根據美國康乃爾大學（Cornell University）所提出的論文，研究人員提出了可以讓電腦「學習」多種藝術風格，並將這些不同的風格套用至其他圖像。這像技術不但可以讓靜態照片或動態影片轉變成藝術大師的風格，還能將不同畫家的風格透過內差方式，合併在單一圖像之上。
把你的照片變成名家作品
日前Vincent Dumoulin、Jonathon Shlens、Manjunath Kudlur等研究人員發表了名為A Learned Representation for Artistic Style的論文，介紹他們如何透過人工智慧讓電腦「學習」藝術大師的繪畫風格，並可以將任何照片或影片變成這些風格。
該論文提到，繪畫的多樣性代表了圖像是藉由豐富的視覺元素構成，對於一般人而言，我們可以透過學習來複製這些視覺元素，以達到模仿其風格的目的，然而對於電腦而言這種抽象的風格卻不是那麼容易學習。
於是研究人員便開發了可擴展深層網絡（Scalable Deep Network），該系統可以補捉到多幅不同作品的繪畫風格，並將它套用到其他圖像之上，或是將多種風格同時套用於單一圖像，如此一來使用者就能夠透過結合多種不同風格的過程，探索嶄新的繪畫風格。
研究團隊也提到，他們希望這項成果能協助建立豐富的繪畫風，並將技術用於藝術表現風格的教育領域。
▲研究團隊推出的技術能夠分析不同畫作的風格（圖表上方），並將風格套用至其他照片（圖表左側）。（圖片來源：A Learned Representation for Artistic Style，下同）
▲在套用風格的過程式，還可以調整程度創造不一樣的效果。
▲圖表左上角為莫內（Claude Monet）所畫的The Evening Sun，將它的風格套用在各種照片，就可以讓照片變成原作的風格。
▲此範例為莫內所畫的Poppy Field，可以看到與上面圖表呈現出不同的視覺效果。
▲圖為莫內的West Fac¸ade。
▲圖為莫內的Sunrise。
▲圖為美國普普藝術家羅伊•福克斯•利希滕斯坦（Roy Lichtenstein）的作品Bicentennial Print，可以看到不僅改變照片的配色，連構圖風格也受影響。
▲圖為保羅•克利（Paul Klee）的作品Colors from a Distance，照片也變成了有如馬賽克拼貼的風格。
▲圖為孟克（Edvard Munch）的作品The Scream。
▲圖為梵谷（Vincent Willem van Gogh）的作品The Starry Night。
▲這項技術還能混合多種不同藝術家的風格，創造出嶄新的作品。
電腦會透過訓練強化模仿能力
由於電腦並非真的瞭解各畫作的風格，它只是透過特定的演算法與風格轉化網路（Style Transfer Network）來改變輸入圖像，所以要如何強化模仿能力，讓電腦「抓到模仿的重點」，就是研究團隊的工作之一。
研究團隊為此開發了1套訓練方式，首先他們會將圖片輸入風格轉化網路，然後將畫家原作、輸入圖片與輸出圖片放入訓練程式進行比對，程式就會在一次又一次的迭代中計算內容損失（Content Loss）與風格損失（Style Loss）等參數，最後藉由透過決定最佳的參數，讓電腦知道怎麼樣叫做「模仿得很像」，如此一來便能提升模仿能力。
▲透過決定訓練程計算所得到的最佳參數，電腦便能做出最符合人類認知的模仿。
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