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Images Numériques Expérimentales
Initiation à la production d’images numériques expérimentales grâce aux techniques contemporaines (photogrammétrie, IA générative, modeling 3D, …) ainsi qu'à l’utilisation d’outils et de matériaux détournés (filtres, lentilles optiques, capteurs, programmes informatiques, …).
► Grâce à des apports autant théoriques que techniques et par l’expérimentation ce module propose d’explorer et de questionner les limites de l’image numérique.
Corruption de données
Databending, datamoshing. https://tobloef.com/blog/glitch-art/
Methode Audacity :
Audacity (Le plus populaire) Le principe : Importer une image en tant que “données brutes” (Raw Data), lui appliquer des effets audio (Écho, Reverb, Inversion, Amplification), puis la réexporter en tant qu'image.
Comment faire :
- Fichier > Importer > Données brutes (Raw Data).
- Choisir l'encodage U-Law ou A-Law.
- Sélectionner une partie de la piste audio en évitant le tout début (qui contient l'en-tête/header du fichier indispensable à la lecture).
- Appliquer un effet (ex: Écho).
- Fichier > Exporter > Exporter l'audio… et choisir le format Autres fichiers non compressés, puis faire correspondre l'encodage (U-Law/A-Law). Remettre l'extension d'origine (.bmp).
Site qui glitch les images :
Tramage
Références
► Trevor Paglen, from apple to anomaly. Pierre Huygues, Uumwelt. Gregory Chatonsky. Lucien Bitaux …