美術(shù)生都要膜拜的AI，照片迅速被畫成藝術(shù)畫
你只需輸入一張「小丑」的照片。
這個程序就如同畫家一樣，一筆一筆畫出他的油畫畫像。
這就是藝術(shù)型神經(jīng)繪畫。
雙路神經(jīng)渲染的矢量圖，更清晰、更逼真
藝術(shù)型神經(jīng)繪畫是由密歇根大學(xué)安娜堡分校、網(wǎng)易伏羲AI實(shí)驗(yàn)室、北航共同發(fā)布的研究成果。
他們提出了一種從圖像到繪畫的編譯方法，輸出生動逼真的藝術(shù)畫。
研究人員還設(shè)計了一種新型的神經(jīng)渲染器，模仿矢量渲染器的行為，然后將筆畫預(yù)測作為參數(shù)搜索過程進(jìn)行構(gòu)架，來提高輸入圖像與渲染輸出圖像之間的相似性。
該研究使用了雙路徑的神經(jīng)渲染方法，用著色網(wǎng)絡(luò)和柵格化網(wǎng)絡(luò)分別處理圖像的顏色和形狀。
△雙路徑的神經(jīng)渲染方法
這個方法，使渲染出來的畫，既保留了原圖的風(fēng)格特征，也創(chuàng)作出獨(dú)具特色的精美藝術(shù)畫。
程式化神經(jīng)繪畫在向量的環(huán)境下處理圖像，生成的是矢量圖像。
矢量圖像無論放大多少倍可以清晰的查看。
除了生成油畫風(fēng)格，還能根據(jù)環(huán)境，生成不同風(fēng)格類型的合成圖。
對生成的圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換
由于在參數(shù)搜索范式下構(gòu)建筆畫預(yù)測模式，這個方法也適合神經(jīng)樣式轉(zhuǎn)換框架。
假如輸入的顏色和質(zhì)感的圖像模型，根據(jù)你的圖像模型，生成相應(yīng)風(fēng)格的圖像。
例如這張向日葵，你希望它展示出火一般的熱情，或者是彩色玻璃的質(zhì)感，它都會呈現(xiàn)出來。
這種藝術(shù)型神經(jīng)繪畫風(fēng)格轉(zhuǎn)換結(jié)果，無論在整體外觀，還是在局部紋理，都有較高的保真度。
像素繪畫與美國藝術(shù)家對比
藝術(shù)型神經(jīng)繪畫還可以用于創(chuàng)建8位圖形作品。
美國著名藝術(shù)家亞當(dāng)·李斯特（Adam Lister）通過將像素化圖形的解構(gòu)，與水彩顏料的透明度和丙烯酸顏料的平整度結(jié)合，將經(jīng)典圖像分解為最基本的像素形式。
△亞當(dāng)·李斯特（Adam Lister）和他的像素畫
在這里，將他們的像素化的8位圖作品與這位藝術(shù)家的作品進(jìn)行對比。
左邊是原圖，中間的是神經(jīng)繪畫作出來圖像，右邊是藝術(shù)家亞當(dāng)·李斯特（Adam Lister）的畫的像素畫。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繪畫出來的作品，可以和藝術(shù)家的作品相媲美了。
假如你想來一張個人寫真的油畫，「AI大師」就可以滿足你的需求。
