Th-AI: สร้างสรรค์ลายรดน้ำด้วยปัญญาประดิษฐ์ (Th-AI: Generation of Thai lacquerwork patterns using AI techniques)
Main Article Content
Abstract
บทความวิจัยนี้นำเสนอกระบวนการใช้นวัตกรรมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาประยุกต์ใช้ในการสร้างสรรค์ลวดลายรดน้ำของไทยที่ถือว่าเป็นวิสุทธิศิลป์ และเป็นภูมิปัญญาของครูช่างไทย โดยมีวัตถุประสงค์หลักในการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ในการสร้างลวดลายรดน้ำที่สลับซับซ้อน และทดลองนำมาประยุกต์กับศิลปะแบบอื่น ๆ ให้มีลักษณะร่วมสมัย ผ่านการใช้ Stable Diffusion ซึ่งเป็นแบบจำลอง (model) ทางด้านการสร้างภาพด้วยปัญญาประดิษฐ์ จากผลการทดลอง ผู้วิจัยสามารถสร้างลายรดน้ำที่ผสมผสานกับตัวละคร (character) ทำให้ได้ผลงานที่มีลักษณะเป็นศิลปะไทยร่วมสมัย ซึ่งได้รับการประเมินความพึงพอใจและการสัมภาษณ์เชิงลึกในมุมมองของความถูกต้องตามหลักการแบบดั้งเดิมในการสร้างสรรค์ลายรดน้ำ กับความคาดหวังในเทคโนโลยี AI ที่จะนำมาใช้ในการอนุรักษ์ สืบสาน และต่อยอดศิลปะไทยจากกลุ่มเป้าหมายซึ่งได้รับความพอใจในภาพรวมอยู่ในระดับปานกลาง ความถูกต้องของลายในระดับปานกลาง และความคาดหวังในเทคโนโลยีอยู่ในระดับมาก แสดงให้เห็นว่าถึงแม้เทคโนโลยีปัจจุบันจะยังไม่สามารถสร้างสรรค์ลายรดน้ำได้อย่างถูกต้องตามหลักการที่ครูช่างศิลปะไทยได้วางหลักการเอาไว้ แต่ผลงานสร้างสรรค์ที่เกิดจากงานวิจัยครั้งนี้ก็สามารถทำให้เห็นถึงมุมมองทัศนคติของศิลปิน นักวิชาการที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านศิลปะไทยในการที่จะนำเทคโนโลยีมาใช้ในการสร้างสรรค์และเผยแพร่ผลงานของตนให้เกิดการอนุรักษ์ สืบสาน และต่อยอดในวงกว้างและเข้าถึงทุกกลุ่มสืบไป
This research explores the application of advanced artificial intelligence (AI) in revitalizing the sacred art of Thai lacquerwork patterns, a symbol of Thailand’s cultural heritage and artisanal wisdom. The main objective is to utilize AI’s capabilities to generate complex lacquer patterns and experiment with their adaptation into other forms of art to achieve a contemporary style. This is done through the use of Stable Diffusion, an AI-based image generation model. From the experiments, the researchers were able to create lacquer patterns that integrate characters, resulting in artworks that exhibit a contemporary Thai art style. These were assessed for satisfaction and through in-depth interviews, exploring the accuracy of the patterns in relation to traditional principles of lacquer pattern creation, as well as expectations for AI technology in preserving, continuing, and developing Thai art. The target group showed moderate satisfaction with the overall outcome, moderate accuracy of the patterns, and high expectations for the technology. This indicates that while current technology cannot fully replicate the traditional principles established by Thai artisans, the creative work produced through this research demonstrates the perspective and attitude of artists and scholars in the Thai art field toward using technology to create, preserve, and widely disseminate their work, ensuring its continuation and expansion to reach a broad audience.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
Adulyapichet, Apiwan. (2012). Thai Lacquer Works (ลายรดน้ำ). Bangkok: Muangboran Press.
Boonnuang, Thabadin. (2017). Development of Kranok Ornament Drawing Skill Exercises for Undergraduate Student (การพัฒนาแบบฝึกการวาดลวดลายกระหนกสำหรับนักศึกษาศิลปะ ระดับปริญญาตรี). Master’s dissertation, Chulalongkorn University, Bangkok, Thailand.
