機器人畫家可以通過觀察人類畫家的筆觸來學(xué)習(xí)嗎? 這是卡耐基梅隆大學(xué)的研究人員最近在預(yù)印本Arxiv.org上發(fā)布的一項研究中提出的問題。他們表示,有71%的人發(fā)現(xiàn)該論文提出的方法成功地捕捉了原始的藝術(shù)家風(fēng)格的特征,包括手部動作,而且同一組中只有40%的人可以分辨出機器人所繪制的筆觸。 使用人工智能來生成藝術(shù)作品的研究方向已被詳盡地探索。一年一度的國際比賽(RobotArt)——要求參賽者設(shè)計具有藝術(shù)傾向的人工智能系統(tǒng)。馬里蘭大學(xué)和Adobe Research的研究人員描述了一種稱為LPaintB的算法,該算法可以再現(xiàn)Leonardo da Vinci,Vincent van Gogh和Johannes Vermeer風(fēng)格的手繪畫布。 Nvidia的GauGAN使藝術(shù)家能夠布置原始草圖,并通過生成的對抗性人工智能系統(tǒng)立即將其轉(zhuǎn)換為逼真的風(fēng)景。Cynthia Hua等藝術(shù)家已經(jīng)利用Google的DeepDream生成超現(xiàn)實主義藝術(shù)品。 但是,卡耐基梅隆大學(xué)的研究人員試圖通過關(guān)注于筆觸作為藝術(shù)風(fēng)格的“內(nèi)在要素”的技術(shù)來開發(fā)“風(fēng)格學(xué)習(xí)者”模型。 他們表示:“我們的主要貢獻是開發(fā)了一種模仿藝術(shù)家風(fēng)格的筆觸生成的方法?!薄斑@些筆觸可以與基于筆觸的渲染器結(jié)合使用,以風(fēng)格化機器人繪畫過程。”
通過人工智能生成模型創(chuàng)造的筆觸
該團隊的系統(tǒng)包括一個機械臂,一個將圖像轉(zhuǎn)換為筆畫的渲染器以及一個生成模型,該模型根據(jù)藝術(shù)家的輸入來合成筆觸。手臂握住一支刷子,將其浸入裝有涂料的桶中,然后將其放到畫布上,以清除筆畫之間的多余涂料。 渲染器使用強化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)基于畫布和給定的圖像生成一組筆劃的過程,而生成模型則識別出畫家的筆觸模式并相應(yīng)地建立新的筆觸。 為了訓(xùn)練渲染器和生成模型,研究人員設(shè)計并3D打印了配有反射標(biāo)記的畫筆固定裝置,可以通過運動捕捉系統(tǒng)對其進行跟蹤。 一位藝術(shù)家用它在紙上創(chuàng)建了730種不同長度,厚度和形式的筆畫,這些筆畫以網(wǎng)格進行索引并與運動捕捉數(shù)據(jù)配對。 在一項實驗中,研究人員讓他們的機器人為虛構(gòu)的記者Misun Lean繪制圖像。然后,他們要求112名不知道圖像作者身份的受訪者(其中54位來自Amazon Mechanical Turk,另外58位是來自三個大學(xué)的學(xué)生)來決定是機器人還是人類在為其作畫。根據(jù)結(jié)果,超過一半的參與者無法將機器人繪畫與人類的抽象繪畫區(qū)分開。
機器人手臂為MisunLean作畫 該團隊計劃在下一個研究階段通過開發(fā)可直接生成藝術(shù)家風(fēng)格筆觸的樣式器模型來改進現(xiàn)有的生成模型。他們還計劃設(shè)計一個管道機制來使用機器人繪制風(fēng)格化的筆觸,并使用這些數(shù)據(jù)作為新的樣本豐富訓(xùn)練集。 本研究共同作者表示:“我們旨在調(diào)查一個潛在的'藝術(shù)家'輸入消失現(xiàn)象。” “如果我們不斷向系統(tǒng)提供生成的動作而不將其與原始的人類生成的動作混合,則有可能人類的風(fēng)格會作為一種新的生成樣式而消失。在一系列迭代訓(xùn)練中,人類行為主體的影響逐漸消失,機器的負擔(dān)能力可能會發(fā)揮更大的作用。在這種情況下,我們對研究人類在此過程中所保留的作者身份很感興趣?!?/p>
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原文標(biāo)題:機器人畫家升級!通過觀察人類行為學(xué)習(xí)技巧,可模擬藝術(shù)家筆觸
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