機器學習演算法學會將手繪素描轉變為逼真的圖像！

人工智慧學家

作者：Emerging Technology from the arXiv翻譯：王益軍

審校：心鏈接：technologyreview

對於大多數人來說，對人臉進行精確素描是一門很難掌握的藝術，但是對於計算機而言卻相對比較容易。目前，有多種程序能夠將圖像轉換為素描。雖然這些系統對於陰影與高對比度的處理還存在困難，但是往往開端都是挺不錯的。

更有希望的方法就是使用機器視覺演算法，機器視覺演算法依賴於神經網路，通過神經網路對圖像的特徵進行提取，然後再利用這些特徵生成素描。在這一領域，機器的水平已經與人類旗鼓相當，甚至已經超越了人類。

不過，將素描轉換為圖像這一問題又怎樣呢？就是先準備一份素描，然後通過素描生成一幅人臉最初的彩色圖像。顯然，這一任務的難度更大，甚至連人類都沒有如此嘗試過。

不過現在，機器已經解決了這一問題。今天，丹麥拉德伯德大學的Yagmur Gucluturk、Umut Guclu以及Pals對神經網路進行教育，使其能夠將手繪的人臉素描轉換為逼真的畫像。這項任務也從另一方面證明了智能機器與神經網路已經在更加廣泛的任務範圍內超越了人類。

拉德伯德團隊最初使用由20萬份網路人臉圖像組成的數據集，並通過標準的圖像處理演算法對這些素描、灰度素描以及彩色素描進行轉換。這就產生了大量培訓數據集，並利用這些數據集對11層腦回神經網路進行教育，使其能夠執行相反的任務：將素描轉換為逼真的彩色人臉圖像。

對網路進行培訓之後，拉德伯德團隊又使用另外一個數據集對這些步法進行整理。而神經網路的任務就是用這些素描生成逼真的圖像。

研究所獲得的結果非常不錯，特別是神經網路對素描進行處理的時候，尤其如此。「我們發現線路模型在人的頭髮和皮膚顏色進行匹配的時候做得非常細緻，甚至當素描不包含任何顏色信息的時候處理得也非常不錯，」拉德伯德團隊如此說道。

原因似乎很明顯。他們表示：「這也許同時表明該模型在利用素描的亮度差異來推斷顏色的同時，還能夠利用與不同種族的高級臉部特徵相關的顏色屬性進行學習。」

接下來，該團隊利用完全不同的數據集對神經網路進行測試，這些數據集使用手繪素描，並且這些素描與神經網路之前所培訓的內容的生成方式完全不同。

拉德伯德團隊表示：「該模型再一次合成了逼真的人臉圖像。」

當然，神經網路也並不是非常完美的，特別是在處理沒有陰影的鉛筆鉤畫的手繪素描時會存在困難，導致生成的圖像的逼真度不高。「原因在於素描模型的培訓數據中缺乏這些特徵，」他們說道。「還表示可以通過在培訓中加入相應的樣本（與素描藝術家的繪畫風格非常接近）就能夠輕鬆地解決這一問題。」拉德伯德研究人員如此表示。

最後，該團隊還讓神經網路根據倫布蘭特以及凡.高等藝術家的素描自畫像製作逼真的圖像。相關工程給人留下了深刻的印象，同時也證明了神經網路在視覺任務領域正快速地超越人類。最明顯的直接應用就是取證領域，不過需要警方藝術工作者提供精確的嫌犯圖像。

不過這只是機器的優越性所體現出的一個方面。機器視覺演算法還能夠執行諸如對一幅圖像的藝術網路複製、粘貼到另一幅圖像，精確地將顏色添加到灰度圖像中，並將低解析度的圖像轉換為高解析度圖像。

經過短短几年時間的發展，這一切就已經成為了現實，不過深度神經網路還有很長的路要走。因此，很難預測在一年時間內神經網路還能夠做哪些事情。

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人工智慧學家是權威的前沿科技媒體和研究機構，2016年2月成立人工智慧與互聯網進化實驗室（AIE Lab)，重點研究互聯網，人工智慧，腦科學，虛擬現實，機器人，移動互聯網等領域的未來發展趨勢和重大科學問題。

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