老外大學生發明AI模型:可快速生成中國山水畫
2020-12-14 手機鳳凰網近日，普林斯頓大學本科生Alice Xue的畢業論文，獲得了普林斯頓2020優秀畢業論文獎。
在畢業論文中，Alice Xue介紹了他開發的一款名為SAPGAN（Sketch-And-Paint GAN)的AI模型，利用這一模型，可快速生成人類難以分辨真假的中國山水畫。
Alice Xue按照傳統中國山水畫的繪製過程，先勾勒出大致輪廓，再進行上色，將繪製山水畫的整個流程輸入到AI模型中，以此做出以假亂真的中國山水畫。
論文還提到，進行最後的測評時，在242名參與者中，有大約55%的人將SAPGAN AI模型生成的山水畫作誤認為是人類作品。
據了解，2019年英偉達在GTC2019上，推出了一款名為GauGAN的圖像生成器，其使用的生成式對抗網絡（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學習模型，用戶只需點擊幾下滑鼠即可繪製出接近真實照片的圖像，還可將隨手畫的幾處輪廓圖自動生成美麗的風景圖片。
GauGAN通過收集圖片作為數據基礎，使用深度算法讓AI進行學習，最終能夠在像素級的精度上分析圖像、分割並生成新的圖片，目前GauGAN已收集圖片超過100萬張。
通過使用GauGAN圖像生成器，即使再沒有藝術細胞的人，也能畫出人眼難辨真假的圖片。
相關焦點
-
AI模型:可快速生成中國山水畫 人眼難辨真假
在畢業論文中，AliceXue介紹了他開發的SAPGAN(SAPGAN)這個AI模型，利用這個模型，可以迅速生成人類難以辨別真偽的中國山水畫。AliceXue根據傳統中國山水畫的繪製過程，首先描繪大致的輪廓，然後著色，將繪製山水畫的過程輸入AI模型，製作真正的中國山水畫。 -
AI 生成中國山水畫,你能認得出真假嗎?
用戶只需要簡單的勾畫幾條線條輪廓，便會自動生成美麗的風景圖片。這款 AI 使用的技術是生成對抗網絡（GAN），也是一種深度學習模型，現在被廣泛用於圖像生成。在她的畢業論文中，她開發了一款名為SAPGAN（Sketch-And-Paint GAN ) 的 AI 模型，該模型可以生成傳統的中國山水畫，為此她也獲得了普林斯頓 2020 優秀畢業論文獎。 -
外國姑娘的本科畢業論文,通過AI生成山水畫,騙過了專業繪畫家
隨著時代的發展，中國山水畫越來越受到國外學者的關注，這已經是不爭的事實了。尤其是在最近一段時間當中，一位普林斯頓大學的本科畢業生，居然用AI圖像識別技術，生成了一幅完美的中國山水畫，無論是精巧的線條筆觸，或者是濃淡相宜的著色，均能騙過專業的繪畫家，引起了大家的普遍關注。由此也可以看出，中國山水畫的博大精深，實在太讓人嘆為觀止了。 -
老外向大師學習中國山水畫,被各種毛筆驚呆:這支都能用來划船了
雖然存在著一些偽造的「大師」，但是中國確實存在很多真正的美術大師。很多老外其實也對中國傳統的畫法特別感興趣，今天這位老外就因為對中國山水畫情有獨鍾，特意拜訪了在山水畫領域作畫三十多年的徐老師。老外向大師請教老外知道中國傳統畫法會用到很多毛筆，但是真正看到那麼多筆的時候，還是讓老外驚呆了。 -
谷歌AI一鍵生成定製版3D遊戲神獸,可在線體驗!
