科技丨国外4位艺术家放下画笔，支配人工智能绘画
本文转自：想当然
摄影技术问世后，绘画会不会被摄影取代、摄影是不是艺术这些话题争论不休。以前需要数已时日描绘一段自然风光、一个人物肖像，摄影术只花几分钟就完成了，而且更真实、更客观。
那些反对将摄影作为艺术的人认为，摄影再写实，也只不过是一门技术而已，怎么能与作为艺术的绘画相比，它缺乏艺术的创造性。
今天，计算机视觉技术不断发展，开发新的视觉技术，通过算法生成艺术品，计算机视觉技术已与艺术紧紧联系在一起。人们开始使用机器学习模型制作人工智能生成视觉，其视觉效果超出人们的想象力，其中不乏抽象表现主义、浪漫主义风格。
蒙克说：“照相机终究不及画笔和颜料，它无法展现天堂与地狱。”那么计算机可以做到吗？
■ AI对绘画的纠正与重建
艺术家Robbie Barrat选择用AI直接干预绘画。作品灵感来源于他观察一位传统的法国画家Ronan Barrot的作画过程——当画家绘画自己的作品时，如果对某些部分不满意，会用鲜橙色涂料遮盖那些令人讨厌的部分，然后重新填充（用画家自己的话说，就是“纠正”这些区域）。
<Correction After Artemisia Gentileschi 'Lucretia'>
Robbie决定尝试教神经网络做类似的事情。通过反复遮盖绘画区域（特别是裸体肖像）并通过神经网络重建遮盖区域，神经网络正在完成一项非常技术性和明显的修补任务（一种形式的重建/修复），而且还会逐步调整绘画。
通常情况下，整个过程中产生的校正后的图像，与最初的图像几乎没有相似之处。
■ AI作为绘画的代笔
城市景观画家Joanne Hastie通过机器学习工具，把旅途中收集的参考照片处理绘制成画作，而且与她现有的绘画非常相似。若不加以说明，你能区分下面两个图像中，哪个是计算机生成，哪个是画家亲自手绘吗？
<Market Stroll>, Joanne Hastie
<Gradara Clock Tower>, Joanne Hastie
实际上，第一张图是计算机生成，第二张图是画家手绘。
Joanne一直有旅行时采风拍照的习惯，也逐渐摸索判断出哪些图像和场景最适合绘画。现在，通过训练算法，计算机能够对照片文件夹进行排序，直接找到与现有绘画最相似的图像。
再通过应用样式过滤器来处理这些照片，它看起来就更像Joanne的绘画。通过这两个步骤，Joanne就不用浪费时间再浏览照片和编辑照片上了。
■ AI间的相互模仿与图像生成
艺术家Terence Broad的作品直接抛弃了所有数据，让两个生成器网络尝试生成相互模仿的图像。同时，它们也在互相竞争生产更多更丰富的颜色。
<(un)stable equilibrium 1:1>
结果是，一些抽象构成的图像被创作出来，让人不禁联想到美国抽象表现主义画家马克·罗斯科的画作。
马克·罗斯科
■ 欺骗视觉的计算机摄影
计算机除了创作绘画作品外，现在甚至能够创作欺骗视觉的摄影作品。
<Japanese Tea Garden - Grand Scale Dreamscape Detail>, Daniel Ambrosi
出于对创建基于照片的世界图景的渴望，Daniel Ambrosi希望通过计算摄影努力创造出令人难以置信的身临其境的田园风光，同时提供广度和细节。
现在，利用深度学习和人工智能的最新技术发展，Daniel进一步研究了人类AI混合艺术的可能性。这张作品始于他的一张真实拍摄的全景图像的细节部分（如下图）。
Japanese Tea Garden, Golden Gate Park, San Francisco, CA
这件作品应用了多种神经网络，虽然它在远处看起来像是摄影，但还是有一定程度的幻觉感，而且在复杂细节上无法满足期望。
Japanese Tea Garden - Grand Scale Detail (Close-Up)
从模仿、超越到出乎意料，就像今天的摄影已经被广泛接受为艺术，计算机视觉技术已经被很多艺术家整合到他们的艺术实践中，来探索体现人类创造力的新颖方法。甚至，人工智能和算法能够摆脱人类意志，体现出自己的创造力。
例如AICAN是一个可以被当作自主艺术家一样的程序，它可以学习现有的样式和美学，并可以生成自己的创新图像。现在，它的作品已在世界各地展出，甚至在一次拍卖会上以16,000美元的价格售出。
或许，人工智能比我们更懂艺术是怎么回事。
责编：卫荣
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