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原标题:AI Learns Painterly Harmonization | Two Minute Papers #249
翻译 | 孙启超 整理 | 凡江
你的朋友圈有被《我的前世青年照》刷屏么?大家之所以这么热情,主要是因为 AI 技术让我们的照片与模板中人物完美融合,看起来毫无违和感。
每周一篇 2 分钟论文解读
本期介绍的论文讲的就是一种算法,可以把一幅图像转换成我们想要的风格,将图画中的某个素材,无缝粘贴融合到另外一幅作品中,看起来毫无违和感。图片风格有所转换,但是图片内容没有发生改变,这个效果是通过深度神经网络实现的。
当卷福的脸P到了蒙娜丽莎脸上
在深层神经网络中,AI 能学到像艺术风格这样的高级能力。本期论文使用专门的算法,确保本地数据迁移成功,为了适应抽象艺术和绘画类型的多样性,该算法根据绘画作品本身来调整迁移的参数。利用 AI,我们可以让看到照片的人,根本分不清楚哪张画是被修改的,真正达到了以假乱真的境界。
本期论文给艺术创作的从业者提供了诸多灵感。从技术角度而言,传统的图片合成看起来质量不高,画面生硬,像是拼贴画。而论文中使用的算法确保了风格迁移过程中,空间和跨规模的数据一致性,使人们可以进行富有创意的绘画编辑。
源代码已经出来啦,赶紧动手试一试吧!
论文原址:https://arxiv.org/pdf/1804.03189.pdf
Github:https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization
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