基於GAN的生成模型Chimera Painter，是一種機器學習（ML）模型。為了可以生成高質量且任意組合的怪獸形象，研究團隊向模型提供數千張生物圖像，並標記了如爪，腿，腿，眼睛等特殊部位，以供模型進行訓練。 -
AI 盯上山水畫!騙過超半數觀察者,開發者居然沒學過機器學習
技術編輯：芒果果丨發自 思否編輯部外國人畫中國山水畫不稀奇，AI 作畫也不新鮮。但是外國學生用 AI 生成中國山水畫可是新鮮事。但是，一個來自普林斯頓大學的姑娘卻成功的用她開發的 AI 模型騙過了一半以上看過這些畫的人。AI 與中國傳統藝術結合，居然讓中國人難辨真假用 AI 創作畫作已經不是什麼新鮮事了，英偉達的 GauGAN、MIT 和 IBM 聯合發布的 AI Portraits Ars 都是現在被廣泛使用的 AI 圖像生成工具。 -
中國科學院研發AI人像生成模型 人臉合成技術超出預期
原標題：讓簡筆畫生成逼真人臉！中科院放大招，能用於警察破案近日，中國科學院北京分院的研究團隊研發出一個AI人像生成模型。該模型可以依據簡筆畫生成逼真的人臉肖像。利用這一模型，沒有繪畫經驗的人也可以很容易地得到逼真圖像。除了用於娛樂，在未來，這個模型或能幫助執法人員進行嫌疑人畫像。 -
用2D圖像生成3D模型,微軟新AI模型或成遊戲業福音
近日，微軟研究院（Microsoft Research）的研究團隊發表了一篇預印論文，他們在論文中詳細介紹了一個新的AI框架，該框架採用「可縮放」訓練技術，可將2D圖像進行3D形狀的模擬生成。研究人員表示，在使用2D圖像進行訓練時，該框架始終可以比現有的模型生成效果更好的3D形狀，這對於遊戲開發、視頻製作、動畫等領域是一個極佳的自動化工具。 -
研究人員提出可以改善任何視頻質量的AI模型
為了簡化該過程，羅切斯特大學、東北大學和普渡大學的研究人員最近提出了一種框架，該框架可從低幀頻、低解析度視頻生成高解析度慢動作視頻。據研究團隊表示，他們使用的「時空視頻超解析度（STVSR）」算法不僅在圖像質量上比現有方法更好，而且比以前的最新AI模型快三倍。 -
谷歌完成Chimera Painter開發, 批量「怪物史萊克」一步生成!
經Chimera Painter訓練後的生成對抗網絡GAN允許藝術家利用模型快速探索並創建大量圖像，而不必從頭開始繪製數十種相似的生物。 研究人員在10,000多個樣本怪獸的資料庫中訓練了Chimera Painter機器學習模型，最後隨手畫草圖就能渲染生成令人印象深刻的噩夢怪獸！ -
PLATO-XL,全球首個百億參數中英文對話預訓練生成模型
百度全新發布PLATO-XL，參數達到了110億，超過之前最大的對話模型 Blender，是當前最大規模的中英文對話生成模型，並再次刷新了開放域對話效果。很難相信，以上是AI與人交流的真實對話記錄。近日，百度發布新一代對話生成模型 PLATO-XL，一舉超過Facebook Blender、谷歌Meena和微軟DialoGPT，成為全球首個百億參數中英文對話預訓練模型，再次刷新了開放域對話效果，打開了對話模型的想像空間。儘管大規模參數的模型在自然語言處理領域如雨後春筍出現，並且在多個自然語言理解和生成任務上取得了很多成果，但多輪開放域對話的主動性和常識性問題一直無法很好解決。 -
換臉火了,我用 python 快速入門生成模型
生成對抗式應用十分火熱，不論是抖音上大火的「螞蟻牙黑」還是B站上的「復原老舊照片」以及換臉等功能，都是基於GAN生成對抗式的模型。但是GAN算法對於大多數而言上手較難，故今天我們將使用最少的代碼，簡單入門「生成對抗式網絡」，實現用GAN生成數字。 -
夏日專刊AI產品上新升級集錦,50餘項軟硬能力加速場景落地
