出品|AI科技大本营(id:rgznai100)
几年前,AI还只会像小孩子一样画出一些简单的简笔画,而如今,AI已经能够画出逼真的人脸,甚至让人类都难以分辨真假。那么,这位绘画界的新星到底是如何飞速成长起来的?AI都学会了哪些绘画方法?今天,营长就带大家一同走近这个神秘的画家,探秘AI绘画的成长之路。
AI绘画的出现
图:ARRON在1992年创作的一副绘画作品
从python语言逐渐流行开始,一个名为“turtle”的绘图库逐渐进入人们的视线。turtle绘图库的概念最初来自WallyFeurzig和SeymourPapert于1966年所创造的Logo编程语言,通过编写程序,这个库也能够帮助我们进行一些图像的绘画。
AI学习绘画的挑战
这听起来或许很简单,但实际上,这一过程并没有我们想象得那么容易。在一篇论文《LearningtoPaintwithModel-basedDeepReinforcementLearning》中,提到了训练AI学习绘画的三个挑战,包括:
模型需要训练的参数集合非常庞大。绘画中的每一笔都涉及位置、形状、颜色等多个方面的参数确定,对于机器学习模型来说,这将产生一个非常庞大的参数集合;
笔画之间关系的确定,会导致更加复杂的计算。一副纹理丰富自然的画作往往由很多笔画完成。如何对笔画进行组合、确定笔画间的覆盖关系,将是一个很重要的问题;
难以将AI接入一个现有的绘画软件。画作的渲染等操作将导致非常高昂的数据获取代价。
《LearningtoPaintwithModel-basedDeepReinforcementLearning》
AI绘画的初步发展:学习图片生成方式,尝试简笔画
在吴恩达的猫脸生成模型之后,学界对AI绘画进行了很多探索。最初的图像生成模型为IanJ.Goodfellow在2014年提出的对抗生成网络(GenerativeAdverserialNetwork,GAN),这一模型也成为了很多AI绘图模型的基础。GAN包括两个部分:生成器(generator)和判别器(discriminator),其中生成器用于图片的生成,判别器来判断图片为真或假。这种方法对图像生成领域做出了极大贡献。
《GenerativeAdverserialNets》
但是使用GAN生成的图片存在两个比较明显的问题。一是缺少控制能力。如果向GAN中输入一个随机噪声,就会产生一副随机图像,而对于AI绘画而言,图像的产生过程应当是可控的。二是分辨率和质量较低。使用基础的GAN网络生成的很多图像的分辨率较低。
针对于低分辨率的问题,2016年9月,ChristianLedig等人提出了SRGAN模型,该模型首次使用GAN网络的架构生成了高分辨率的真实图片。通过将GAN的损失函数替换为感知损失和对抗损失,模型取得了较好的生成效果。
《Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork》
2016年12月,IanGoodfellow在NIPS上介绍了一个使用GAN能够产生动物图片的模型。这些图片的风格看起来比较逼真,但是由于图片结构生成的不连续问题,有时会产生一些不合常理的内容,如:长了三只眼睛的猫,或者有好几个头的狗。
NIPS2016Tutoral
图:IanGoodfellow使用GAN模型生成的图片,看起来有点惊悚
图:“DrawTogetherwithaNeuralNetwork”的一个使用示例
《ANeuralRepresentationofSketchDrawings》
“DrawTogetherwithaNeuralNetwork”
《LearningtoDoodlewithDeepQ-NetworksandDemonstratedStrokes》
AI绘画的进一步发展:学习更加复杂的绘画方法
在Sketch-RNN模型之后,大量的AI绘画模型不断涌现。
图:基于CAN模型生成的绘画
《SynthesizingProgramsforImagesusingReinforcedAdversarialLearning》
尽管AI绘画已经得到了很多成长,在未来的研究中,如何使模型更具创造性、如何提高图片质量效果、如何发掘更多有趣有价值的应用,还是留待讨论的问题。
总结
在上文中,我们简要回顾了AI绘画的发展史,简单总结如下:
AI绘画存在的挑战:包括参数量庞大、计算复杂、和现有绘图工具协作困难、难以生成具有创造性的图片。
最近几年,AI绘画的成长速度是惊人的。未来,这位新晋画家还会为我们带来怎样的惊喜?让我们拭目以待。
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