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如何通過教授AI繪畫來再現(xiàn)繪畫

2022-07-17 06:32:00 編輯：吳歡政 來源：
導讀 該Timecraft項目由[艾米照]和團隊成員使用機器學習想出一個辦法如何現(xiàn)有的畫可能已被最初被漆成中風，中風。在他們的標題為繪畫很多過...

該Timecraft項目由[艾米照]和團隊成員使用機器學習想出一個辦法如何現(xiàn)有的畫可能已被最初被漆成中風，中風。在他們的標題為“繪畫很多過去：合成繪畫的延時視頻”的論文中，他們描述了如何使用正在創(chuàng)建的新繪畫的延時錄像來訓練ML算法，從而使其能夠概率性地生成重新創(chuàng)建已經(jīng)完成的繪畫所需的步驟。 。

概率模型是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)實現(xiàn)的，其輸出的是經(jīng)過幾分鐘的延時視頻。在論文中，他們引用了他們是如何受到藝術風格轉換的啟發(fā)的，其中神經(jīng)網(wǎng)絡用于生成特定藝術家風格的藝術品，或創(chuàng)建不同藝術家的作品。

許多復雜性來自繪畫創(chuàng)作中使用的各種技術和材料，例如使用的確切畫筆，繪畫類型?，F(xiàn)有的一些方法集中在這里的細節(jié)上，包括基于物理的油漆和筆觸模擬。這些帶有重大的警告，Timecraft試圖通過采用更高級的方法來避免。

通過Amazon Mechanical Turk進行的一項調(diào)查評估了實驗期間生成的延時錄像，其中158名參與者要求比較Timecraft錄像和實時延時錄像的真實性。結果是，參與者偏愛真實視頻，但會一半時間將Timecraft視頻與實時延時視頻混淆。

盡管可能還不完美，但它確實顯示了如何使用ML來推斷藝術品的構造方式，并以某種程度的準確性找出各個步驟。


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