>>查看詳情ai.baidu.com/tech/face/darkcircles 人臉 3D 虛擬形象生成能力開放邀測根據用戶上傳的自拍圖，生成臉型、五官分布相似的人臉模型基底2）地圖識別模型升級：優化模型，進一步提升中國地圖及類似圖形的識別準確率，減少誤召回 case。 -
文本秒生成圖像,震驚業界,詳解OpenAI兩大AI模型
編譯 | 子佩編輯 | Panken智東西1月7日消息，2021開年，頂著地表最強語言模型GPT-3的光環，OpenAI在自然語言處理領域一路高歌猛進，於昨日推出兩個跨越文本與圖像次元的模型：DALL·E和CLIP，前者可以基於文本生成圖像，後者則可以基於文本對圖片進行分類，兩者都意在打破自然語言處理和計算機視覺兩大門派 -
斯坦福出品AI模型一鍵生成溫網決賽
如果作為費德勒死忠粉對結局很不滿的話 ，要不要試試這些用AI生成的網球比賽畫面，既令人毛骨悚然又令人印象深刻。受新冠疫情的影響，今年沒有溫網了。但是疫情不能阻止史丹福大學的一個研究小組，用AI來重現這項大型賽事。 -
文本秒生成圖像,震驚業界——詳解OpenAI兩大AI模型
編譯|智東西 子佩編輯|Panken智東西1月7日消息，2021開年，頂著地表最強語言模型GPT-3的光環，OpenAI在自然語言處理領域一路高歌猛進，於昨日推出兩個跨越文本與圖像次元的模型：DALL·E和CLIP，前者可以基於文本生成圖像，後者則可以基於文本對圖片進行分類，兩者都意在打破自然語言處理和計算機視覺兩大門派「涇渭分明」的界限，實現多模態 -
文本秒生成圖像,震驚業界!詳解OpenAI兩大AI模型
智東西（公眾號：zhidxcom）編譯 |子佩編輯 |Panken智東西1月7日消息，2021開年，頂著地表最強語言模型GPT-3的光環，OpenAI在自然語言處理領域一路高歌猛進，於昨日推出兩個跨越文本與圖像次元的模型：DALL·E和CLIP，前者可以基於文本生成圖像，後者則可以基於文本對圖片進行分類，兩者都意在打破自然語言處理和計算機視覺兩大門派「涇渭分明 -
國產超大規模AI預訓練模型發布,可實現「用圖生文」等任務
以上詩句題為《詠智利日全食》，來自人工智慧模型「文匯」的手筆。人工智慧模型「文匯」是北京智源人工智慧研究院近日發布的一款面向認知的超大規模新型預訓練模型。它旨在探索解決當前大規模自監督預訓練模型不具有認知能力的問題，參數規模達113億，僅次於OpenAI1月初發布的DALL·E模型的120億參數量，是目前中國規模最大的預訓練模型。 -
水凝膠3D列印可快速生成複雜脈管
美國研究團隊研發出新型生物列印技術，可快速生成有複雜內部結構的生物相容性水凝膠，用來模仿人體氣管和血管等脈管系統，為未來人造功能性器官掃除一個重要的技術障礙。該突破性成果刊登在近日的《科學》雜誌上。該系統可以在幾分鐘內生成具有複雜內部結構的生物相容性水凝膠。這使科學家們能夠創造出複雜的脈管網絡，模擬人體血液、空氣和淋巴等物質的自然通道。為了證明該研究的原理，科學家們生成了一個模擬肺泡的水凝膠模型，實驗表明人造氣管可將氧氣輸送至人造血管網絡中，與人體肺泡的氣體交換活動相似，紅血球流經人造肺泡周圍的血管網絡時能夠捕獲氧氣。 -
新神經模型檢測關鍵短語,生成問題,可評估學生閱讀理解能力
編者按：蒙特婁學習算法研究所的Sandeep Subramanian、Saizheng Zhang和微軟旗下研究性深度學習創業公司Maluuba的Tong Wang、Xingdi Yuan、Adam Trischler設計了這樣一個神經模型，該模型可以識別文章中有趣的關鍵短語，並且生成問題，可用於教育中，評估學生的閱讀理解能力。