肖像畫作為人物畫的一種,其簡約的風格以及以形寫神、遷想妙得的創作方法獲得了大家的喜愛。
雖然看起來只需簡單幾筆,但通過線條來捕捉一個人的外表特征捕捉到人的個性和情感并不容易。
即使是受過專業訓練的藝術家,完成一幅精致的肖像畫也需要很長時間。
隨著深度學習的發展,使用卷積神經網絡進行圖像風格轉換的神經風格轉換(NST)方法被提出。隨后,基于生成對抗網絡(GAN)的方法在圖像風格轉換上實現了很好的效果。
這些都意味著利用AI技術自動地將人臉照片轉換為高質量的藝術肖像畫并不是不可實現。
基于此,清華大學計算機系劉永進教授課題組提出了APDrawingGAN,一個全新的層次化的GAN模型用于將人臉照片轉化為高質量的藝術肖像線條畫。
換句話說,就是能夠根據真實照片生成抽象藝術肖像畫。并且生成的線條風格的藝術肖像畫比一般的肖像畫(如卡通、鉛筆素描)具有更少的圖形元素,并且更加抽象。
目前該項工作被計算機視覺和人工智能領域內的國際頂級會議CVPR 2019錄取為oral paper。
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原文標題:清華大學提出APDrawingGAN:人臉照片秒變藝術肖像畫,已被CVPR 2019錄取
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