现在,给AI一个短语和50个三角形,它就能创造出一幅极简抽象画。
只需输入一张猫的画,就会创造出一只棱角分明,气息冰冷的抽象猫。
不仅是这个笼统的概念,而且给出了具体的词汇,这个AI也可以指定绘画。
比如进入华特迪士尼世界,马上会有50个三角形重新排列,一个风格完全不同的迪士尼城堡抽象版出现在你面前。
可以说完全抓住了迪士尼城堡的精髓。
这些杰作其实是进化策略和CLIP结合的结果,由谷歌大脑团队制作。
他们让两个人工智能相互配合,根据文字提示和具体图像,用一堆三角形创作出各具特色的抽象画。
经过抽象,谷歌大厦看起来是这样的:
不能说与此无关,但完全一样。
这一次,真的有点后现代艺术的感觉。
只用三角形创作的抽象画。
从生成的结果中我们可以看到,ES算法CLIP实际上是将一堆随机的三角形重新排列,通过调整它们的大小,位置和颜色,逐渐构造出与给定词汇一致的图像。
具体来说,在初始阶段,ES算法会以三角形坐标和RGBA值为参数,在画布上随机给出一些三角形。
进化策略算法的原理和进化一样,可以根据给定的信息不断优化,直到得到最优解。
CLIP是OpenAI开发的一个模型,负责图像的重新排序。
它将对es算法给出的三角形图像和文本描述的相似度进行评分,然后将结果反馈给ES算法,ES算法会不断迭代以提高评分,最终得到一幅艺术画。
不,经过50个三角形,10000次迭代,后现代抽象蒙娜丽莎诞生了。
如果加入更多的三角形,算法的效果会更好。
在下面的比较中,当三角形的数量达到200个时,生成的图像会立即添加数十亿个细节。
其中,以达尔文和蒙娜丽莎为例,健身率几乎达到了100%。
此外,为了获得更好的结果,研究人员还采用了ClipUp优化器。
从对比中可以看出,使用优化器10000次迭代后的效果优于基本算法560000次迭代后的效果。
同时,与基于梯度的渲染方法相比,ES算法的性能显著。
渲染方法将更加注重纹理和颜色的细化,而ES算法将更加注重如何布局这些三角形。
那么文本指令生成的效果如何呢。
在自我,人类和华特迪士尼世界的情况下,该算法的性能依然出色。
在体现关键词主题本质的情况下,伴随着合成三角形数量的增加,算法给出的结果细节更加丰富。
但是在《东京的画面》这个例子中,它的表现就不太好了。
研究人员认为,这是因为算法仍然难以生成阴影较深的三角形,所以造成了这个结果。
而且,面对命题赋值,算法会尽可能给出不同的答案。
在这些情况下,我们可以看到生成的图像有明显的差异。
可以尝试演示。
事实上,这已经不是CLIP第一次执导其他AI画作了。
之前和GAN合作,把影像变成了CG艺术风格。
其实这次也可以体验一下抽象画的效果。
团队已经打开了源代码,可以在Colab上试用。
你能猜到这是谁吗
点击打开论文链接:
GitHub开源地址:点击进入。
点击打开演示链接:
—结束—
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