用GAN創(chuàng)作似乎已經(jīng)不是新鮮事了。

2019，英偉達(dá)在GTC大會上推出了一個人工智能圖像生成器“GauGAN”。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(fēng)景圖片。

這款A(yù)I使用的技術(shù)是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），也是一種深度學(xué)習(xí)模型，現(xiàn)在被廣泛用于圖像生成。

包括去年MIT和IBM沃森聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合發(fā)布的AI Portraits Ars，用戶可以在線將自己的照片轉(zhuǎn)變?yōu)橹惺兰o(jì)的優(yōu)化風(fēng)格，這個在線工具一度火爆到網(wǎng)站宕機(jī)。

你可能會說，“這不就是風(fēng)格遷移么？”

不，團(tuán)隊(duì)人員專門強(qiáng)調(diào)，這不是風(fēng)格遷移，這是AI自己創(chuàng)作的，從線條到色調(diào)，都和人類畫師一樣，照著真人的樣子自行創(chuàng)作。

但是正如東西方巨大的文化溝壑一樣，在藝術(shù)和技術(shù)結(jié)合的領(lǐng)域，AI似乎也更偏向西方，我們看到不少AI生成寫實(shí)主義、后現(xiàn)代，甚至是抽象主義的作品，但是卻很少能看到AI在傳統(tǒng)東方藝術(shù)上的表現(xiàn)。

終于，一位普林斯頓大學(xué)的本科學(xué)生Alice Xue將目光投向了中國山水畫。

在她的畢業(yè)論文中，她開發(fā)了一款名為SAPGAN（Sketch-And-Paint GAN)的AI模型，該模型可以生成傳統(tǒng)的中國山水畫，為此她也獲得了普林斯頓2020優(yōu)秀畢業(yè)論文獎。

論文鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2011.05552.pdf

論文提到，在一項(xiàng)242人的圖靈視覺測試研究表明，SAPGAN創(chuàng)作出的畫作被誤認(rèn)為人類藝術(shù)品的頻率高達(dá)55%，顯著高于基線GAN模型創(chuàng)作的畫作。

和人類一樣，先畫草圖后著色

傳統(tǒng)中國山水畫在繪制過程中，一般有勾、皴、點(diǎn)、染等步驟，顧名思義，就是先勾畫出大致輪廓，再進(jìn)行渲染。

AIice提出的端到端生成中國山水畫無條件輸入模型遵循的也是這個步驟。為了實(shí)現(xiàn)這一過程，AIice構(gòu)建了兩個模型：

•  Stage I: SketchGAN
•  Stage II: PaintGAN

SketchGAN從樣本圖像中采集高分辨率的邊緣圖，而PaintGAN是根據(jù)SketchGAN進(jìn)行“翻譯”創(chuàng)作，從而生成一幅完整的山水畫。

中國人反而更容易誤判

實(shí)驗(yàn)的結(jié)果也很驚人。

在最后進(jìn)行測評時，242名參與者中，模型生成的畫有一半以上（55%）被誤認(rèn)為是人類作品。

視覺圖靈測試的分?jǐn)?shù)分布，要求參與者判斷藝術(shù)品是由人類還是計(jì)算機(jī)制作的(平均值= 70.5%)

在“審美愉悅”、“藝術(shù)構(gòu)圖”、“清晰”和“創(chuàng)造力”方面，SAPGAN模型在所有藝術(shù)類別中的評分始終高于基線。SAPGAN與人類繪畫最大的區(qū)別是“清晰”。

讓人匪夷所思的是，中國人可能更容易被SAPGAN欺騙。作為母語為漢語的人，多少是見過幾幅山水畫的，但是在判別一幅山水畫是否為SAPGAN所作時，中國人可能更容易被欺騙。

作者比較了母語為漢語和英語的參與者的結(jié)果，看看文化接觸是否能讓中國參與者正確判斷這些畫。然而，說漢語的參與者平均得分為49.2%，明顯低于說英語的考生的73.5%。

也就是說，說中文的人70%的時候還會把SAPGAN的畫誤認(rèn)為是人，而整體水平是55%。顯然，不管對中國文化的熟悉程度如何，參與者都很難區(qū)分繪畫的來源。

自己收集兩千多張山水畫數(shù)據(jù)，GitHub上公開

文章提出的模型是在一個新的中國傳統(tǒng)山水畫數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，這一數(shù)據(jù)集不是來自百度或者谷歌，而是由作者本人收集。

AIice表示，目前的山水畫數(shù)據(jù)集存在不唯一性和圖像質(zhì)量和數(shù)量不足的問題，為了促進(jìn)這一領(lǐng)域的發(fā)展，Alice本人建立了2192幅高質(zhì)量中國傳統(tǒng)山水畫組成的新數(shù)據(jù)集，這些山水畫來自普林斯頓藝術(shù)博物館藏品。

目前，這些有價值的繪畫在很大程度上還沒有被生成創(chuàng)作研究觸及，作者也在GitHub上發(fā)布了這一數(shù)據(jù)集供公眾使用。

Alice在接受學(xué)校采訪時說，普林斯頓大學(xué)美術(shù)館有一個令人驚異的開放式數(shù)字收藏中國畫，這對我的數(shù)據(jù)集很有價值，但不幸的是，大多數(shù)研究人員沒有充分利用它。

數(shù)據(jù)集鏈接

https://github.com/Alice x 2020/Chinese-landscape painting-Dataset

寫論文之前從沒上過機(jī)器學(xué)習(xí)課，準(zhǔn)備去Facebook工作

看到這里，你可能覺得Alice是一位“資深程序員”了。但是她表示，“我寫這篇論文的時候從來沒有上過機(jī)器學(xué)習(xí)課程，所以我經(jīng)常被這樣一個問題弄得不知所措: 像我這樣的新手能為已經(jīng)存在的創(chuàng)新研究做些什么。但是我發(fā)現(xiàn)總是有一個有趣的角度來處理一個問題，因?yàn)橐粋€人的興趣和技能是他們獨(dú)一無二的。”

在談到對其他的學(xué)生建議時，Alice說，將數(shù)字化人文融入你的工作中是自然而然的事。找到你感興趣的東西——無論是19世紀(jì)的文學(xué)作品還是爵士樂——總有一種方法可以從中收集數(shù)據(jù)，用來分析或制作與之相關(guān)的技術(shù)工具。

談到自己未來的規(guī)劃，Alice表示自己準(zhǔn)備去Facebook工作，成為一名軟件工程師。