主要要点
生成艺术利用机器学习和算法工具来创作独特的、不可预测的艺术。
NFT 除了帮助为生成艺术品等数字艺术形式指定出处、稀缺性和可收藏性之外，还帮助重塑了我们与数字艺术的互动方式。
得益于币安 NFT 等在线市场，生成艺术家拥有更大的自由，以及更多与买家联系的机会。
非同质化代币（NFT）自 2020 年席卷全球以来，颠覆了一个又一个行业。短短几年间，快速增长的 NFT 市场交易额已超过 10 亿美元。
如果你花时间浏览 NFT 市场，你很可能会在更常见的头像或头像 NFT 中遇到一系列色彩缤纷、抽象的系列。虽然大部分 NFT 艺术场景可能以卡通头像为主，但基于先进技术（如机器学习和人类想象力）的 NFT 子集正在兴起。
这种 NFT 类型被称为生成艺术，展示了一种算法驱动的艺术风格，这种风格在对元宇宙和人工智能艺术感兴趣的数字艺术家和收藏家中越来越受欢迎。
继续阅读，了解什么是生成艺术，以及它如何在区块链技术和 NFT 的帮助下吸引大众的注意力并彻底改变艺术界。
什么是生成艺术？
生成艺术由德国哲学家马克斯·本斯于 1965 年创立，源自艺术家根据特定规范编写的计算机算法。例如，艺术家选择作品要使用的颜色或形状，然后将这些值随机输入算法。最终产品就是生成艺术品。
生成艺术 NFT 如何运作？
NFT 是用于表示存储在区块链上的独特数字资产的加密代币。除非发生灾难性事件且互联网关闭，否则存储在区块链上的数字资产是永久的、不可改变的。每个代币都有独特的元数据，将其与其他代币区分开来，确保它不能被更改或伪造。
生成艺术 NFT 是使用智能合约创建的，并以 NFT 的形式存储在区块链上。智能合约是区块链上安全的代码片段，在满足某些条件时会自动执行，这使其非常适合开发随机化、算法驱动的艺术。
作为一名艺术家，你不需要亲自绘制数百或数千个收藏品。相反，你只需设计一系列构成 NFT 的特征，并为每个特征设计一个或多个变体。
准备好所有设计资产后，您必须编写或复制智能脚本以生成相应的 NFT 新变体。您还必须对要生成的 NFT 数量设置限制。
生成式 NFT 艺术的一个例子是 Ezra Miller 的 Solvency。该项目结合动态 WebGL 模拟来创建从生成对抗网络 (GAN) 中提取的纹理反馈循环。该 GAN 在 35 毫米照片和分层颜色上进行训练，这些颜色依赖于来自每个 NFT 铸造交易的信息。
生成艺术 NFT 如何撼动艺术界？
由于 NFT 的可访问性、透明度和可扩展性，其实用性帮助改善了我们创作、收集和与数字艺术互动的方式。
无障碍
传统上，由于参与所需的知识和投资规模，进入艺术界的门槛相当高。然而，人们对生成艺术 NFT 以及 NFT 总体的兴趣日益浓厚，正在打破传统艺术界的壁垒，为各行各业的人们打开空间。
透明度
由于 NFT 存储在区块链上，任何人都可以查询 NFT 的交易和所有权历史，从而轻松验证其真实性。此外，区块链的不可变性质将任何伪造风险降至最低。
可扩展性
NFT 的另一个关键特性是数字图像分辨率的无限可扩展性。与会随着时间而扭曲的 JPEG 和 PNG 文件不同，生成艺术作品的代码允许以任何尺寸展示图像而不会牺牲其质量。这是因为艺术品不是普通的图片文件，而是存储在区块链上的一行代码。
结论
NFT 和区块链技术帮助赋予数字艺术可收藏性、稀缺性和出处，同时使其更容易被大众接受。随着 NFT 艺术市场的不断发展，生成艺术媒介也将不断发展。
尽管 NFT 领域仍处于起步阶段，但 NFT 生态系统目前的增长轨迹表明，它将继续为新艺术媒介以及艺术家和收藏家提供更多的机会和体验。
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