IT GIRL. (2023). Unleashing Your Inner Artist: How AI is Revolutionizing the Art World. Medium. [Online]. Retrieved October 10, 2023 from https://medium.com/@girlydataengineer/artificial-intelligence-ai-has-revolutionized-the-world-of-art-by-enabling-artists-to-create-91261aba0042
Jiravansirikul, Tanat, & Areerungruang, Supachai. (2023). State of traditional Thai art in the digital age: 2019-2022 (ศิลป์สถานะของลายไทยจารีตในยุคดิจิทัล: พ.ศ. 2562-2565). Academic Journal of Architecture, 76: 72-91.
Prommanee, Pattana, Pitayavatanachai, Yupin, & Tappha, Jeerasak. (2020). Concepts of satisfaction and construction of job satisfaction questionnaire (แนวคิดเกี่ยวกับความพึงพอใจและการสร้างแบบสอบถามความพึงพอใจในงาน). APHEIT Humanities and Social Sciences Journal, 26(1): 59-66.
Pushsapavardhana, Nuntipa, & Wongsomboon, Nawin. (2020). The success of Korean wave distribution: The roles of government and entertainment sectors (ความสำเร็จในการเผยแพร่กระแสวัฒนธรรมเกาหลี (Korean Wave): บทบาทของรัฐบาลและอุตสาหกรรมสื่อบันเทิง). Suratthani Rajabhat Journal, 7(2): 1-25.
Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-resolution image synthesis with latent diffusion models. In Proceedings of the 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), (pp. 10674-10685). New Orleans, Louisiana: IEEE Computer Society.
Softwarekeep. (n.d.). Stable Diffusion: What are LoRA Models and How to Use Them? [Online]. Retrieved October 10, 2023 from https://softwarekeep.com/blogs/how-to/how-to-use-stable-diffusion-lora-models
Tubbs, B. (2022). AI Art 101: What is AI Art and How Does It Work? [Online]. Retrieved October 10, 2023 from https://briantubbs.medium.com/ai-art-101-what-is-ai-art-and-how-does-it-work-69195a88e2cf
Valyaeva, A. (2023). AI Has Already Created As Many Images As Photographers Have Taken in 150 Years. Statistics for 2023. Everypixel Journal. [Online]. Retrieved November 5, 2023 from https://journal.everypixel.com/ai-image-statistics
Zhao, G. (2023). How Stable Diffusion Works, Explained for Non-Technical People. [Online]. Retrieved November 5, 2023 from https://bootcamp.uxdesign.cc/how-stable-diffusion-works-explained-for-non-technical-people-be6aa674fa1d
Model References
Anonymous. (2023). Realistic Vision V2.0 [Base Model]. [Online]. Retrieved April 21, 2023 from https://prompthero.com/ai-models/realistic-vision-v2-0-download
Gasia. (2023). Phoenixdress [Support Model]. [Online]. Retrieved April 21, 2023 from https://civitai.com/models/48584/phoenixdress
_GhostInShell_. (2023). GhostMix [Base Model]. [Online]. Retrieved April 21, 2023 from https://civitai.com/models/36520/ghostmix
Lykon. (2023). Dreamshaper [Base Model]. [Online]. Retrieved April 21, 2023 from https://civitai.com/models/4384/dreamshaper
Rerorerorero. (2023). A-Mecha Musume [Support Model]. [Online]. Retrieved April 21, 2023 from https://civitai.com/models/15464/a-mecha-musume-a
Interviews
Boonchuaynampon, Jeerawut, Artist. Interview, August 17, 2023.
Budsrakomvisit, Apinun, Artist. Interview, September 5, 2023.
Chinchusak, Thanee, Artist. Interview, August 21, 2023.
Jarungjitvittawat, Niroj, Associate Professor at Poh-Chang Academy of Arts, Rajamangala University of Technology Rattanakosin. Interview, September 11, 2023.
Tingsanchali, Chedha, Professor at Faculty of Archaeology, Silpakorn University. Interview, August 21, 2023.
Tiradechapob, Kuanporn, Artist. Interview, August 20, 2023.