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Audio visual performance

Daito Manabe “morphecore”

2020

00:19:46
Daito Manabe “morphecore”
  • Daito Manabe “morphecore”
Motion capture dancer and choreographer: Shingo Okamoto
Supervisor: MIKIKO (ELEVENPLAY)
Music co-producer: Hopebox
Daito Manabe’s new work where he explores “brain” and “body” in the form of lecture performance. This prototype anticipates the future when dance can be generated by the brain decoding technology to express a dance piece without constraints of the real bodies such as gravity and the limits of the range of joints motion with noises and glitches generated by distracting thoughts in the brain.

Other Works

“Gold Rush” – Visualization + Sonification of Opensea activity
Installation

“Gold Rush” – Visualization + Sonification of Opensea activity

2021
00:02:19
from《NTFs and CryptArt-Experiment》 会場：個展「ライゾマティクス＿マルティプレックス」（東京都現代美術館、2021年）より https://www.mot-art-museum.jp/exhibitions/rhizomatiks/ 本インスタレーションでは、BeepleがChristiesで出品したNFTをMetaKovaが$69,346,250で落札した3/11 10am ESTの前後1日のOpenseaのeventのデータを使用しています。 CryptoArtにとって非常に象徴的な事件を機械学習技術(Convolutional Neural Network, t-SNE)、データビジュアリゼーションを用いて振り返ります。 from《NTFs and CryptArt-Experiment》 Solo-Exhibition "rhizomatiks_multiplex" (Museum of Contemporary Art Tokyo, 2021) https://www.mot-art-museum.jp/en/exhibitions/rhizomatiks/ This installation uses event data from Opensea around the day of 3/11 10am EST, when MetaKova won the Beeple 's NFT at Christies for $69,346,250. We look back at this symbolic event of CryptoArt by using machine learning techniques (Convolutional Neural Network, t-SNE) and data visualization.
ELEVENPLAY x Rhizomatiks “S . P . A . C . E .”
Performance

ELEVENPLAY x Rhizomatiks “S . P . A . C . E .”

2020
00:20:45
本作品はソーシャル・ディスタンスを保ちながら特殊なカメラ装置とハイスペック PC による画像処理を組み合わせて新たな身体表現、映像表現の可能性を提案する作品。ダンサーの身体構造と動きによって作られる身体情報をさまざまなルールを用いて分解し再構築を行うことで、身体そのものだけでは作ることが出来ない幾何学的世界を生成する。 This is a new work that proposes new possibilities of physical and visual expression by combining a special camera device and image processing capability of high spec PC while keeping a social distance. By decomposing and reconstructing information of the dancer's body structure and movements using various rules, this work creates a geometric world that cannot be created by the body alone.
Perfume Imaginary Museum “Time Warp” @ Perfume P.O.P Festival
Performance

Perfume Imaginary Museum “Time Warp” @ Perfume P.O.P Festival

2020
Only Image
Perfumeメジャーデビュー15周年、結成20周年を迎える9月21日に行われたオンラインフェスティバルで行われたライブ。2/26に”P Cubed”ツアー千秋楽がCovid-19のため中止となり、行き場のなくなっていた想いや、ツアー公演のために取得したデータを活用してどうやってオンラインで発表していくか。今までないほどの多くの映像作家、CG作家が参加した。 Perfume Imaginary Museum "Time Warp"では高解像度映像（グリーンバック撮影）と低解像度だが自由視点移動ができる映像（4D Views）を組み合わせた、新しい映像システムを使用して配信を行なった。 ８台のカメラでグリーンバック撮影を行いキーイングデータを作成 マッチムーブを行い8台のカメラのトラッキング情報を取得 4D Viewsデータを使用し、連続的な自由視点カメラ移動が可能になる。 The live event which was held at the online festival on September 21 to celebrate Perfume's 20th anniversary and 15th anniversary of the group’s major debut. The final day of the "P Cubed" tour was cancelled on February 26 due to Covid-19, the team tried to figure out how to present online experience to answer those feelings of people that have no place to go and utilize the data that had been acquired for the tour. More filmmakers and CG artists than ever before participated in this performance. Perfume Imaginary Museum "Time Warp" was streamed using a new video system that combines high-resolution video (shot in a greenback setting) and low-resolution video but allows free viewpoints control (4D Views). Keying data was created by shooting in a greenback setting using 8 cameras . Tracking information of those 8 cameras were acquired with mach moving. Using the 4D Views data, continuous free viewpoint camera motion was enabled.
Squarepusher – Terminal Slam
Music videoMV

Squarepusher – Terminal Slam

2020
00:05:33
Terminal Slam Music Videoは街の中に存在する広告を全て消去、もしくはSquarepusher由来の広告に入れ替えるということを行ったDiminished Reality, Mixed Reality Music Videoである。近い将来、このMusic Videoで行われた様にAR/MRグラスをかけることによって街中の風景を自由に書き換えることが出来る様になるだろうと真鍋大度は考えて本MVを作成した。 Machine Learningテクノロジーを用いて、 - Object Detection（画像の中のオブジェクトの位置を認識） - Semantic Segmentation（画像の中のピクセル1つひとつに対してラベル付けを行い、意味に応じて画像領域をカテゴリ分類する） - Image Inpaint（画像修復技術） を行った。街中の広告看板はほとんどのものが周期的に変化するため、現在の技術では機械が正確に認識することが難しかったので人力で広告看板の位置データを作成した。 また、解析データ、位置データを用いてマスク情報を作成し、人や広告の存在するエリアのみにグリッチエフェクトをかける、光学迷彩エフェクトをかけるなどのポストプロセス処理を行った。 また、広告の領域を抽出する様な手続きは既存の機械学習技術のみで行うことは不可能だったため、現時点での技術で実現が出来ないものに関しては人力によりマニュアルオペレーションも行った。近い未来には全て自動で出来る様になることを予想しておく。