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0c770acc2705b0843fdef4c06f3ed093 根據美國康乃爾大學(Cornell University)所提出的論文,研究人員提出了可以讓電腦「學習」多種藝術風格,並將這些不同的風格套用至其他圖像。這像技術不但可以讓靜態照片或動態影片轉變成藝術大師的風格,還能將不同畫家的風格透過內差方式,合併在單一圖像之上。

把你的照片變成名家作品

日前Vincent Dumoulin、Jonathon Shlens、Manjunath Kudlur等研究人員發表了名為A Learned Representation for Artistic Style的論文,介紹他們如何透過人工智慧讓電腦「學習」藝術大師的繪畫風格,並可以將任何照片或影片變成這些風格。

該論文提到,繪畫的多樣性代表了圖像是藉由豐富的視覺元素構成,對於一般人而言,我們可以透過學習來複製這些視覺元素,以達到模仿其風格的目的,然而對於電腦而言這種抽象的風格卻不是那麼容易學習。

於是研究人員便開發了可擴展深層網絡(Scalable Deep Network),該系統可以補捉到多幅不同作品的繪畫風格,並將它套用到其他圖像之上,或是將多種風格同時套用於單一圖像,如此一來使用者就能夠透過結合多種不同風格的過程,探索嶄新的繪畫風格。

研究團隊也提到,他們希望這項成果能協助建立豐富的繪畫風,並將技術用於藝術表現風格的教育領域。

▲研究團隊推出的技術能夠分析不同畫作的風格(圖表上方),並將風格套用至其他照片(圖表左側)。(圖片來源:A Learned Representation for Artistic Style,下同)

▲在套用風格的過程式,還可以調整程度創造不一樣的效果。

▲圖表左上角為莫內(Claude Monet)所畫的The Evening Sun,將它的風格套用在各種照片,就可以讓照片變成原作的風格。

▲此範例為莫內所畫的Poppy Field,可以看到與上面圖表呈現出不同的視覺效果。

▲圖為莫內的West Fac¸ade

▲圖為莫內的Sunrise

▲圖為美國普普藝術家羅伊•福克斯•利希滕斯坦(Roy Lichtenstein)的作品Bicentennial Print,可以看到不僅改變照片的配色,連構圖風格也受影響。

▲圖為保羅•克利(Paul Klee)的作品Colors from a Distance,照片也變成了有如馬賽克拼貼的風格。

▲圖為孟克(Edvard Munch)的作品The Scream

▲圖為梵谷(Vincent Willem van Gogh)的作品The Starry Night。

▲這項技術還能混合多種不同藝術家的風格,創造出嶄新的作品。

電腦會透過訓練強化模仿能力

由於電腦並非真的瞭解各畫作的風格,它只是透過特定的演算法與風格轉化網路(Style Transfer Network)來改變輸入圖像,所以要如何強化模仿能力,讓電腦「抓到模仿的重點」,就是研究團隊的工作之一。

研究團隊為此開發了1套訓練方式,首先他們會將圖片輸入風格轉化網路,然後將畫家原作、輸入圖片與輸出圖片放入訓練程式進行比對,程式就會在一次又一次的迭代中計算內容損失(Content Loss)與風格損失(Style Loss)等參數,最後藉由透過決定最佳的參數,讓電腦知道怎麼樣叫做「模仿得很像」,如此一來便能提升模仿能力。

▲透過決定訓練程計算所得到的最佳參數,電腦便能做出最符合人類認知的模仿。

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