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人工智能当上画家 想画啥就画啥

时间:2016-05-12 来源:本站整理 我要评论

  随着人工智能的进一步发展,现在的人工智能可以跟着画家作画了,甚至能临摹出梵高的作品。

  大部分人都说不清艺术风格究竟是什么。但想想梵高的《星夜》、毕加索的立体主义,以及爱德华·蒙克(Edward Munch)的《呐喊》,普通人可以很容易看出,这些作品有着各自不同的风格。

  那么机器能否知道,什么是艺术风格?随着深度神经网络的发展,机器识别世界、表达世界的方式也在改变。在对象识别和人脸识别等领域,机器的表现比人类更出色,而几年前这还无法想象。

  近期,机器已可以识别艺术风格,甚至重现这些艺术风格。这种技术有多么强大?例如,这种技术能否将某幅画作的艺术风格直接复制到一段视频中,同时不留下矫揉造作的痕迹,破坏视觉体验?

  德国弗莱堡大学的曼努埃尔·卢德(Manuel Ruder)和他的同事已经证明,这完全有可能。研究人员拿来了《星夜》和《呐喊》等知名画作,将这些作品的风格整体移植至一系列视频中。这些视频来自《冰河时代》等电影和《马普尔小姐探案》等电视剧。机器对这些视频进行了重新渲染,这甚至能实现任何可以想到的艺术风格。

人工智能

  深度神经网络由多层模拟神经元组成,每层都能从图像中提取信息,并将数据传递给下一层。最初的几层能提取泛意的模式,而更深的几层能提取更多细节,从而实现对象识别。

  更深几层模拟神经元提取的信息很重要,这其中包括了图像的细节,但除去了颜色和材质等环境信息。可以认为,这就像是计算机看到的素描画。

  去年,德国图宾根大学的莱昂·盖提斯(Leon Gatys)及其同事开始以这种方式来研究艺术风格。他们发现,对艺术风格的把握并非来自每层神经元获得的信息,而是各层之间的相关性。某位艺术家画肖像的方式与画植物、马匹和太阳的方式有一定的相关性。找出这样的相关性就意味着找到了艺术风格。

  不过,他们最重要的发现在于,画面内容可以与艺术风格毫不相关。此外他们还发现,可以提取这样的艺术风格,将其应用到画面的内容之中。

  基于这一概念,你可以找出俄罗斯艺术家康定斯基的风格,并将其应用在自己的小猫画像上。这很有趣,但问题在于这项技术有多强大。

  显而易见的下一步研究在于,如何将某种艺术风格应用至连续的画面,从而完成视频渲染。这方面的问题是,在应用新的艺术风格后,连续帧之间的细微差别可能会被放大,这就导致视频有很强的跳跃感,变得不连贯。尤其需要特别处理的是移动中,或是被挡住的物体边缘。

  目前,卢德和他的团队已经解决了这一问题。他们表示:“在获得一幅画作之后,我们可以将其中的风格应用至整个视频。”他们的方法是利用算法去分析连续帧之间的差别,避免差别被放大。与此同时,他们会忽略画面中此前被挡住,但随后逐步显现的区域。他们表示:“这意味着重建被挡住的区域和扭曲的运动边界,同时保持画面其他部分的呈现方式。”

  他们取得的成果令人满意。该团队利用算法提取了康定斯基、毕加索、马蒂斯、蒙克和梵高等人作品的艺术风格。

  随后,他们对分辨率1024x436的视频进行了逐帧处理,硬件为英伟达Titan X GPU以及用于并行处理的CPU。最开始,处理一帧需要8分钟时间,但在经过优化后,处理一帧的时间可以降至3分钟。因此整个过程需要大量的计算。

  从完成的视频中我们可以直观地看到该团队的成果。他们重新渲染了多部电影、动画片,以及电视剧。

  这一技术目前仍有待优化。如果帧与帧之间有着很大的移动,那么算法处理起来会很困难。此外,这一算法还可以通过优化去缩短计算时间。不过目前来看,这些问题都不会成为障碍。

  目前尚不清楚,这一技术将会走向何方。不难想象,如果通过云计算平台提供这项技术,那么普通用户就可以对手机内的视频进行渲染。不过,是否有可能将《呐喊》的风格复制到三维空间,应用至虚拟现实环境?这完全有可能。

  这将带来电影拍摄的全新方式,同时也将变革艺术创作。当艺术风格变成通用商品,可以被随意复制之后,艺术作品本身的意义将是什么?可以想象,用户可以编辑这些风格,甚至将多种风格组合在一起,例如鲁本斯和毕加索的组合,或是沃霍尔和莫奈的组合。

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