We introduceerden WITT aan een reeks AI-tools en gaven haar begeleiding in het effectief gebruik ervan. Wat volgde was indrukwekkend:
Binnen enkele dagen genereerde WITT de volledige visuele identiteit voor haar liveshow—een rijke, stijlvol coherente set visuals die meebewogen met de energie en emotie van haar muziek.
Deze proef toonde aan dat generatieve AI niet alleen krachtig is, maar ook steeds toegankelijker voor artiesten. Het opent de deur voor meer muzikanten om hun eigen visuele werelden te creëren—zelfs met beperkte tijd of technische kennis.
Livecamera ontmoet AI: StreamDiffusion in TouchDesigner
Als bijkomende verkenning gingen we nog een stap verder:
Wat gebeurt er als live camerabeelden deel worden van de visuele feedbacklus?
Met behulp van StreamDiffusion in TouchDesigner ontwikkelden we een systeem waarbij een rondwandelende camera tijdens WITT’s optreden realtime beelden van het publiek vastlegde. Deze beelden werden vervolgens door AI verwerkt tot visuals in de stijl die door de artiest was bepaald. Belangrijk: we konden naadloos schakelen tussen het ruwe camerabeeld en de AI-getransformeerde visuals, waardoor het publiek duidelijk zag dat het visueel mee het resultaat beïnvloedde.
Het resultaat was een unieke, responsieve performance-omgeving waarin de visuals een dialoog werden tussen artiest, publiek en machine.
AI-visuals genereren op basis van simulaties
Gebaseerd op hetzelfde principe, experimenteerden we met fluïdumsimulaties als input, in plaats van camerabeelden.
Deze simulaties, gecreëerd in TouchDesigner, fungeerden als dynamische invoerbronnen voor StreamDiffusion. Het resultaat? AI-gegeneerde visuals die mee evolueerden met de vormen, snelheid en stroming van de gesimuleerde vloeistoffen—een soort digitale choreografie tussen fysieke logica en visuele abstractie.
Deze use case toont aan dat AI gestuurd kan worden door méér dan tekstprompts of video. Beweging, stroming en zelfs chaos kunnen creatieve input worden.