When bridging the gap between digital art and tangible real-world items, I embarked on a journey to dissect the disparities between the realms of reality and the digital landscape. This exploration led me to delve into the nuances of human perception.

デジタルアートを現実世界で手にできるアイテムに変換する際、私はリアルとデジタルの違いについて考察するために、分解してピクセルについて考えました。そして、人間の知覚のプロセスについて考えることとなりました。

My reflections on human and AI perception are briefly touched upon in the ".printed" description, while the comparison between reality and the digital realm is explored in the ".printing" section. Now, within this ".print" segment, let me delve into my thoughts regarding the process of deconstruction.I'm no specialist, but if you're okay with it, I'd be happy to share my thoughts in the text.

人間の知覚とAIの知覚に対するちょっとした考察については、「.printed」の説明文で少し触れており、リアルとデジタルの比較は「.printing」で触れています。ここでの「.print」セクションでは、分解に関する私の考えについて少し話をさせてください。私は専門家ではありませんがそれでもよろしければ文章にお付き合いください。

Thinking about the deconstruction of digital art, one iconic genre that comes to mind is pixel art. Born from the constraints of early video game memory capacities and display limitations, pixel art is a blend of technical prowess and visual artistry.

デジタルアートの分解について考えるときに、まず思い浮かんだのはピクセルアートでした。テレビゲームの誕生初期の頃の、記憶容量と表示の制限の中での試行錯誤によって進化してきた、技術的にも視覚的にも優れた芸術です。

Cryptopunks, well-known as pixel art, has achieved the recognition of humanoid figures within a 24x24 pixel matrix. As the grid reduces to 12x12, how much diversity in characters can be maintained? Additionally, can we achieve the recognition of human forms within a 6x6 grid?

ピクセルアートとして有名なCryptopunksは、24×24のピクセル行列内で人型の認識を成功させています。12×12のグリッドになると人物の多様性はどこまで制限されるのでしょうか？また、6×6のグリッドで人の形を認識させることはできるでしょうか？

Illustrations also offer intriguing insights into human cognition and deconstruction. Most children can recognize a non-realistic representation of a dog or cat with just ears, eyes, and a mouth. Can we recognize a cat based solely on its ears and whiskers? At what angle of variation do the ears and whiskers hinder recognition? These cases unveil the smallest units of information and component parts.

また、イラストも人間の認知と解体の面白い例を提供してくれます。ほとんどの子供は、耳と目、口の簡単なパーツだけで写実的でない犬や猫の絵を理解することができます。では耳とひげだけで猫を認識できるでしょうか？耳とひげの角度がどれだけ変化すると、認識が難しくなるのでしょうか？これらの例は、情報の最小単位と部品としての最小単位に関する考え方を示しています。ビットマップとベクターの2つの観点からの分解であるかもしれません。（この分解には色の違いが大切になりますが、その視点は印象派絵画、彩色分割などの視点から現在研究中です。）

Let's delve deeper into the realm of bitmap. When you view Cryptopunks on your screen, you're not seeing them in their original 24x24 format; the display adjusts them to fit the screen's resolution. This process is part of the inspiration behind the ".print" name—a sensation akin to printing onto your screen.

ここで、ビットマップに関してもう少し深く考えていきます。あなたが自分のディスプレイでCryptopunksを見るとき、24×24のドットではなく、画面の解像度に合わせて鑑賞していると思います。超高画質の写真の全体を見ている時は少し荒く調整されたものを見ているかもしれません。この処理が「.print」の名前の由来の一つになります。私にはディスプレイにプリントをしているように感じられたのです。

By breaking down digital art into its fundamental units, we can analyze it from the perspectives of display pixels and individual pixels. Pixels constitute the minimal units forming the art, while display pixels may even represent finer divisions than the artwork itself.

デジタルアートを情報の最小単位に分解すると、ディスプレイの画素とピクセルの二つの側面から分析できます。ピクセルはアートを構成する最小単位であり、ディスプレイの画素は場合によってはアートよりもさらに細かい分割を行います。

To find a real-world analogy for this division, fabric emerged as a fitting candidate. I envisioned pixels as threads composing fabric, with display pixels reflecting the molecular or atomic components of those threads. Fabric beautifully exemplifies the concept of smaller elements converging to create larger entities. Moreover, the diverse textures born from weaving make fabric both appealing and practical as a medium.

