美术生都要膜拜的AI,照片迅速被画成艺术画
你只需输入一张「小丑」的照片。
这个程序就如同画家一样,一笔一笔画出他的油画画像。
这就是艺术型神经绘画。
双路神经渲染的矢量图,更清晰、更逼真
艺术型神经绘画是由密歇根大学安娜堡分校、网易伏羲AI实验室、北航共同发布的研究成果。
他们提出了一种从图像到绘画的编译方法,输出生动逼真的艺术画。
研究人员还设计了一种新型的神经渲染器,模仿矢量渲染器的行为,然后将笔画预测作为参数搜索过程进行构架,来提高输入图像与渲染输出图像之间的相似性。
该研究使用了双路径的神经渲染方法,用着色网络和栅格化网络分别处理图像的颜色和形状。
△双路径的神经渲染方法
这个方法,使渲染出来的画,既保留了原图的风格特征,也创作出独具特色的精美艺术画。
程式化神经绘画在向量的环境下处理图像,生成的是矢量图像。
矢量图像无论放大多少倍可以清晰的查看。
除了生成油画风格,还能根据环境,生成不同风格类型的合成图。
对生成的图像进行风格转换
由于在参数搜索范式下构建笔画预测模式,这个方法也适合神经样式转换框架。
假如输入的颜色和质感的图像模型,根据你的图像模型,生成相应风格的图像。
例如这张向日葵,你希望它展示出火一般的热情,或者是彩色玻璃的质感,它都会呈现出来。
这种艺术型神经绘画风格转换结果,无论在整体外观,还是在局部纹理,都有较高的保真度。
像素绘画与美国艺术家对比
艺术型神经绘画还可以用于创建8位图形作品。
美国著名艺术家亚当·李斯特(Adam Lister)通过将像素化图形的解构,与水彩颜料的透明度和丙烯酸颜料的平整度结合,将经典图像分解为最基本的像素形式。
△亚当·李斯特(Adam Lister)和他的像素画
在这里,将他们的像素化的8位图作品与这位艺术家的作品进行对比。
左边是原图,中间的是神经绘画作出来图像,右边是艺术家亚当·李斯特(Adam Lister)的画的像素画。
神经网络绘画出来的作品,可以和艺术家的作品相媲美了。
人工智能培训
- 真正能和人交流的机器人什么时候实现
- 国产机器人成功完成首例远程冠脉介入手术
- 人工智能与第四次工业革命
- 未来30年的AI和物联网
- 新三板创新层公司东方水利新增专利授权:“一
- 发展人工智能是让人和机器更好地合作
- 新春贺喜! 经开区持续推进工业互联网平台建设
- 以工业机器人为桥 传统企业如何趟过智造这条河
- 山立滤芯SAGL-1HH SAGL-2HH
- 2015国际智能星创师大赛火热报名中!
- 未来机器人会咋看人类?递归神经网络之父-像蚂
- 成都新川人工智能创新中心二期主体结构封顶
- 斯坦德机器人完成数亿元人民币C轮融资,小米产
- 到2020年,智能手机将拥有十项AI功能,有些可能
- 寻找AI机器人的增长“跳板”:老龄化为支点的产
- 力升高科耐高温消防机器人参加某支队性能测试