A detailed implementation blueprint: system components, commissioning protocol, models, step-by-step cycle descriptions, and the full experiment matrix.
Детальный план реализации: компоненты системы, протокол ввода в эксплуатацию, модели, пошаговое описание циклов и полная матрица экспериментов.
The objective is to construct an autonomous generative system that produces visually diverse, aesthetically significant images transcending ordinary perception. The system employs impossible materials, paradoxical visual solutions, and sensory overwhelm as primary instruments.
Цель — построить автономную генеративную систему, производящую визуально разнообразные, эстетически значимые изображения, выходящие за пределы обыденного восприятия. Система использует невозможные материалы, парадоксальные визуальные решения и сенсорную перегрузку как основные инструменты.
Stage 0 is not an experiment. It encompasses the construction of the entire test stand: agents, generation environment, evaluation pipeline, storage system, metrics, dashboard, and operational controls. Experiments commence only upon full commissioning.
Stage 0 — не эксперимент. Он охватывает строительство всего стенда: агенты, среда генерации, пайплайн оценки, система хранения, метрики, дашборд и средства управления. Эксперименты начинаются только после полного ввода в эксплуатацию.
Each level is a go/no-go gate. The next level begins only after the previous one is passed.
Каждый уровень — точка принятия решения go/no-go. Следующий уровень начинается только после прохождения предыдущего.
| TestТест | Pass CriterionКритерий прохождения |
|---|---|
| L1.1 GPT Image 1.5 API | Image generated, saved, size > 0Изображение сгенерировано, сохранено, размер > 0 |
| L1.2–L1.4 LLM APIs | Response received, parsed, latency < 30sОтвет получен, распарсен, задержка < 30с |
| L1.5 NIMA | Score returned, float ∈ [1, 10]Балл возвращён, float ∈ [1, 10] |
| L1.6 CLIP | Cosine similarity, float ∈ [0, 1]Косинусное сходство, float ∈ [0, 1] |
| L1.7 DreamSim | Distance returned, float > 0Расстояние возвращено, float > 0 |
| L1.8 Storage | Image saves to correct path, metadata JSON validИзображение сохраняется по верному пути, метаданные JSON валидны |
| L1.9 Dashboard | Streamlit starts, shows placeholderStreamlit запускается, показывает заглушку |
| TestТест | Pass CriterionКритерий прохождения |
|---|---|
| L2.1 Constraint gen | LLM generates constraints in specified JSON formatLLM генерирует ограничения в заданном JSON-формате |
| L2.2 Prompt gen | LLM generates image prompt from constraints, ≤ 1000 charsLLM генерирует промпт из ограничений, ≤ 1000 символов |
| L2.3 Image gen | GPT Image 1.5 generates image from promptGPT Image 1.5 генерирует изображение из промпта |
| L2.4–L2.7 Gates 1–4 | Score computed, accept/reject decision correctБалл вычислен, решение принять/отклонить корректно |
| L2.8 QD-map update | Accepted → descriptor computed → cell updatedПринято → дескриптор вычислен → ячейка обновлена |
| L2.9 Archive update | Image + metadata stored, embedding cachedИзображение + метаданные сохранены, эмбеддинг кэширован |
| TestТест | Pass CriterionКритерий прохождения |
|---|---|
| L3.1 | 5 consecutive cycles complete without errors5 последовательных циклов завершаются без ошибок |
| L3.2 | Cycle N+1 sees results of cycle NЦикл N+1 видит результаты цикла N |
| L3.3 | Gate 3 uses real archive for nearest-neighborGate 3 использует реальный архив для ближайшего соседа |
| L3.4 | Martingale score computed, no crash on monotonic rejectionMartingale score вычислен, нет крашей при монотонном отклонении |
| L3.5 | Stop after cycle 3, resume — cycle 4 continues correctlyОстановка после цикла 3, resume — цикл 4 продолжается корректно |
| L3.6 | Accumulated cost matches expected (±10%)Накопленная стоимость соответствует ожидаемой (±10%) |
| TestТест | Pass CriterionКритерий прохождения |
|---|---|
| L4.1 | Per-image metrics JSON log contains all required fieldsJSON-лог метрик изображения содержит все обязательные поля |
| L4.2 | Series aggregates computed (coverage, mean_dreamsim, gate_pass_rate)Агрегаты серий вычислены (coverage, mean_dreamsim, gate_pass_rate) |
| L4.3 | Coverage curve monotonically non-decreasingКривая покрытия монотонно неубывающая |
| L4.4 | DreamSim trajectory not NaN, reasonable rangeТраектория DreamSim не NaN, разумный диапазон |
| L4.5 | Mann-Whitney U test works on synthetic dataТест Манна-Уитни работает на синтетических данных |
| L4.6 | Dashboard shows real metrics from 5-cycle testДашборд показывает реальные метрики 5-циклового теста |
50-cycle run of branch α with full pipeline. This is a smoke test of the entire system. Level 5 is iterative: up to 3 iterations if thresholds need adjustment.
