藝術(shù)和技術(shù)的碰撞是文明演化中必然的經(jīng)歷，卡內(nèi)基梅隆大學近日開發(fā)了一種機器人，可以通過觀察人類藝術(shù)家的筆觸中學習繪畫。
事實上，隨著算法的進步，科學家們已經(jīng)對人工智能藝術(shù)的一代進行了詳盡的探索。其中，馬里蘭大學和adobesearch的研究人員描述了一種稱為LPaintB的算法，它可以再現(xiàn)達芬奇、文森特·梵高和約翰內(nèi)斯·維米爾風格的手繪畫布。Nvidia的GauGAN使藝術(shù)家能夠繪制出一幅原始草圖，通過一個生成性的對抗性人工智能系統(tǒng)，可以立即將其轉(zhuǎn)化為真實感的風景。
但是卡內(nèi)基梅隆大學的研究人員試圖通過將筆觸技巧作為藝術(shù)風格的“內(nèi)在元素”來發(fā)展一種“風格學習者”模式。研究人員表示：“我們的主要貢獻是開發(fā)一種方法來生成模仿藝術(shù)家風格的筆觸，這些筆觸可以與基于筆劃的渲染器結(jié)合，形成機器人繪畫過程的風格化方法。”
該團隊的系統(tǒng)包括一個機械手臂，一個將圖像轉(zhuǎn)換成筆觸的渲染器，以及一個根據(jù)藝術(shù)家的輸入合成筆觸的生成模型。手臂拿著一把刷子，把刷子浸入裝有顏料的桶里，把刷子放到畫布上，在筆劃之間清除多余的油漆。渲染器使用強化學習來學習基于畫布和給定圖像生成一組筆劃，而生成模型則識別藝術(shù)家的筆觸模式并相應地創(chuàng)建新的筆劃。
為了訓練渲染器和生成模型，研究人員設計并3D打印了一個帶有反射標記的刷子夾具，它可以被運動捕捉系統(tǒng)跟蹤。一位藝術(shù)家用它在紙上畫出730個不同長度、厚度和形式的筆畫，這些筆畫被編入網(wǎng)格狀的表格中，并與運動捕捉數(shù)據(jù)配對。
在一個實驗中，研究人員讓他們的機器人畫了一個虛構(gòu)的記者米森·萊恩的形象。然后，他們讓112名不知道圖片作者身份的受訪者——54名來自亞馬遜機械公司的土耳其公司（Amazon Mechanical Turk）和三所大學的58名學生——來確定是機器人還是人類畫的。根據(jù)研究結(jié)果，超過一半的參與者無法區(qū)分機器人畫和人類的抽象畫。
在下一階段的研究中，該團隊計劃通過開發(fā)一個直接生成藝術(shù)家風格的筆觸的造型器模型來改進生成模型。他們還計劃設計一個管道，用機器人繪制風格化的筆觸，并用新的樣本豐富學習數(shù)據(jù)集。
事實上，藝術(shù)和技術(shù)的碰撞永遠在我們的想像之外給我們帶來了更大的想像，機器在人們生活中的參與也將發(fā)揮更大的作用，而人和機器的邊界的漸趨模糊也將給我們帶來更多的挑戰(zhàn)。#機器人#人工智能#藝術(shù)家收藏。
為了訓練渲染器和生成模型，研究人員設計并3D打印了一個帶有反射標記的刷子夾具，它可以被運動捕捉系統(tǒng)跟蹤。一位藝術(shù)家用它在紙上畫出730個不同長度、厚度和形式的筆畫，這些筆畫被編入網(wǎng)格狀的表格中，并與運動捕捉數(shù)據(jù)配對。
在一個實驗中，研究人員讓他們的機器人畫了一個虛構(gòu)的記者米森·萊恩的形象。然后，他們讓112名不知道圖片作者身份的受訪者——54名來自亞馬遜機械公司的土耳其公司（Amazon Mechanical Turk）和三所大學的58名學生——來確定是機器人還是人類畫的。根據(jù)研究結(jié)果，超過一半的參與者無法區(qū)分機器人畫和人類的抽象畫。
在下一階段的研究中，該團隊計劃通過開發(fā)一個直接生成藝術(shù)家風格的筆觸的造型器模型來改進生成模型。他們還計劃設計一個管道，用機器人繪制風格化的筆觸，并用新的樣本豐富學習數(shù)據(jù)集。
事實上，藝術(shù)和技術(shù)的碰撞永遠在我們的想像之外給我們帶來了更大的想像，機器在人們生活中的參與也將發(fā)揮更大的作用，而人和機器的邊界的漸趨模糊也將給我們帶來更多的挑戰(zhàn)。
