Dev Valladares, 2021
Relevancia
Dancing Typography es una exploración de tipografía generada mediante machine learning que reacciona al sonido. El sistema utiliza un modelo de inteligencia artificial (StyleGAN 2) entrenado con una base de datos de 4.000 fuentes. Como resultado, la herramienta genera tipos que se transforman y bailan en tiempo real al ritmo de la música.
Su principal aportación es el uso del machine learning para navegar un espacio latente de 512 dimensiones, lo que produce transformaciones tipográficas fluidas y sin precedentes que serían imposibles con métodos tradicionales como transformar los glifos de caja alta a caja baja, de serif a sans-serif o de light a bold. Este carácter innovador ha sido reconocido con un premio del Type Directors Club (TDC).
La relevancia de este proyecto es que demuestra un nuevo paradigma donde la tipografía no es un medio para un mensaje, sino el mensaje en sí mismo. Su función no es la legibilidad, sino convertirse en una entidad expresiva que encarna la emoción de la música. Es un ejemplo fundamental de cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada para generar glifos inesperados y complejos.
Clasificación
- Década: Década de 2020
- Función: Exploración formal y/o performativa
- Contexto: Investigación / Experimental
- Grado de interactividad: Interacción generativa, Interacción débil o reactiva
- Input multimodal: Sí
- Tipo de input: Algoritmo, Sonido
- Tipo de output: Transformación morfológica
- Tecnología empleada: Inteligencia artificial, Modelo StyleGAN 2, Lucid Sonic Dreams
- Alfanumérica: Sí
- Mantiene codificación textual: No