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幸运赛车秘籍在计算机视觉领域尤为明显
浏览: 发布日期:2018-05-17

  深度学习技术可谓无孔不入,在计算机视觉领域尤为明显,图像分类、幸运赛车秘籍识别、定位、超分辨率、转换、迁移、描述等等都已经可以使用深度学习技术实现。在深度学习技术的加持下,人工智能作画已经从单纯的临摹,慢慢转向自主创作了。

  有一种被称为“风格转换”的人工智能,你可能也听说过,其运用深度学习技术,使用神经网络将一个图像的外观和感觉应用到另一个图像,并出现在类似Prisma这样的应用程序中。他们看起来不错,因为在算法的调教下,计算机可以肆无忌惮地临摹名作,看起来像是一种再创造。

  然而,Prisma的风格转移指定了几种类型,ss88幸运赛车样式不够丰富。来自康奈尔大学和Adobe的一组研究人员加强了风格转换,以便它可以任意将一张照片的外观转移到另一张照片上 ,同时仍然看起来像一张照片,结果令人印象深刻,示意图如下:

  研究人员的工作在一篇名为“Deep Photo Style Transfer”的论文中进行了概述。本质上,他们采用了原始样式转换的方法,并为流程添加了另一层神经网络,确保原始图像的细节被保留,其转换流程在下图中展现得淋漓尽致。

  AI作画早已不是新鲜的事了,DeepDream开源之后,德国图宾根大学的研究生Leon Gaty发表了一篇使用卷积神经网络CNN将图片的风格和内容进行分解的方法。这篇论文更加激励了社区和艺术家们使用神经网络方法进行艺术创作的动力。

  OF COURSE特约讲师,来自纽约的艺术家Gene Kogan运用机器学习算法创作了许多作品。