소개
작업 과정
본 컬렉션은 Éclair Élégie의 음악적 예술관을 시각적 영역으로 확장한 디지털 아트워크를 선보입니다. 겹겹이 쌓인 의미, 감정의 직설성, 그리고 아름다움과 파괴를 동시에 포용하려는 의지 등 그녀의 음악을 형성하는 원칙들이 이 이미지들을 이끄는 지침이 됩니다. 작품의 스타일은 사실적인 것부터 완전히 추상적인 것까지 다양하며, 수백 번의 반복 작업을 통해 다듬어진 독특한 시각 언어로 통합되어 있습니다.
아티스트
Éclair Élégie는 장난스러움과 날카로운 감각이 독특하게 섞인, 친밀하면서도 가감 없는 팝 음악을 만드는 싱어송라이터입니다(lairofeclair.com). 그녀는 또한 Atelier Elégie를 통해 디지털 아트 분야의 작업물도 선보이고 있습니다.
그녀는 디지털 프로덕션, 머신 러닝, 전통적인 공예 방식 등 현대 아티스트가 사용할 수 있는 모든 도구의 범위를 수용하며, 작품에 필요한 곳마다 이를 활용합니다. 그녀의 접근 방식은 과거에 대한 향수도, 미래지향적인 것도 아니며, 오직 작품이 요구하는 바를 따를 뿐입니다. 기술에 의해 다듬어지지만 인간의 비전이 그 동력이 됩니다.
머신 러닝(ML)은 카메라, 현장 녹음기, 혹은 정과 같은 협력자이자 도구입니다. 아티스트의 역할은 다음과 같이 핵심적입니다:
- 학습 데이터 큐레이션 — 모델에게 시각 언어를 가르치기 위해 수백 개의 이미지를 선택, 준비하고 캡션을 달음
- 학습 설계 — 학습률, 단계, 아키텍처 결정, DOP 설정, 가중치 타임스텝 등
- 워크플로우 구축 — 맞춤형 ComfyUI 노드, 다단계 파이프라인, 업스케일링 체인
- 로컬 생성 — 클라우드 서비스가 아닌 모든 작업은 로컬 하드웨어에서 실행됨. Midjourney에 프롬프트를 입력하는 방식이 아님.
- 큐레이션 — 수백 개의 출력물 중 판매 기준을 충족하는 극히 일부만을 선별
기술
작업의 핵심은 특정 시각적 미학을 학습하도록 훈련된 머신 러닝 모델인 맞춤형 Style LoRA(Low-Rank Adaptation)입니다. 학습 과정에서 여러 개의 "체크포인트(checkpoints)"가 생성되는데, 이는 학습 단계별로 저장된 상태를 의미합니다.
57개의 체크포인트가 기록되었습니다. 각 체크포인트는 학습 과정의 독특한 순간을 나타내며, 저마다의 특성을 지닌 아트워크를 생성합니다. 이러한 기록 방식은 본 프로젝트만의 고유한 특성으로, 각 작품에는 체크포인트 번호가 표기되어 컬렉터들이 어떤 '목소리'로 만들어진 작품인지 이해할 수 있도록 돕습니다.
별도의 제목은 없습니다. 해석은 아티스트의 설명이 아닌 감상자의 뇌 속에서 이루어집니다.
전통
이러한 접근 방식은 기존의 예술 관행들과 맞닿아 있습니다:
- 발견된 예술 / 레디메이드 — 아티스트는 선택하고, 틀을 짜고, 선보입니다. 소재는 이미 존재하지만, 그 선택이 곧 예술이 됩니다.
- 현장 녹음 — 세상의 소리를 포착한 후, 이를 큐레이팅하고 편집하며 맥락을 부여합니다.
- 사진 — 카메라는 포착할 뿐, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게 찍을지는 사진작가가 결정합니다.
- 우연의 연산 — 존 케이지는 주역, 동전 던지기, 무작위 과정을 사용하여 작가의 의도를 배제했습니다. Elégie의 워크플로우는 무작위성(체크포인트 선택, 프롬프트 요소, 트리거 단어 활성/비활성)을 창의적인 도구로 통합합니다.
투명성
우리는 예술이 어떻게 만들어지는지에 대해 솔직하게 소통하는 것을 중요하게 생각합니다. 작업 과정에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.