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• Deep Learning
• Image correction
• Image generation
• Image processing

Per quanto la mente umana di artisti e creativi sia in grado di plasmare nuove creazioni con continuità, ciò non è da considerarsi valido in ogni contesto. Esistono processi creativi maggiormente rigidi e vincolati rispetto quelli canonici, i quali richiedono un maggior sforzo al lato inventivo del cervello. Un esempio di essi consiste nel disegno di motivi lignei e marmorei, finalizzati alla stampa su materiale ceramico per superfici di design: l'estro creativo di un artista, in tal contesto, si esaurisce molto rapidamente, vista l'astrattezza del contesto.
Questo problema può essere invece trattato da un calcolatore elettrico mediante tecniche di intelligenza artificiale, le quali sono in grado di astrarre i motivi richiesti per poi riprodurli mediante tecniche generative. In questo lavoro di tesi si propone un'architettura per adempiere alla generazione di pattern lignei a risoluzione estremamente elevata, con successiva correzione e rifinitura, il tutto mediante le più recenti tecniche di deep learning. Tali pattern, generati artificialmente, fungono da supporto artistico nei processi creativi precedentemente citati.

Per quanto la mente umana di artisti e creativi sia in grado di plasmare nuove creazioni con continuità, ciò non è da considerarsi valido in ogni contesto. Esistono processi creativi maggiormente rigidi e vincolati rispetto quelli canonici, i quali richiedono un maggior sforzo al lato inventivo del cervello. Un esempio di essi consiste nel disegno di motivi lignei e marmorei, finalizzati alla stampa su materiale ceramico per superfici di design: l'estro creativo di un artista, in tal contesto, si esaurisce molto rapidamente, vista l'astrattezza del contesto. Questo problema può essere invece trattato da un calcolatore elettrico mediante tecniche di intelligenza artificiale, le quali sono in grado di astrarre i motivi richiesti per poi riprodurli mediante tecniche generative. In questo lavoro di tesi si propone un'architettura per adempiere alla generazione di pattern lignei a risoluzione estremamente elevata, con successiva correzione e rifinitura, il tutto mediante le più recenti tecniche di deep learning. Tali pattern, generati artificialmente, fungono da supporto artistico nei processi creativi precedentemente citati.