50-цикловый прогон ветки α с полным пайплайном. Это smoke test всей системы. Уровень 5 итеративный: до 3 итераций при необходимости корректировки порогов.
| TestТест | CriterionКритерий | If failsПри провале |
|---|---|---|
| L5.1 Gate pass rate | 20–80% | <20% → loosen thresholds; >80% → tighten<20% → ослабить пороги; >80% → ужесточить |
| L5.2 No gate dominance | < 60% per gate | Check threshold of dominant gateПроверить порог доминирующего гейта |
| L5.3 QD coverage | > 3% at 50 cycles | Check descriptor computationПроверить вычисление дескрипторов |
| L5.4 Visual diversity | 10 accepted visually distinct10 принятых визуально различны | Constraint or DreamSim issueПроблема ограничений или DreamSim |
| L5.5 Rejection quality | 10 rejected truly poor10 отклонённых действительно плохие | Gates mislabeling → recalibrateГейты ошибаются → перекалибровка |
| L5.6 Cost sanity | < $15 for 50 cycles (α) | Check API call countПроверить количество API-вызовов |
The axes reflect the aesthetic philosophy of the project: impossible materials, paradoxicality, and transcendence of ordinary perception. Each image's position on all three axes is computed automatically via CLIP-Anchor method.
Оси отражают эстетическую философию проекта: невозможные материалы, парадоксальность и выход за обыденное восприятие. Позиция каждого изображения по всем трём осям вычисляется автоматически методом CLIP-Anchor.
The principle is to use the strongest available models; cost is secondary. Model assignment is driven by each model's comparative advantage.
Принцип: использовать наиболее мощные из доступных моделей; стоимость вторична. Распределение моделей определяется сравнительным преимуществом каждой модели.
| RoleРоль | Primary ModelОсновная модель | RationaleОбоснование | Used InИспользуется в |
|---|---|---|---|
| Proposer | Claude Opus 4.6 | Strongest reasoning → creative strategy + gap analysisНаиболее мощное рассуждение → творческая стратегия + анализ пробелов | α, ε, η, θ |
| Generator | GPT-5.2 | Top instruction following + native GPT Image ecosystemЛучшее следование инструкциям + нативная экосистема GPT Image | α, ε, η |
| Judge | Gemini 3.1 Pro | Latest multimodal, doubled ARC-AGI-2 scoreНовейшая мультимодальная, удвоенный балл ARC-AGI-2 | ε, η, θ |
| Image Gen | GPT Image 1.5 | State-of-the-art image generationState-of-the-art генерация изображений | All branchesВсе ветки |
| BranchВетка | Image GenГен. изобр. | LLM | Gates | Total/cycleИтого/цикл |
|---|---|---|---|---|
| α (single-agent) | ~$0.04 | ~$0.03 | ~$0.03 | ~$0.10 |
| ε (MAE triplet) | ~$0.04 | ~$0.09 | ~$0.03 | ~$0.16 |
| η (ensemble) | ~$0.12 | ~$0.12 | ~$0.03 | ~$0.27 |
| θ (HACN) | ~$0.08 | ~$0.15 | ~$0.06 | ~$0.29 |
The following describes the exact sequence of operations within a single generation cycle for each architectural variant.
