Google 黑板报: 看机器学习如何将照片变成艺术品

看机器学习如何将照片变成艺术品

2016年11月2日

　玩转赋予照片复古感或暖光感的滤镜早已不是什么新鲜事。不过，最近出现了一种新型“艺术滤镜”，能够将著名油画比如梵高的《星空》或蒙克的《呐喊》的艺术风格“迁移”到照片中。

　　看到这些“照片油画混合体”，是不是觉得很炫酷？那么这到底是如何实现的呢？

　　事实上，这些所谓的滤镜并不是滤镜，而是一种更加复杂有趣的程序，被称为“风格迁移”。　　风格迁移应用程序利用深度神经网络（一种机器学习技术）对照片进行审视，确定一张照片的内容和另一张照片的风格，然后将两张照片的内容和风格融为一体。

　　上图是经过训练能够捕捉且概括众多莫奈作品、或者其他流派不同画家作品的单个系统。而更为炫酷的是，Google团队正在研究能够在一次迁移中实时融合多种风格的技术。
　　更新的网络系统在数个艺术风格上进行训练后已经可允许实时结合多个绘画风格，比如下图是 4 种风格按不同比例结合的成果。

　　据Google的研究科学家介绍，这种最新的深度卷积风格迁移网络（deep convolutional neural network - CNN）在学习了多种风格之后可以实现多种艺术风格间实时平滑迁移，且可应用于静态图像和视频。

Google Brain的狗狗Picabo的视频实时迁移多种艺术风格
　　与之前快速迁移风格的方法不同的是，这种同时建模多种风格的方法开启了一种让用户与风格迁移算法交互的新方式：允许实时基于多个风格的混合进行自由创造。
　　这项成果被认为是深度学习研究领域的一项突破，因为它首次提供了基于神经网络的风格迁移的概念证明。Google未来还将发布关于该算法的细节和运行该模型的 TensorFlow 源代码。