如何评价德国计算机神经网络科学家发表的这篇可以让电脑模仿任何画家的风格作画的论文?

一位德国计算机神经网络科学家发表了篇可以让电脑模仿任何画家的风格作画的论文,我的问题有以下几个: 1.此程序或算法是否一种革命性的新成就,或者只是现有技术的复杂化? 2.此技术的发展前景如何,程序是否有一天会发展到可以脱离模仿,自己创造画风独立创作? 3.从美术角度看,画的艺术价值如何? 4.这项技术今后的大规模发展,是否会导致一些画家失业?(这里指的不是顶尖的有自己风格的大师,而是水准相对平庸的画匠。) 5.…
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37 个回答

目测会被玩坏。

个人觉得在圣地巡礼的后期优化上发挥的余地很大呀。

这是我在日本宇治市『上低音号』巡礼,午夜爬大吉山拍的渣图:


没错,都怪小米手机。

然后这是动画第8集的原景图:


接下来就是见证奇迹的时刻:

使用拍摄图作为 content_image, 使用动画原景图作为 style_image, 利用该论文的方法渲染:


有那么点意思了不是? 注意这还是我使用默认的参数的结果。模型迭代了1000次并没有收敛,也并没有使用 GPU 加速。如果注意参数调优以及图片的平滑会好很多。

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该程序在 GitHub 上可以找到,之前也有答主提到了。安装相关平台还是蛮麻烦的, 需要 protobuf, loadcaffe, torch 三件套。而且有些 trick 比如 lua 版本要足够新否则会有包安装不上的问题 (luarocks),都需要查阅相关的邮件列表以及 github issue 以及 FAQ 耐心解决。

注意 luarocks install nn/image/.... 注意遗漏的包

可以不适用默认的参数,将 num_iterations 调大一些。
自己搭了一个demo玩了一下(源程序来自reddit分享,特此说明),github地址如下:
jcjohnson/neural-style · GitHub

效果拔群:
素描版:


雕(gui)版(chu)画:

梵高版:


穆夏:


克林姆:

想不来更新奇的脑洞了,收工!

PS:这篇论文其实很好读的,像我这种纯码农,琢磨琢磨也能看的懂个大概,调调参数,跑跑demo。真正牛逼的地方在于那个style reconstruction的loss的定义上面,这个作者并没有阐述他们的intuition,如果是蒙的那简直也是太牛逼了。

画家们最后会失业么?比较难说。不过出现一大批半吊子的“计算艺术家”那是指日可待的! 2333