最近很热门的应用软件 Prisma 恐怕击中了不少人的喜好，那种让普通照片变身艺术作品的感觉确实非同凡响。不过，加个滤镜谁都会，但能将抽象变得具体恐怕就不那么容易了。眼下，在荷兰研究者的努力下，这一概念正在变成现实。
荷兰奈梅亨拉德伯德大学（Radboud University Nijmegen） 的 4 位神经科学家正在利用深度神经网络打造新的模型，利用该模型，用户可以将普通的面部素描作品变成逼真的图片。
这项名为回旋素描反转（Convolutional Sketch Inversion）的研究开始登陆了线上论文预印平台arXiv（未经同行评审的论文），不过现在已经得到了欧洲计算机视觉会议的首肯。
神经科学家们表示，他们的模型可以相容于各种艺术品，将自画像转换成普通照片。不过，恐怕其最大的受益者还是警方，因为原本不甚清晰的目击者描述终于可以变成正常的照片了。
“我们做出这个模型也是受了neural style（让机器模仿已有画作的绘画风格来把一张图片重新绘制的算法）的启发，”参与研究的神经科学家 Yağmur Güçlütürk 和 Umut Güçlü 说。
之前，他们曾将一张德国蒂宾根市的风景图转换成了类似梵高名作《星夜》风格的油画。“这次经历让我们有了新的思考，反过来转换会如何呢？梵高的《星夜》又会变成什么模样？”Güçlütürk 和 Güçlü写道。
在研究论文中，Güçlütürk 和 Güçlü 讲解了他们类神经网络软件的工作方式：
“下面，我们来解释下类神经网络是如何将素描转换成普通照片的。首先，我需要搭建一个庞大的数据集，并为其填充各种素描和照片（成对的）。随后，我开始向类神经网络展示素描，并要求它转换成照片。起初，类神经网络的准确度一般。将其转换的图片与数据库进行对比后，我会指出类神经网络的失误。根据这些回馈，类神经网络需要不断调整策略并最终给出精确的转换图片。”
▲ 类神经网络的作品，左边的图片是原版，中间为素描，右侧的则是算法转换出的图片，精确度确实相当高。
熟能生巧，只要不断地进行重复，该模型就学会了配对素描和图片。
“我们不断重复最后两步，”Güçlütürk 和 Güçlü 说。“最终，类神经网络终于能转换出较为完美的图片了。如果一切顺利，未来类神经网络不但可以转换看到过的素描，在转换全新素描时也能有相当高的准确度。”
为了不断训练并测试这一算法，神经科学家还用上了电脑生成的素描，这些素描主要基于 CelebA 数据集（大规模名人人脸标注数据集，包含 20 万以上的名人图片）和 LFW 数据集（13,000 以上网络图片）。
除了拿自己的脸部素描做实验，神经科学家们还用了 3 个荷兰著名艺术家的自画像（林布兰、梵高和埃舍尔）。
▲ 3 位著名艺术家自画像的转换。
眼下，Güçlütürk 和 Güçlü 正考虑如何将该技术推向市场。据了解，艺术市场和法庭可能是首批采用新技术的领域。Güçlütürk 和 Güçlü 表示：“我们的子公司已经开始了前期准备，希望能尽快将该技术推向市场。”
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