この分割に現実で対応するものとして、最も適切な例として布が浮かび上がりました。布を構成する糸をピクセルとして考え、ディスプレイの画素については、糸を構成する最小単位である、分子や原子に相当するものとして位置付けました。布は小さな要素が結びついて大きなものを形成するという概念を象徴する身近な素材です。また、織り方によって生まれる多様な質感は、布を魅力的で実用的な媒体としています。

When translating my art into tangible items, I opted for sublimation printing to create cleaning cloths and furoshiki instead of incorporating physical threads. This decision contrasts the embodiment of pixel art elements on high-resolution displays. Since fabric assumes a display-oriented role, printing becomes imbued with significance.

私のアートを実際のアイテムとして提供する際、糸を編み込む代わりに、昇華印刷を使用したクリーニングクロスと風呂敷を選びました。これは、ピクセルアートの要素を高解像度ディスプレイで表現する技術になぞらえています。布はディスプレイとしての位置づけですので、解像度を調整した印刷には特別な意味が込められています。

Throughout the printing process, I experimented with a variety of samples. Ultimately, I was drawn to the distinctive Japanese "oni-shrunk brocade" technique for furoshiki and the glossiness resulting from high-temperature printing on the cleaning cloth. While other fabric samples displayed intriguing attributes, they might hold potential for future endeavors.

印刷の過程では、さまざまなサンプルを試しました。最終的に、風呂敷における日本独特の「鬼縮緬」の技法と、クリーニングクロスに高温印刷を行ったことにより生じる光沢感に惹かれ、2種類のredeemを採用することにしました。他の布サンプルも興味深い特性を示していました。今後の取り組みにおいて検討する余地があるかもしれません。

As described in the ".printing" section, my collection encompasses three diverse offerings: a single genart image capturing a fleeting moment, a genart animation with ever-evolving patterns, and tangible cleaning cloths and furoshiki that can be redeemed. I hope you'll find the virtues of each item enjoyable.

「.printing」セクションで詳細が説明されているように、私のコレクションには3つの異なる提供物が含まれています。瞬間を捉えた一枚のイメージを生成するジェネレーティブアート、絶え間なく模様が進化し続けるジェネレーティブアニメーション、現実のredeemできるクリーニングクロスと風呂敷のアイテムです。それぞれのアイテムの良さを感じていただければ嬉しいです。

The patterns are constructed based on formulas derived from distance equations and trigonometric functions. Discovering an algorithm that generates intricate patterns from simple equations filled me with excitement. Recently, I stumbled upon a fantastic project on deca.art's image search that employs a very similar algorithm to create patterns, and I was equally thrilled to realize that someone else had ventured down a similar path of exploration and reached a similar algorithmic outcome. Allow me to introduce this remarkable project "Nothing Remains" as well.

模様は、距離の公式と三角関数をもとにした関数によって構成されています。単純な数式で複雑な模様が描かれるこのアルゴリズムを発見した時はとても興奮しました。先日deca.artの画像検索機能で私とほぼ同じアルゴリズムで模様を生成している素晴らしいプロジェクトを発見しました。数式の探求の結果、似たアルゴリズムに到達した研究者が前にいたことに同じくらい興奮しました。その素晴らしいプロジェクトについても紹介させてください。

And this is the work of our great predecessor from 1970.

»GF.E 32-S« by Vladimir Bonačić　http://dada.compart-bremen.de/item/artwork/1146

I will release simplified code for the main algorithm I posted on Twitter as 'つぶやきprocessing'. I would be very happy if there are people who would like to improve and play around with it.

"つぶやきprocessing'としてTwitterに投稿した、簡略化したアルゴリズムを公開します。改良して遊んでみてくれる人がいるととても嬉しいです。

// The basic algorithm of ".printed"
// I'm off to find the next one ;)

draw=_=>{createCanvas(g=300,g),noStroke(),frameRate(3),f=frameCount;

         for(i=0;i<g;i++){for(j=0;j<g;j++){
         
           n=f*cos(f*sqrt(i^2+j^2+f));

           if(n>0.5){fill("#つぶやきprocessing"),rect(i,j,1)}

         }}
         
}