艺术家又来逗你玩了:这些瑰丽名画,都是垃圾做的

2018 年 11 月 30 日 果壳网

一个人的垃圾是另一个人的财富,但对于美国艺术家Tom Deininger来说还不止如此。垃圾,在他的手中变成了能骗倒你双眼的艺术品。下面这幅,乍一看是常见的梵高《星月夜》仿品:


然而随着镜头距离拉近,你会发现这幅画上没有颜料也没有笔触,它的绚烂星空居然是由一堆垃圾零件组成的:


而星河的漩涡里,竟然还有胡迪和蝙蝠侠······


下面这幅是莫奈的《睡莲池与日本桥》,是不是感觉印象派光与影的韵味还原的还不错?


是的,这也是垃圾做的。Tom老哥,你这原料都是些什么玩意?


在Tom的大作中,睡莲池变成了垃圾玩具王国,充斥着各种被遗弃的玩具:


海绵宝宝、天线宝宝,黄的绿的应有尽有:


重点是木质的小桥,走进一看,原来是废旧纸壳+洗衣机排水管。


当然,实际上前面两幅都不是真正的“画”,而是一副立体的“雕塑”。没错,我们眼中的二维画面、极为逼真的世界名画仿品,远看神仙作画,近看全是垃圾。



这种玩法有些类似于拼贴画,也就是在平面空间中,把纸、织物、或者其他人造材料粘贴到画布中,然后拼接创作出新的图像。


例如这条鱼,鳞片的真实感甚至让人怀疑这是一张相片:


但事实上如果镜头拉近,你不仅会发现它身上一颗鳞片都没有,甚至还多出来一排人类假牙


这种艺术形式工程量庞大且需要极大的耐心,更需要丰富的想象力。不过脑洞奇特的Tom明显不想局限于此,他通过视错觉的玩法,将平面的画布转变成了三维空间,同时形成的图案又是二维画面。简单的说,就是打造一堆杂乱的三维垃圾山,然后通过欺骗你的双眼,让你以为这是一幅绘画作品。


例如下面这一副肖像中,角色的双眼炯炯有神,同时色彩方面很像是铅笔素描:


但实际上眼珠是钢丝圈套木棍,脸部也是杂乱不堪的网状结构:


远看这是两张大嘴,就像是用笔画在纸上的三维立体画:


但实际上它确实够立体,嘴里的黑又硬都凸出天际了:


说到以假乱真,我最喜欢他的“假鱼系列”,下面的作品我第一眼还以为是真实的鱼类标本:


不过换个角度,拉近镜头,你会发现它不但不像鱼,甚至连完整的眼睛都没有:


下面这条小鱼看似色彩自然,栩栩如生?


但这条鱼其实由数层构成,颜色都是一点点叠加、透视出来的,尤其是鱼头部分,第一层简直就是在塑料板上面钻了个孔:


其中该系列最神的应该是这块鱼头,带着血丝像是刚被剁下,隔着屏幕都能闻到一股腥味:


但实际上它的鳞片是扣子,主干是玻璃杯,腹部还有人脸贴画。很难想象,一堆这样的垃圾,能拼出如此逼真的效果。


所以,这位偏爱垃圾的艺术家到底是如何做到的?在我看来,Tom的创作过程就像是盖房子,首先你需要有计划图,也就是是画好底稿。在一次采访中,他曾表示自己所有的作品都是从素描和绘画中诞生的,你必须要知道自己想要创造什么。


然后下一步就是挖地基,也就是在画板上进行简单的轮廓涂写,这些线条会成为拼接时的基准线:


接下来就要不断填充垃圾,全程思维发散,其中杂志、玩具、娃娃、塑料垃圾都是他的最爱使用的材料。而在这幅肖像中,模特脑子中的齿轮就添加的很有意思:



另外在堆叠的过程中,Tom不仅需要维持作品保持原定形状,同时还要控制颜色的比例。当然这幅作品根本无法上色,因为对于Tom来说,垃圾堆本身就是调色盘


最终经过层层摆放,形成最后的图像。远看是一副佳作,拉近距离,横七竖八的小零件让人看着头皮发麻。


整个创作过程犹如玩游戏开了透视外挂一样,大大小小几百个零件的位置仿佛早已被看穿,图像就在随手一放中逐渐成型:


当然这种拼接并非完全杂乱无章、只顾颜色随意放置,而是在一层又一层的搭建中暗藏玄机。Tom想要做的是将内容、意义、形象融合为一体,让每一个画面背后都有另一个故事。像下图表面上是一面干净整洁的旗子:


但在星星背后,其实安插了海量的玩具军队:


而在军队旁边,还有一位对着军队竖起中指的断腿芭比,而这样的内涵设定在他的作品中随处可见。


那么问题来了,为什么Tom Deininger非要用垃圾作为素材?其实这位年近50的老哥不仅是艺术家,同时也是一个环保人士。用Tom的话说,他想探寻的是大众消费主义、流行文化和它们对自然环境的影响,而垃圾无疑是最好的媒介。


