两张女性裸体照的对比
Posted: Sat Feb 08, 2025 4:23 am
然而，今天，这一事实代表了大多数艺术史研究的本体论障碍，而非实践障碍。我们习惯于研究复制品，但我们也知道它们的局限性，当涉及到特定的风格或接受美学研究问题时，参考原作最终还是必要的。事实上，我们处理的复制品长期以来都是基于模拟摄影，但现在是基于数字技术的，但对于艺术史的实际问题来说，这最终并不那么重要。模拟摄影还通过胶片的颗粒将拍摄对象分解成微小的单独部分，这些部分仅能描绘出原始物体的物质性（如果有的话），而不能体现它。
数字化造成的信息损失在实践中通常可以忽略不计，因为可能的分辨率远远超出我们的感知：如果你来到奥地利林茨，请参观电子艺术中心所谓的“深空间” ，在那里 16 x 9 米的投影表面上观看达芬奇的《最后的晚餐》 （图 2）。该复制品是由Haltadefinizione 实验室从 1500 多幅图像中编制而成，总大小超过 160 亿像素。原始尺寸为 4.60 x 8.80 米，即每毫米 20 像素，投影中仍为 10 像素。虽然在模拟摄影中可以实现这种分辨率以拍摄细节丰富的照片，但使用模拟方式无法以这种尺寸实现 2:1 的整体再现（可缩放和滚动）。
图 2：深空。 © Archive Ars Electronica Linz GmbH，摄影师 Rudolf Brandstätter。
图 2：深空。 © Archiv Ars Electronica Linz GmbH，摄影师 Rudolf Brandstätter。
如此高分辨率的图像不仅吸引了广大观众（如在林茨），而且也极具价值，例如，可以用于对个别作品进行材料技术研究。另一方面，有趣的是，比较分析通常可以精确地减少图像数据或通过过滤器进行异化。此类项目在数字艺术史相关文献中都有详细记载，[8]因此我想在这里简单回顾几个简洁的例子：
我在开头已经引用了 William Vaughan 的论点，即形式分析比图像分析更能实现自动化。沃恩并没有止步于这种理论思考，而是作为这一领域的先驱者开展了自己的研究项目：他设计的程序以意大利早期艺术评论家乔瓦尼·莫雷利 (Giovanni Morelli) 的名字命名，到 20 世纪 80 年代末，人们可以通过“视觉识别器”以极少的数据量搜索形式或构图相似的图像（图 3）。[9]
图 3：»来自›Morelli‹ 的查询结果截图：该搜索是根据 Joshua Reynolds 绘制的沃伦·黑斯廷斯 (Warren Hastings) 肖像进行的。该系统识别出与雷诺兹肖像相关的其他图像和复制品。”来源：William Vaughan：计算机辅助图像研究和分析。出处：艺术史数字版。为从业者和学生提供的介绍。由 Hubertus Kohle 编辑。柏林 1997 年。
图 3：»来自›Morelli‹ 的查询结果截图：该搜索是根据 Joshua Reynolds 绘制的沃伦·黑斯廷斯 (Warren Hastings) 肖像进行的。该系统识别出与雷诺兹肖像相关的其他图像和复制品。”来源：William Vaughan：计算机辅助图像研究和分析。出处：艺术史数字版。为从业者和学生提供的介绍。由 Hubertus Kohle 编辑。柏林 1997 年。
关于计算机辅助风格分析方法，斯蒂芬·海登赖希 (Stefan Heidenreich) 在 2003 年进行的一项实验对我们许多人都具有启发意义：他使用非常简单的方法，即从（数字化的）原件中减去一张柔焦图像，试图通过计算重现海因里希·沃尔夫林 (Heinrich Wölfflin) 于 1915 年对文艺复兴时期的线性风格和巴洛克绘画风格之间的区别。令人惊奇的清晰结果（图 4）[10]让我们有理由期待，未来风格分析将越来越多地得到数字技术的支持。
出自：海因里希·沃尔夫林：艺术史的基本概念。慕尼 奥地利电报数据 黑 1915 年，第 36/37 页（上）；从这些图像中减去上述图像的模糊版本。引自：Stefan Heidenreich：形式和过滤器——图像处理和风格分析的算法。 Zeitenblicke 2（2003），No. 1（底部）。来源：© Zeitenblicke，2003。
图 4：两张女性裸体照的对比。出自：海因里希·沃尔夫林：艺术史的基本概念。慕尼黑 1915 年，第 36/37 页（上）；从这些图像中减去上述图像的模糊版本。引自：Stefan Heidenreich：形式和过滤器——图像处理和风格分析的算法。 Zeitenblicke 2（2003），No. 1（底部）。来源：© Zeitenblicke，2003 年。
事实上，在过去十年中，用于自动图像分析的方法已经有了显著的发展，并且不再能简化为“风格和/或图像”的简单公式。海德堡关于中世纪手稿中手势识别的研究项目就是一个基于图像和风格问题相结合的高度复杂分析的例子 。另一个是加州大学河滨分校正在进行的项目，该项目正在研究使用面部识别软件识别历史肖像的可能性。可以理解的是，那里的同事强调，这样的工作比使用专门设计的相机识别活人要困难得多，因为对艺术肖像的分析必须首先从艺术家的个人风格中抽象出来。[11]
4. 接受研究
