神经网络以梵高和毕加索的风格创作绘画

谷歌最近展示了神经网络如何独立创建艺术品。简而言之，通过夸大现有图像来绘制图片。在德国蒂宾根大学进行的

一项新实验演示了神经网络的另一种算法：合理地仿制了Vincent Van Gogh，Pablo Picasso，Edward Munch和任何其他艺术家的艺术风格。任何图像都适合输入处理。

上面的插图显示了该算法的操作示例，其中神经网络以不同的样式处理了德国小镇街道的照片。

所生成的绘画确实很漂亮，毫无疑问具有很高的艺术价值。但是，这并不意味着过去的大师们的作品的原价会下跌。相反，脚本的价值只会增加。

该神经网络具有19个嵌套层，原始图像的处理分几个阶段进行。在层次结构的每个阶段，过滤器的数量都会增加，但是同时，由于实施了一种下采样机制，图像尺寸也会变小。



特定作者的样式化发生在阶段d，e。

科学工作的作者认为，主要的成就是可以成功地分离神经网络中内容和样式的表示。因此，它们可以彼此独立地被控制。例如，从一个图像获取内容，从另一图像获取样式。这正是第一个插图中显示的内容，其中一张照片被转换为不同风格的绘画。

具有样式的图层将应用于整个图像，或被分割。如果您应用瓦西里·康定斯基（Vasily Kandinsky）的著名画作“ Composition VII”的风格，就可以看到城市的照片。

原始


神经网络结果

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN383519/