Ниже описана точная последовательность операций в пределах одного цикла генерации для каждого архитектурного варианта.
| ID | BranchВетка | ArchitectureАрхитектура | Seeds | CyclesЦиклов | Est. CostСтоимость |
|---|---|---|---|---|---|
| 1α | Linear | Single-agent + T5-GATEОднозагентный + T5-GATE | 3 | 200 | ~$60 |
| 1ε | MAE Triplet | 3 roles, 3 models3 роли, 3 модели | 3 | 200 | ~$96 |
| 1η | Ensemble | 3 generators, 1 proposer, 1 judge3 генератора, 1 предложитель, 1 судья | 3 | 200 | ~$162 |
| 2γ | Islands | 3 independent streams, shared archive3 независимых потока, общий архив | 3 | 200 | ~$90 |
| 2θ | HACN | 2 clusters + Superego2 кластера + Superego | 3 | 200 | ~$174 |
| PhaseФаза | RunsПрогонов | CyclesЦиклов | Est. CostСтоимость | DurationДлительность |
|---|---|---|---|---|
| Stage 0 | 1–3 | 50–150 | ~$15–45 | 2–3 weeks2–3 недели |
| Phase 1 | 15 | 3,000 | ~$580 | 3–5 days3–5 дней |
| Phase 2 | ~30 | ~6,000 | ~$1,000 | 5–7 days5–7 дней |
| Phase 3 | ~9 | ~2,400 | ~$500 | 3–4 days3–4 дня |
| Phases 0–3 TotalИтого Фазы 0–3 | ~55 | ~11,400 | ~$2,100 | ~5–6 weeks~5–6 недель |
| Phase 4 | ∞ | ∞ (500–1000+/run)∞ (500–1000+/прогон) | ~$200–400/mo~$200–400/мес | ∞ |
Upon completion of the experimental programme (Phases 1–3), the system transitions from research mode to a permanent, open-ended creative service. The objective shifts from finding the optimal architecture to operating it at scale — producing a continuous stream of aesthetically significant, visually diverse generative art while maintaining and evolving system quality over months and years.
По завершении экспериментальной программы (Фазы 1–3) система переходит из исследовательского режима в постоянный, бессрочный творческий сервис. Цель смещается от поиска оптимальной архитектуры к её эксплуатации в масштабе — непрерывное производство эстетически значимого, визуально разнообразного генеративного искусства с поддержанием и эволюцией качества системы на протяжении месяцев и лет.
The long-term service operates on three nested temporal scales:
Долгосрочный сервис функционирует на трёх вложенных временных масштабах:
| ScaleМасштаб | PeriodПериод | ActionsДействия |
|---|---|---|
| Micro-cycleМикро-цикл | Every cycleКаждый цикл | Standard generation loop: constraint → prompt → generate → T5-GATE → archive/reject → QD-map update. Fully autonomous, no human involvement.Стандартный цикл генерации: ограничение → промпт → генерация → T5-GATE → архив/отклонение → обновление QD-карты. Полностью автономный, без участия человека. |
| Meso-cycleМезо-цикл | Every 200 cyclesКаждые 200 циклов | Automated recalibration checkpoint: gate threshold adjustment based on recent acceptance rates, CLIP anchor drift detection, DreamSim novelty-baseline recalculation, Martingale stagnation check, optional pairwise-comparison session (Perceptual Calibration Service).Автоматическая контрольная точка рекалибровки: корректировка порогов гейтов по свежим acceptance-rate, детекция дрейфа CLIP-якорей, перерасчёт базиса новизны DreamSim, проверка стагнации по Martingale, опциональная сессия парных сравнений (Сервис перцептуальной калибровки). |
| Macro-cycleМакро-цикл | Monthly / QuarterlyЕжемесячно / Ежеквартально | Full system review: QD-map coverage audit, archive gallery curation, mission rotation (monthly), seed library expansion with new constraint families, model updates (new API versions), gate model fine-tuning if pairwise data accumulated, exploration strategy evolution. Human-in-the-loop for strategic decisions.Полный обзор системы: аудит покрытия QD-карты, курирование галереи архива, ротация миссий (ежемесячно), расширение seed-библиотеки новыми семействами ограничений, обновление моделей (новые версии API), дотюнинг гейт-моделей при накоплении pairwise-данных, эволюция стратегии исследования. Человек-в-контуре для стратегических решений. |
The system transitions to continuous production when the following conditions are satisfied:
Система переходит к непрерывному производству при выполнении следующих условий:
Phase 1–2 winner confirmed with statistical significance. Configuration frozen as ARCHITECTURE_FINAL.
