HarmonyOS开发者限时福利来啦!最高10w+现金激励等你拿~ 了解详情
写点什么

机器学习让电脑也能画世界名画

  • 2015-09-29
  • 本文字数:1344 字

    阅读完需:约 4 分钟

近日,德国图宾根大学的 Leon A. Gatys 等人研发出了一种基于深度神经网络的人工系统。该系统可以制作非常具有艺术气息的电脑图片,完成了电脑作画方面的一大突破。

画家一般通过非常高超的技巧把现实中的东西按照一定的风格进行抽象,来创造非凡的艺术品。以往,这种创造过程总是神秘而不可预知的。因而,机器无法自动完成图画,尤其是抽象画派作品的创作。然而,在目标或者人脸识别等领域,机器已经能够根据深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)理论,很好的完成识别工作。Leon 等人所研发的系统试图解决这一难题。该系统使用了神经表示来分离和重新合并图画的内容和风格。它可以把一副图画的内容和另一副图画的风格结合在一起,创造出一个新的图片。以斯坦福校园的一张照片为例,该系统把著名画家梵高的《星空》的风格抽象出来,合并为了一张新的图片。

把该风格应用到不同的图片中,系统还可以给出很多有意思的结果。而且,算法还支持用户调整风格和内容分别占据的权重。这样,图片就可以在偏重原始内容和风格化之间进行变化。此外,用户还可以利用 -style_scale在提取风格特征之前调整风格图片的大小。由此,最终合成图片的风格化粒度也会不同。

该系统基本原理可以划分为内容提取和风格提取两个部分。在内容提取中,算法使用了深度神经网络中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。输入图像通过和若干滤波器进行卷积后产生相应的特征映射图。这些特征映射图中每组的几个像素再进行求和、加权值以及加偏置(bias),通过一个Sigmoid 函数得到下一层特征映射图。该过程依次进行,直到通过神经网络的所有层后,得到输出。在Leon 等人的研究中提到,随着图像通过CNN 中的多个层,图像内容越来越多的反应到特征映射图中。而网络中高层的特征响应就可以记为内容表示( content representation)。

在风格提取中,算法使用了原本用于获得纹理信息的特征空间。该特征空间基于神经网络中每一层的滤波响应,由这些响应之间的相关度所组成。通过包含多层网络的特征相关,算法获得了一个输入图像的多层表示——风格表示(style representation)然后,系统通过寻找同时符合内容表示和风格表示的图片,即可合并两张图画,制作出新的图画。

目前,该算法的 torch 实现已经共享到 GitHub 。用户在安装 torch7 loadcaffe 之后,需要运行sh models/download_models.sh脚本来下载 VGG 模型。然后,用户按照安装指导中的指示即可完成Ubuntu 系统中的安装。然后,用户输入 th neural_style.lua -style_image <image.jpg> -content_image <image.jpg>
命令,开始使用该算法来生成图像。此外,该实现还提供了-image_size(所产生图像的最大边像素数)、-gpu(所使用 GPU 从 0 开始编号的 ID)、-content_weight(内容重建部分的权重,默认为 5)等选项。这些选项可以优化转换过程、确定输出文件名以及 CNN 中的层名等,为用户提供更多的灵活性。


感谢魏星对本文的审校。

给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ @丁晓昀),微信(微信号: InfoQChina )关注我们,并与我们的编辑和其他读者朋友交流(欢迎加入 InfoQ 读者交流群)。

2015-09-29 19:003102
用户头像

发布了 268 篇内容, 共 122.2 次阅读, 收获喜欢 24 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

这些js原型及原型链面试题你能做对几道

loveX001

JavaScript 前端

软件测试 | 矩阵job与父子job

测吧(北京)科技有限公司

测试

走进RocketMQ(二)部署模式与实战

白裤

Java RocketMQ RocketMQ实战 RocketMQ部署模式

湖仓一体电商项目(二十一):数据发布接口和数据可视化

Lansonli

湖仓一体电商项目

Python 基础练习题(五)

漫步桔田

INFINI 产品更新|Loadrun 首发亮相

极限实验室

console Gateway infini loadgen loadrun

React组件之间的通信方式总结(上)

beifeng1996

前端 React

富表智能可视化设计工具(FusionView)

风清扬

数据分析 低代码 可视化 数据大屏 数据可视化拖拽

高级前端必会面试题(边面边更)

loveX001

JavaScript 前端

有趣的`events_statements_current`表问题

GreatSQL

MySQL greatsql greatsql社区

react的jsx和React.createElement是什么关系?面试常问

beifeng1996

前端 React

软件测试 | Jenkins报警机制

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 单元测试体系集成

测吧(北京)科技有限公司

测试

前端必会面试题指南

loveX001

JavaScript 前端

EasyRecovery16汉化版数据恢复软件

茶色酒

EasyRecovery16

软件测试 |Jenkins的常用插件

测吧(北京)科技有限公司

测试

JavaScript 为什么要进行变量提升,它导致了什么问题?

Immerse

JavaScript 面试 js 前端面试题 超全前端面试题

运维训练营第15周作业

好吃不贵

三天吃透Java虚拟机面试八股文

程序员大彬

Java JVM

社招前端常见react面试题(必备)

beifeng1996

前端 React

快来解锁小程序蓝牙开发技能

南城FE

小程序 微信 前端开发 uniapp 蓝牙

首届OpenHarmony技术峰会携手产业界与学术界,共建技术与人才生态

Geek_2d6073

CleanMyMac X4.13mac电脑免费系统优化软件

茶色酒

CleanMyMac X4.13

谈谈前端性能优化-面试版

loveX001

JavaScript 前端

解密游戏推荐系统的建设之路

vivo互联网技术

架构 推荐系统

Python 基础练习题(六)

漫步桔田

软件测试 |静态扫描体系集成

测吧(北京)科技有限公司

测试

React组件之间的通信方式总结(下)

beifeng1996

前端 React

前端常考react面试题(持续更新中)

beifeng1996

前端 React

一块GPU搞定ChatGPT;ML系统入坑指南;理解GPU底层架构

OneFlow

人工智能 深度学习

零代码(低代码)工作流引擎(cube-flowable)

风清扬

低代码 工作流引擎 动态表单

机器学习让电脑也能画世界名画_语言 & 开发_张天雷_InfoQ精选文章