Prisma为什么可以这么快?听听前身企业Deep Art怎么说

admin    2016-08-29 11:20

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 Prisma为什么可以这么快?听听前身企业Deep Art怎么说。其实prisma 的前身是Deep Art,prisma 之所以这么好用,这么快捷全是之前付出的努力,今天,小编就来给大家讲讲Prisma为什么可以这么快。

Prisma 体现了当今人工智能时代,人们想要用计算机代替传世画家的野心。印象派、野兽派、浮世绘、波普、解构主义,曾经艺术风格都是画家脑中不可捉摸的概念。而到了人工智能时代,所有艺术风格都被证实是可以进行 “量化” 的,并且通过机器学习,可以源源不断地产生新作品。

在量化(数学)与风格(艺术)之间,吊诡的是时间。最勤奋的油画画家达芬奇,画一幅普通作品也需要花费一周左右;而到了人工智能时代,这个时间是:不到 20 秒。

趁着中国版 Prisma 的发布,我们今天复盘一下深度学习的图像应用。

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把计算机 “调教” 成梵高

似乎 欧洲国家对艺术这件事比其他地区更有群众基础。早在 2016 年 Prisma 大火的一年之前,就有三个德国研究员想把计算机调教成梵高。

这三个研究员名字分别叫做莱昂 · 盖提斯(Leon Gatys),亚历山大 · 埃克(Alexander Ecker)和马蒂亚斯 · 贝特格(Matthias Bethge),来自德国图宾根大学(University of Tübingen)的 Bethge 实验室。他们研发了一种算法,模拟人类视觉的处理方式。具体是通过训练多层卷积神经网络(CNN),让计算机识别,并学会梵高的 “风格”、然后将任何一张普通的照片变成梵高的《星空》。

在人类的视觉系统中,从眼睛看到一件实体,到在脑中形成图像的概念,中间经历了无数层神经元的传递。底层的神经元获取到的信息是具体的,越到高层越抽象。

这三个德国人发现,如果用计算机模拟这个网络,将每一层的结构分析出来,能看到:在采样过程中,底层网络对于图像的细节表达得特别清楚,越到高层像素保留得越少,轮廓信息越多。

所谓深度学习(Deep Learning)中的 “深度(Deep)” 即意为层数。神经网络的每一层都会对图片特征进行提取,而 “艺术风格” 则是各层提取结果的叠加。

这三个德国人把他们的上述发现写成了两篇论文:《艺术风格的神经算法(A Neural Algorithm of Artistic Style)》,和《利用神经卷积网络进行纹理合成(Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks)》,在学术圈引起极大的讨论。

“起初,我们只是想创造一个关于神经科学的新鲜事物。而艺术人工神经网络的状态与人类的视觉系统有颇多相似之处。所以后来我们觉得,可以对图片做更有趣的处理。” 莱昂 · 盖提斯对深蓝 Deeper Blue 说。

论文发表后不久,他们便建立了一家名为 Deep Art 的初创公司,着手实现他们在论文里提出的想法。

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