膜拜图片 美术生都要膜拜的AI！照片迅速被画成艺术画
科技资讯你只需要输入一张小丑的照片。
这个节目就像一个画家，一笔一划地画他的油画。
这是艺术神经画。
双向神经网络绘制的矢量图更清晰、更真实
基于艺术的神经绘画是密歇根大学安娜堡分校、网易伏羲人工智能实验室和北京航空航天大学联合发布的研究成果。
他们提出了一种从图像到绘画的编辑方法，输出生动的艺术绘画。
研究人员还设计了一种新的神经渲染器，模仿矢量渲染器的行为，然后使用笔画预测作为参数搜索过程，以提高输入图像和渲染输出图像之间的相似性。
本研究采用双路神经渲染方法，分别通过着色网络和栅格化网络对图像的颜色和形状进行处理。
△双路神经渲染方法
通过这种方法，渲染出的绘画不仅保留了原画的风格特征，而且创造出了独特而精致的艺术绘画。
程序化神经绘画在矢量环境下处理图像并生成矢量图像。
矢量图像无论放大多少倍都可以看清楚。
除了生成油画风格，还可以根据环境生成不同风格的合成图。
对生成的图像进行风格转换
由于笔画预测模式是在参数搜索范式下构建的，因此该方法也适用于神经风格转换框架。
如果你输入了颜色和纹理的图像模型，根据你的图像模型，生成相应风格的图像。
比如这种向日葵，如果你想让它表现出火一样的热情，或者彩色玻璃的质感，就会被展示出来。
这种艺术神经绘画风格转换的结果在整体外观和局部纹理上都具有很高的保真度。
像素绘画与美国艺术家的比较
艺术神经绘画也可以用来创作8位图形作品。
美国著名艺术家亚当·李斯特(Adam Liszt)通过对像素图形的解构，结合水彩颜料的透明性和丙烯颜料的平坦度，将经典图像分解为最基本的像素形式。
△亚当·李斯特和他的像素画在这里，他们的像素化8位图作品与艺术家的作品进行对比。
左边是原图，中间是神经画出的图像，右边是艺术家亚当·李斯特的像素画。
神经网络绘制的作品可以与艺术家的作品进行比较。
想要个人肖像油画，AI大师可以满足你的需求。