GAN KNN CVPR 層次聚類算法
AI+藝術(shù)領(lǐng)域
計(jì)算美學(xué) 聚類 智能設(shè)計(jì) 預(yù)測偏好
生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學(xué)習(xí)模型。模型通過兩個(gè)模塊：生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生相當(dāng)好的輸出。文末有福利
GAN在2014年提出至今，有無數(shù)的變種，除了用于造假、去除馬賽克，比較有意思的用處是作為藝術(shù)創(chuàng)作的工具，被用于繪畫中。
GAN用于風(fēng)景畫生成
人工智能史上第一幅畫作登錄紐約佳士得拍賣行，并且被其以43．25萬美元（約300萬元人民幣）的價(jià)格賣出。
這是該團(tuán)隊(duì)用GAN生成的系列11個(gè)現(xiàn)實(shí)主義肖像Belamy Family其中一幅。
主要使用了2種算法，GAN+超分辨率算法，來制作這種高分辨率的繪畫作品。有趣的是，為了表達(dá)這些由GAN生成的藝術(shù)畫，藝術(shù)家們采用了數(shù)學(xué)公式作為簽名。
創(chuàng)作這幅畫的團(tuán)隊(duì) obvious-art，表達(dá)了一個(gè)觀點(diǎn)：
GANism Is The New Art Trend
藝術(shù)與AI在互相跨界，AI不僅是新的藝術(shù)趨勢。下面盤點(diǎn)下該跨界領(lǐng)域值得探索的一些方向：
是基于大量數(shù)字影像數(shù)據(jù)，通過熵和復(fù)雜性視角研究了藝術(shù)繪畫的歷史。藝術(shù)之樹（藝術(shù)風(fēng)格的組織層級），以最小方差法計(jì)算矩陣距離，通過在距離閾值0.03處進(jìn)行分割，獲得由彩色樹枝表示的14組風(fēng)格的樹形圖。該數(shù)值最大化的定義了數(shù)據(jù)集中聚類數(shù)量的輪廓系數(shù)/silhouette coefficient。近14萬幅跨越近一千年藝術(shù)史的畫作被納入研究每個(gè)人對藝術(shù)的看法是不一樣的，如何讓機(jī)器更懂得使用者的藝術(shù)偏好，在使用過程中生成更符合用戶預(yù)期的藝術(shù)形態(tài)。https://arxiv.org/pdf/2003.01274.pdf如何使用AI重現(xiàn)藝術(shù)家繪畫 ？藝術(shù)家使用畫筆、筆觸和顏色的獨(dú)特組合進(jìn)行繪畫，通常有許多可能的方法和步驟來創(chuàng)作一幅給定的畫。研究團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是學(xué)會捕捉這種豐富的可能性。他們提出了一個(gè)概率模型，讓給定一幅已完成繪畫的單一圖像，遞歸地綜合繪畫過程的各個(gè)步驟。https://arxiv.org/pdf/2001.01026.pdfhttps://github.com/xamyzhao/timecraftAI還能發(fā)現(xiàn)偉大藝術(shù)品之間的隱藏聯(lián)系偉大藝術(shù)品之間的隱藏聯(lián)系往往很難發(fā)現(xiàn)，這時(shí)可以利用KNN之類的算法做相似度查詢。該AI系統(tǒng)稱為MosAIc，可在百萬幅畫作中尋找，并在主題、圖案和視覺樣式中找到意想不到的相似之處。研究團(tuán)隊(duì)基于KNN提出更近一步的條件KNN樹：該算法將相似的圖像按樹狀結(jié)構(gòu)分組在一起，然后從樹干開始，在爬升時(shí)應(yīng)用新的特征，跟隨最有希望的分支，直到找到最準(zhǔn)確的圖像。
“ 將圖像檢索系統(tǒng)限制為特定的圖像子集，可以對視覺世界中的關(guān)系產(chǎn)生新的見解。”轉(zhuǎn)發(fā)朋友圈，截圖加小編微信領(lǐng)取電子書：《The Artist in the Machine The World of AI-Powered Creativity》
Arthur I. Miller
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