Holly Grimm:可以调整图像的对比度,大小和形状的AI系统

Aaron
特邀作者
文章摘要: 在测试中,ACAN成功地将主要为橙色的图像转换为互补颜色为蓝色和青色的新图像,以及从其他图像提取造型、颜色和纹理。

使用人工智能(AI)与艺术创作相结合逐渐成为一种趋势,目前AI已经可以制作节日歌曲,在佳士得自动拍卖,以及制作彩色图案。软件开发人员正在利用AI的生成能力来控制图像中的对比度、颜色和其他属性。

OpenAI平台上最近发布了一款名叫Holly Grimm的AI模型,该模型采用CycleGAN(GAN生成对抗网络),可以生成艺术构图属性,模型构建的基础是一个由数据生成发生器和鉴别器组成, 鉴别器对生成器的合成样本和真实世界样本之间进行区分。

CycleGAN的图像转换方式是,每次采用一组图像并试图使原图看起来像另一组图像,匹配图像时数据不需要配对,这意味着集中的图像数据之间不需要精确的一对一匹配。

为了制作模型,该系统的创始人Grimm提供了在开源ImageNet数据库上训练的ResNet50算法,并将其与来自视觉艺术百科全书WikiArt“apple2orange”数据集中的500幅图像CycleGAN算法相结合。

她称之为“艺术构图属性网络”或ACAN的这个系统学习了改变八个不同构图属性(纹理、形状、大小、颜色、对比度、重复、原色和色彩和谐)同时生成的照片。

在测试中,ACAN成功地将主要为橙色的图像转换为互补颜色为蓝色和青色的新图像,以及从其他图像提取造型、颜色和纹理。

在一些生成的样本中,重构照片中的对象与源图像中的对象几乎没有相似性——这是对对比度、大小和形状进行调整的结果。Grimm表示,即使只有500张图像,在ACAN的帮助下,CycleGAN也能够区分出八种艺术成分属性。

目前Grimm已经转向了诸如属性激活映射(attribute.on mapping)之类的未来工作技术,该映射使用热映射来突出图像的元素,并揭示网络“看到”每个属性的内容,以及颜色的嵌入,这可以帮助神经网络学习颜色之间的关联。

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