独特数字资产。除非发生灾难性事件并导致互联网垮塌，否则存储在区块链上的数字资产永远存在且不会改变。每种代币都有其区别于其他代币的独一无二元数据，从而确保它们不会被更改或伪造。

生成艺术NFT通过智能合约创建，并以NFT形式存储在区块链上。智能合约是存储在区块链上的代码，在特定条件时会自动执行，因此非常适合开发随机、算法驱动的艺术作品。

艺术家再不需要自己画几百上千副收藏品。相反他们只需设计出一系列NFT特征，然后为每个特征设计一个或多个变体即可。

所有设计资产准备就绪后，必须编写或复制智能脚本才能生成相应的NFT。还必须限制待生成NFT的数量。

生成艺术NFT的范例当属Ezra Miller创作的《Solvency》。该项目采用动态WebGL模拟，创建从生成对抗网络(GAN)中提取的纹理反馈回路。这个GAN在35 mm照片和分层颜色上进行训练，而35 mm照片和分层颜色依赖每笔NFT铸造交易的相关信息。

NFT具有可访问性、透明性和可扩展性等特点，因此NFT的效用表现为改进我们创作、收集和与数字艺术互动的方式。

受进入艺术领域所需学识和投资限制，过去进入艺术领域的门槛颇高。现在人们对生成艺术（通常是NFT）的兴趣愈发浓厚，因此传统艺术领域固有的障碍正在消亡，艺术领域正在向各行各业的人士敞开大门。

NFT存储在区块链上，人人都可以查看NFT交易情况和所有权历史，因此验证NFT的真实性易如反掌。此外，区块链具有不可改变性，从而最大限度地降低了伪造风险。

NFT的另一关键特性是数字图像分辨率具备无限可扩展性。JPEG和PNG文件会因时间流逝变形，而生成艺术作品代码则不然，它们支持以任何尺寸展示图像，且不会降低图片质量。这是因为生成艺术作品不是普通的图片文件，而是存储在区块链上的一行代码。

NFT和区块链技术赋予数字艺术可收藏性、稀缺性和出处等属性，同时更易于大众接触。随着NFT艺术市场不断发展，生成艺术媒介也将不断发展。

尽管NFT领域尚处于起步阶段，但NFT生态系统目前的增长轨迹表明，NFT将继续为新艺术媒介以及艺术家和收藏家提供更多机会和体验。

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