希望加州同事检查的肖像画艺术家们不要像美国艺术家亚当哈维 (Adam Harvey) 在其CV Dazzle (2012)（图 5）中那样，以类似的批判方式来处理可能的可识别性问题。他采用一种介于艺术研究、媒体行动主义和概念艺术之间的方法，设计出独特的妆容和发型，其特点就是可以保护佩戴者不被自动面部识别系统识别。
数字化造成的信息损失在实践中通常可以忽略不计，因为可能的分辨率远远超出我们的感知：如果你来到奥地利林茨，请参观电子艺术中心所谓的“深空间” ，在那里 16 x 9 米的投影表面上观看达芬奇的《最后的晚餐》 （图 2）。该复制品是由Haltadefinizione 实验室从 1500 多幅图像中编制而成，总大小超过 160 亿像素。原始尺寸为 4.60 x 8.80 米，即每毫米 20 像素，投影中仍为 10 像素。虽然在模拟摄影中可以实现这种分辨率以拍摄细节丰富的照片，但使用模拟方式无法以这种尺寸实现 2:1 的整体再现（可缩放和滚动）。
图 2：深空。 © Archive Ars Electronica Linz GmbH，摄影师 Rudolf Brandstätter。
图 2：深空。 © Archiv Ars Electronica Linz GmbH，摄影师 Rudolf Brandstätter。
如此高分辨率的图像不仅吸引了广大观众（如在林茨），而且也极具价值，例如，可以用于对个别作品进行材料技术研究。另一方面，有趣的是，比较分析通常可以精确地减少图像数据或通过过滤器进行异化。此类项目在数字艺术史相关文献中都有详细记载，[8]因此我想在这里简单回顾几个简洁的例子：
我在开头已经引用了 William Vaughan 的论点，即形式分析比图像分析更能实现自动化。沃恩并没有止步于这种理论思考，而是作为这一领域的先驱者开展了自己的研究项目：他设计的程序以意大利早期艺术评论家乔瓦尼·莫雷利 (Giovanni Morelli) 的名字命名，到 20 世纪 80 年代末，人们可以通过“视觉识别器”以极少的数据量搜索形式或构图相似的图像（图 3）。[9]
图 3：»来自›Morelli‹ 的查询结果截图：该搜索是根据 Joshua Reynolds 绘制的沃伦·黑斯廷斯 (Warren Hastings) 肖像进行的。该系统识别出与雷诺兹肖像相关的其他图像和复制品。”来源：William Vaughan：计算机辅助图像研究和分析。出处：艺术史数字版。为从业者和学生提供的介绍。由 Hubertus Kohle 编辑。柏林 1997 年。
图 3：»来自›Morelli‹ 的查询结果截图：该搜索是根据 Joshua Reynolds 绘制的沃伦·黑斯廷斯 (Warren Hastings) 肖像进行的。该系统识别出与雷诺兹肖像相关的其他图像和复制品。”来源：William Vaughan：计算机辅助图像研究和分析。出处：艺术史数字版。为从业者和学生提供的介绍。由 Hubertus Kohle 编辑。柏林 1997 年。
关于计算机辅助风格分析方法，斯蒂芬·海登赖希 (Stefan Heidenreich) 在 2003 年进行的一项实验对我们许多人都具有启发意义：他使用非常简单的方法，即从（数字化的）原件中减去一张柔焦图像，试图通过计算重现海因里希·沃尔夫林 (Heinrich Wölfflin) 于 1915 年对文艺复兴时期的线性风格和巴洛克绘画风格之间的区别。令人惊奇的清晰结果（图 4）[10]让我们有理由期待，未来风格分析将越来越多地得到数字技术的支持。
出自：海因里希·沃尔夫林：艺术史的基本概念。慕尼 奥地利电报数据 黑 1915 年，第 36/37 页（上）；从这些图像中减去上述图像的模糊版本。引自：Stefan Heidenreich：形式和过滤器——图像处理和风格分析的算法。 Zeitenblicke 2（2003），No. 1（底部）。来源：© Zeitenblicke，2003。
图 4：两张女性裸体照的对比。出自：海因里希·沃尔夫林：艺术史的基本概念。慕尼黑 1915 年，第 36/37 页（上）；从这些图像中减去上述图像的模糊版本。引自：Stefan Heidenreich：形式和过滤器——图像处理和风格分析的算法。 Zeitenblicke 2（2003），No. 1（底部）。来源：© Zeitenblicke，2003 年。
事实上，在过去十年中，用于自动图像分析的方法已经有了显著的发展，并且不再能简化为“风格和/或图像”的简单公式。海德堡关于中世纪手稿中手势识别的研究项目就是一个基于图像和风格问题相结合的高度复杂分析的例子 。另一个是加州大学河滨分校正在进行的项目，该项目正在研究使用面部识别软件识别历史肖像的可能性。可以理解的是，那里的同事强调，这样的工作比使用专门设计的相机识别活人要困难得多，因为对艺术肖像的分析必须首先从艺术家的个人风格中抽象出来。[11]
4. 接受研究
希望加州同事检查的肖像画艺术家们不要像美国艺术家亚当哈维 (Adam Harvey) 在其CV Dazzle (2012)（图 5）中那样，以类似的批判方式来处理可能的可识别性问题。他采用一种介于艺术研究、媒体行动主义和概念艺术之间的方法，设计出独特的妆容和发型，其特点就是可以保护佩戴者不被自动面部识别系统识别。