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微软的这些人工智能研究让每个人瞬间变成艺术

发布时间:2017-12-30

  微软的这些人工智能研究让每个人都立刻成为一名艺术家

  在这个时候,你可能根本没有艺术细胞,但没关系,人工智能和机器学习的研究将帮助你立即成为一个艺术家,你可以快速转换成照片或视频转换成一个创意,可以拿出艺术品的展览。据雷锋网络介绍,目前,微软在雷德蒙德和北京的研究人员正在开发这样一种使用人工智能的计算机视觉技术,它可以将艺术风格应用于上传的照片或视频,甚至可以交换两张照片的视觉风格,比如混合阿凡达与蒙娜丽莎。这种称为StyleBank的图像交换技术现在已经在今年六月更新的手机软件Microsoft Pix中可用。微软Pix是一个软件,集成了20多个微软研究成果的智能算法,它允许用户按快门得到一个漂亮的照片。风格交流的研究主要是关于如何将艺术风格从一幅画转移到另一幅画,例如将后印象主义风格应用到你的后花园的照片上。对于像微软Pix这样的应用程序,挑战是让用户有更多的风格选择,并且快速高效地将图像应用于图像。 StyleBank研究人员解决这个问题的方法是将视觉风格明确地表示为卷积滤波器组的集合,每个卷积滤波器组代表一种风格。将图像转换为特定样式时,自动编码器将输入图像分解为独立于任何样式的多级特征映射。然后,将与所选样式对应的滤波器组与多层特征映射进行卷积,最后由解码器对卷积图像进行渲染。在这里,神经网络完全分离风格和内容。与其他方法相比,该方法能够更加有效地训练新的风格,并且能够更加快速地呈现程式化图像,因为它被明确地表示为一组卷积滤波器组。这解决了上面提到的微软Pix的两个问题。 StyleBank的主要研究成员包括刚刚在微软北京实验室的Gang Hua,Lu Yuan,Jing Liao和实习生Dongdong Chen,其中Gang Hua是Microsoft Research Asia的Visual Computing Group的首席研究经理,Stephen Technology的客座教授研究院陆源是微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员,他们与微软研究院的微软Pix团队密切合作,将这种交流方式整合到微软Pix软件中。刚华的团队于2017年7月21 - 26日在夏威夷的檀香山举行的2017年计算机视觉和模式识别会议(CVPR 2017)上展示了他们的工作。不仅如此,他们还扩展了StyleBank的技术,呈现稳定,视频在线。他们使用与连续帧的特征相对应的瞬时信息来实时获得一致且稳定的,风格化的视频序列。该技术自适应地混合来自先前和当前帧的特征映射,有效地避免了在逐帧渲染的视频中普遍存在的重影伪像(ghosting artifact)。他们的技术将于10月22日至29日在意大利威尼斯举行的2017年国际计算机视觉会议(ICCV 2017)上展示。此外,他们(除了美国雷德蒙德微软研究院的Lu Yuan和Jing Liao,Sing Bing Kang之外)还在7月30日至8月2日在洛杉矶参加了SIGGRAPH。另外还有他们的研究报告这项工作描述了图片之间视觉属性转换的技术,其中两个截然不同但视觉上相似的语义结构(包含相似视觉内容的图片,例如具有脸部)可以交换属性。例如,他们可以用这种技术把阿凡达的人物之一的面孔放进达芬奇的蒙娜丽莎,或者把蒙娜丽莎的面孔放在阿凡达的角色上。这种技术主要是在两个输入图像之间找到一个强的语义对应关系,这与我们在语言中所做的类似,所以他们称之为深层图像类比技术。

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2017-12-30

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