不过很明显,这位环保人士还有点恶趣味,那就是他非常善于把人们最不在乎的垃圾,做成人们最在乎的美景。利用观景时的感官反转造成的落差感,传达自己的思想。其中我最喜欢的作品之一就是这幅《海浪3》,Tom本人也是冲浪的狂热粉,而这幅作品中掀起的滔天巨浪像是要从画框中翻了出来,同时海面将阳光折射四散,颇为壮观:


但事实上,这并不是什么美景,因为海浪卷起的都是垃圾;浪中更没有阳光,只有一排排黄色的玩具。


从侧面看,垃圾构成的巨浪,厚重的令人窒息。


这幅作品在网上的售价是3万美金,其中50%会捐赠给海湾拯救计划,可以说是真正的变废为宝了。


同样的还有这幅白树桃花,美如漫画场景:


但事实上花是一堆塑料,树是各种数据线与铝板。


而这幅画中的深秋树林色彩艳丽,景色美不胜收:


但仔细观察,这其中遍布的,也是各种废弃的玩具、旧唱片、旧电线。


这种垃圾与美景的冲突扰乱了人们审美时先入为主的想法,但这却是我们生活真实写照,也是Tom Deininger通过他的视错觉作品真正想表达的——人类的发展正在不断蚕食大自然中的风光,你今天眼中的风景,也许早晚会像这样,被一堆垃圾吞没。

(不乱扔垃圾 从我做起)


参考资料

http://www.tomdeiningerart.com/works.html

https://www.facebook.com/pg/tomdeiningerart/photos/?ref=page_internal

https://www.instagram.com/tdeininger/


本文经授权转载自公众号狂丸科学

(ID:kuangwanplay


果壳


ID:Guokr42

严肃、及时、准确

科普就看果壳




登录查看更多
0

相关内容

艺术迄今依旧没有公认的定义,目前广义的艺术乃是由具有智能思考能力的动物,透过各种形式及工具以表达其情感与意识,因而产生的结果。艺术不只存在于人类社会中,也存在于其他相对高等的动物。
【芝加哥大学】可变形的风格转移,Deformable Style Transfer
专知会员服务
30+阅读 · 2020年3月26日
【经典书】Python计算机视觉编程,中文版,363页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2020年2月16日
【经典书】精通机器学习特征工程,中文版,178页pdf
专知会员服务
356+阅读 · 2020年2月15日
【新书】Python数据科学食谱(Python Data Science Cookbook)
专知会员服务
114+阅读 · 2020年1月1日
知识神经元网络 KNN(简介),12页pdf
专知会员服务
14+阅读 · 2019年12月25日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月2日
【斯坦福&Google】面向机器人的机器学习,63页PPT
专知会员服务
25+阅读 · 2019年11月19日
AI都可以将文字轻松转成图像
计算机视觉战队
4+阅读 · 2018年7月24日
人工智能创作的春天来了
微软丹棱街5号
7+阅读 · 2018年3月29日
DA-GAN技术:计算机帮你创造奇妙“新物种”
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月6日
如何轻松解锁神经网络的数学姿势
ImportNew
6+阅读 · 2018年1月4日
Python除了不会生孩子,什么都会
算法与数学之美
3+阅读 · 2017年11月8日
AI都干过什么让人细思极恐的事?
全球创新论坛
4+阅读 · 2017年9月15日
图像风格迁移(Neural Style)简史
乌镇智库
5+阅读 · 2017年7月31日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月10日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月1日
Arxiv
15+阅读 · 2018年2月4日
VIP会员
相关VIP内容
【芝加哥大学】可变形的风格转移,Deformable Style Transfer
专知会员服务
30+阅读 · 2020年3月26日
【经典书】Python计算机视觉编程,中文版,363页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2020年2月16日
【经典书】精通机器学习特征工程,中文版,178页pdf
专知会员服务
356+阅读 · 2020年2月15日
【新书】Python数据科学食谱(Python Data Science Cookbook)
专知会员服务
114+阅读 · 2020年1月1日
知识神经元网络 KNN(简介),12页pdf
专知会员服务
14+阅读 · 2019年12月25日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月2日
【斯坦福&Google】面向机器人的机器学习,63页PPT
专知会员服务
25+阅读 · 2019年11月19日
相关资讯
AI都可以将文字轻松转成图像
计算机视觉战队
4+阅读 · 2018年7月24日
人工智能创作的春天来了
微软丹棱街5号
7+阅读 · 2018年3月29日
DA-GAN技术:计算机帮你创造奇妙“新物种”
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月6日
如何轻松解锁神经网络的数学姿势
ImportNew
6+阅读 · 2018年1月4日
Python除了不会生孩子,什么都会
算法与数学之美
3+阅读 · 2017年11月8日
AI都干过什么让人细思极恐的事?
全球创新论坛
4+阅读 · 2017年9月15日
图像风格迁移(Neural Style)简史
乌镇智库
5+阅读 · 2017年7月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员