蕾师师 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

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。

假如你想来一张个人写真的油画,「AI大师」就可以满足你的需求。

参考链接:

https://jiupinjia.github.io/neuralpainter/
https://adam-lister-gallery.myshopify.com/pages/about-us
https://colab.research.google.com/drive/1XwZ4VI12CX2v9561-WD5EJwoSTJPFBbr

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