AI天生中国山水画,你能认得出真假吗?

本文来自微信民众号:大数据文摘(ID:BigDataDigest),原题目《AI天生中国山水画!普林斯顿女人本科毕业作品,线条笔触骗过半数人类观察者》,作者:文摘菌,题图来自:视觉中国

用GAN创作似乎已经不是新鲜事了。

2019,英伟达在GTC大会上推出了一个人工智能图像天生器“GauGAN”。用户只需要简朴的勾画几条线条轮廓,便会自动天生优美的风景图片。

AI天生中国山水画,你能认得出真假吗?

这款AI使用的手艺是天生匹敌网络(GAN),也是一种深度学习模子,现在被普遍用于图像天生。

包罗去年MIT和IBM沃森团结实验室团结公布的AI Portraits Ars,用户可以在线将自己的照片转变为中世纪的优化气概,这个在线工具一度火爆到网站宕机。

AI天生中国山水画,你能认得出真假吗?

你可能会说,“这不就是气概迁徙么?”

不,团队职员专门强调,这不是气概迁徙,这是AI自己创作的,从线条到色调,都和人类画师一样,照着真人的样子自行创作。

然则正如器械方伟大的文化沟壑一样,在艺术和手艺连系的领域,AI似乎也更偏向西方,我们看到不少AI天生写实主义、后现代,甚至是抽象主义的作品,然则却很少能看到AI在传统东方艺术上的显示。

终于,一位普林斯顿大学的本科学生Alice Xue将眼光投向了中国山水画。

在她的毕业论文中,她开发了一款名为SAPGAN(Sketch-And-Paint GAN)的AI模子,该模子可以天生传统的中国山水画,为此她也获得了普林斯顿2020优异毕业论文奖。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2011.05552.pdf

论文提到,在一项242人的图灵视觉测试研究解释,SAPGAN创作出的画作被误认为人类艺术品的频率高达55%,显著高于基线GAN模子创作的画作。

和人类一样,先画草图后着色

传统中国山水画在绘制历程中,一样平常有勾、皴、点、染等步骤,顾名思义,就是先勾画出大致轮廓,再举行渲染。

AI天生中国山水画,你能认得出真假吗?

AIice提出的端到端天生中国山水画无条件输入模子遵照的也是这个步骤。为了实现这一历程,AIice构建了两个模子:

  • Stage I: SketchGAN

  • Stage II: PaintGAN

SketchGAN从样本图像中采集高分辨率的边缘图,而PaintGAN是凭据SketchGAN举行“翻译”创作,从而天生一幅完整的山水画。

AI天生中国山水画,你能认得出真假吗?

中国人反而更容易误判

实验的效果也很惊人。

在最后举行测评时,242名参与者中,模子天生的画有一半以上(55%)被误认为是人类作品。

AI天生中国山水画,你能认得出真假吗?

视觉图灵测试的分数漫衍,要求参与者判断艺术品是由人类照样计算机制作的(平均值= 70.5%)

在“审美愉悦”、“艺术构图”、“清晰”和“创造力”方面,SAPGAN模子在所有艺术种别中的评分始终高于基线。SAPGAN与人类绘画最大的区别是“清晰”。

让人匪夷所思的是,中国人可能更容易被SAPGAN诱骗。作为母语为汉语的人,若干是见过几幅山水画的,然则在判别一幅山水画是否为SAPGAN所作时,中国人可能更容易被诱骗。

作者对照了母语为汉语和英语的参与者的效果,看看文化接触是否能让中国参与者准确判断这些画。然而,说汉语的参与者平均得分为49.2%,显著低于说英语的考生的73.5%。

也就是说,说中文的人70%的时刻还会把SAPGAN的画误认为是人,而整体水平是55%。显然,不管对中国文化的熟悉水平若何,参与者都很难区分绘画的泉源。

自己网络两千多张山水画数据,GitHub上公然

文章提出的模子是在一个新的中国传统山水画数据集上训练的,这一数据集不是来自百度或者谷歌,而是由作者本人网络。

AIice示意,现在的山水画数据集存在不唯一性和图像质量和数目不足的问题,为了促进这一领域的生长,Alice本人建立了2192幅高质量中国传统山水画组成的新数据集,这些山水画来自普林斯顿艺术博物馆藏品。

现在,这些有价值的绘画在很大水平上还没有被天生创作研究触及,作者也在GitHub上公布了这一数据集供民众使用。

Alice在接受学校采访时说,普林斯顿大学美术馆有一个令人惊异的开放式数字珍藏中国画,这对我的数据集很有价值,但不幸的是,大多数研究职员没有充分利用它。

AI天生中国山水画,你能认得出真假吗?

数据集链接https://github.com/Alice x 2020/Chinese-landscape painting-Dataset

写论文之前从没上过机械学习课,准备去Facebook事情

看到这里,你可能以为Alice是一位“资深程序员”了。然则她示意,“我写这篇论文的时刻从来没有上过机械学习课程,以是我经常被这样一个问题弄得不知所措: 像我这样的新手能为已经存在的创新研究做些什么。然则我发现总是有一个有趣的角度来处置一个问题,由于一个人的兴趣和技术是他们举世无双的。”

在谈到对其他的学生建议时,Alice说,将数字化人文融入你的事情中是自然而然的事。找到你感兴趣的器械——无论是19世纪的文学作品照样爵士乐——总有一种方式可以从中网络数据,用来剖析或制作与之相关的手艺工具。

谈到自己未来的计划,Alice示意自己准备去Facebook事情,成为一名软件工程师。

本文来自微信民众号:大数据文摘(ID:BigDataDigest),作者:文摘菌

原创文章,作者:28qn新闻网,如若转载,请注明出处:https://www.28qn.com/archives/41468.html