Победитель Фаз 1–2 подтверждён со статистической значимостью. Конфигурация заморожена как ARCHITECTURE_FINAL.
Phase 3 runs show coverage growth beyond 200 cycles. At least one "second wind" event observed — proof that the system can break through stagnation plateaus.
Прогоны Фазы 3 демонстрируют рост покрытия за пределами 200 циклов. Наблюдено хотя бы одно событие «второго дыхания» — доказательство способности системы преодолевать плато стагнации.
Coverage under Mission C ≥ 70% of coverage under Mission D → architecture is not overfit to a single creative objective.
Покрытие при Миссии C ≥ 70% от покрытия при Миссии D → архитектура не переобучена под одну творческую задачу.
Perceptual Calibration Service integrated and tested. At least one full meso-cycle recalibration completed successfully.
Сервис перцептуальной калибровки интегрирован и протестирован. Хотя бы одна полная мезо-цикловая рекалибровка завершена успешно.
Unlike the experimental phases, Phase 4 has no pre-defined endpoint. The system is designed to evolve indefinitely through several mechanisms:
В отличие от экспериментальных фаз, Фаза 4 не имеет заранее определённой конечной точки. Система спроектирована для бессрочной эволюции через несколько механизмов:
Creative missions cycle on a monthly basis: D → C → E → A → B → new missions. Each rotation resets the aesthetic terrain and prevents long-term aesthetic stagnation. New missions are authored based on discoveries from previous cycles.
Творческие миссии ротируются ежемесячно: D → C → E → A → B → новые миссии. Каждая ротация обновляет эстетическое пространство и предотвращает долгосрочную эстетическую стагнацию. Новые миссии создаются на основе открытий предыдущих циклов.
As pairwise-comparison data accumulates via the Perceptual Calibration Service, gate thresholds and weights are continuously refined. Over thousands of comparisons, the system's quality function becomes increasingly aligned with human aesthetic judgment while maintaining objective diversity metrics.
По мере накопления данных парных сравнений через Сервис перцептуальной калибровки пороги и веса гейтов непрерывно уточняются. После тысяч сравнений функция качества системы всё более согласуется с человеческим эстетическим суждением, сохраняя при этом объективные метрики разнообразия.
As new model versions become available (GPT-6, Claude 4.5, Gemini 3.5, etc.), they are introduced into the pipeline with a brief A/B comparison against the incumbent. Significant improvements trigger an architecture micro-update. The system absorbs new capabilities without full retraining.
По мере выхода новых версий моделей (GPT-6, Claude 4.5, Gemini 3.5 и т.д.) они вводятся в пайплайн с кратким A/B-сравнением против текущего варианта. Значительные улучшения запускают микро-обновление архитектуры. Система впитывает новые возможности без полной переподготовки.
The accumulated archive itself becomes a resource. As the archive grows (10k, 50k, 100k+ images), the system can learn from its own history: identifying under-explored QD-map regions, detecting long-term aesthetic drift, discovering emergent stylistic clusters that were not anticipated at design time.
Накопленный архив сам становится ресурсом. По мере роста архива (10к, 50к, 100к+ изображений) система может обучаться на собственной истории: выявлять недоисследованные регионы QD-карты, обнаруживать долгосрочный эстетический дрейф, находить эмерджентные стилистические кластеры, не предвиденные при проектировании.
In long-term production, the dashboard monitors additional metrics beyond those used in the experimental phases:
В долгосрочном продуктивном режиме дашборд отслеживает дополнительные метрики, помимо используемых в экспериментальных фазах:
| MetricМетрика | TargetЦелевое значение | Action if violatedДействие при нарушении |
|---|---|---|
| Rolling 200-cycle coverage velocityСкользящая скорость покрытия (200 циклов) | > 0 | Trigger seed library refresh + mission rotationЗапуск обновления seed-библиотеки + ротация миссий |
| Gate acceptance rateAcceptance rate гейта | 20–80% | Recalibrate thresholds (too strict or too loose)Рекалибровка порогов (слишком строгие или слабые) |
| DreamSim mean novelty (50-cycle window)Средняя новизна DreamSim (окно 50 циклов) | Within 1σ of historical meanВ пределах 1σ от исторического среднего | |
| Monthly aesthetic drift (CLIP centroid shift)Ежемесячный эстетический дрейф (сдвиг CLIP-центроида) | Logged, not cappedЛогируется, не ограничивается | Alert if > 2σ — review if intentionalАлерт при > 2σ — проверить, намеренно ли |
| Cost per accepted imageСтоимость за принятое изображение | Stable or decreasingСтабильная или снижающаяся | Investigate efficiency regressionИсследовать снижение эффективности |
| Stagnation events per 500 cyclesСобытий стагнации на 500 циклов | < 3 | Exploration strategy upgradeУлучшение стратегии исследования |
| RiskРиск | ImpactВоздействие | MitigationМитигация |
|---|---|---|
| API rate limitsЛимиты API | Slows experimentsЗамедляет эксперименты | Batch scheduling, staggered seedsПакетное планирование, разнесённые seed |
| NIMA rejects interesting artNIMA отклоняет интересное искусство | False negativesЛожноотрицательные | L5 calibration, manual reviewL5 калибровка, ручной обзор |
| CLIP anchors don't differentiateЯкоря CLIP не дифференцируют | QD-map collapsesQD-карта коллапсирует | Anchor recalibrationПерекалибровка якорей |
| All branches convergeВсе ветки конвергируют | No winnerНет победителя | Early stopping if CI overlap >80% at 100 cyclesРанняя остановка при CI-перекрытии >80% на 100 циклах |
| Cost overrunПерерасход бюджета | Budget exhaustionИсчерпание бюджета | Cost caps, auto-pauseОграничения расходов, авто-пауза |
| DreamSim NN slow at scaleDreamSim NN медленный при масштабе | Cycles slowЦиклы замедляются | FAISS index at archive >500FAISS-индекс при архиве >500 |
L1–L5 passed. 50-cycle calibration run: gates in healthy range, images visually diverse.
L1–L5 пройдены. 50-цикловый калибровочный прогон: гейты в здоровом диапазоне, изображения визуально разнообразны.
At least one comparison yields p < 0.05, Cohen's d > 0.5. If no significant difference → branch with best coverage_per_dollar.
Хотя бы одно сравнение даёт p < 0.05, Cohen's d > 0.5. При отсутствии значимых различий → ветка с лучшим покрытием_на_доллар.
At least one configuration yields significant improvement in coverage or DreamSim trajectory.
Хотя бы одна конфигурация даёт значимое улучшение покрытия или траектории DreamSim.
Coverage continues to grow after 200 cycles (no permanent stagnation). At least one "second wind" event observed.
Покрытие продолжает расти после 200 циклов (нет постоянной стагнации). Наблюдается хотя бы одно событие «второго дыхания».
System operates autonomously for > 3 months without critical intervention. QD-map coverage grows monotonically across mission rotations. Gate acceptance rate stays within 20–80% without manual adjustment. At least 3 missions completed successfully. Archive exceeds 10,000 accepted images. Cost per accepted image stable or decreasing over time.
Система работает автономно более 3 месяцев без критического вмешательства. Покрытие QD-карты монотонно растёт при ротации миссий. Acceptance rate гейтов остаётся в пределах 20–80% без ручной корректировки. Успешно завершены не менее 3 миссий. Архив превышает 10 000 принятых изображений. Стоимость за принятое изображение стабильна или снижается со временем.
QD-map coverage > 15% at 300 cycles. Manual review: > 50% accepted images pass the "I'd hang this on a wall" test. System discovers aesthetic territory that the author did not anticipate. Long-term: system operates as a self-sustaining creative service, evolving its aesthetic vocabulary without human direction, producing a continuous stream of original generative art.
Покрытие QD-карты > 15% за 300 циклов. Ручной обзор: > 50% принятых изображений проходят тест «я бы повесил это на стену». Система обнаруживает эстетическую территорию, которую автор не предвидел. Долгосрочно: система функционирует как самоподдерживающийся творческий сервис, эволюционирующий свой эстетический словарь без человеческого руководства, производящий непрерывный поток оригинального генеративного искусства.