AI用50個三角形畫出抽象版蒙娜麗莎,有股后現(xiàn)代的感覺了 | 谷歌大腦出品
只需一個詞就能創(chuàng)作抽象畫,CLIP+ES算法的組合成了現(xiàn)代藝術(shù)家。
明敏 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
現(xiàn)在,給AI一個短語和50個三角形,它就能創(chuàng)作一副極簡風(fēng)格的抽象畫了。
只需輸入“a drawing of cat(一張貓的畫像)”,一只棱角分明、散發(fā)著冷酷氣息的抽象貓就生成了。
不只是這種泛泛的概念,給出特定詞匯,這個AI也能指定作畫。
比如輸入“Walt Disney World(迪士尼樂園)”,50個三角形立刻重新排布,一個風(fēng)格完全不同的抽象版迪士尼城堡就出現(xiàn)在了眼前。
可以說是完完全全抓住了迪士尼城堡的精髓。

以上這些“大作”,其實(shí)都是進(jìn)化策略 (ES)和CLIP結(jié)合后生成的效果,由谷歌大腦團(tuán)隊(duì)出品。
他們讓兩個AI相互配合,根據(jù)文字提示及具體圖像,用一堆三角形創(chuàng)作出了一幅幅極具特色的抽象畫。
抽象后的谷歌大樓,大概長這樣:
不能說毫無關(guān)系,只能說一模一樣啊。

這回,真的有點(diǎn)后現(xiàn)代藝術(shù)的feel了。
只用三角形創(chuàng)作的抽象畫
從生成的效果可以看到,ES算法+CLIP其實(shí)就是把一堆隨機(jī)的三角形重新排布,通過調(diào)整它們的大小、位置、顏色,逐漸將其構(gòu)建成一個與給出詞匯所吻合的圖像。
具體來看,在最初始時,ES算法會以三角形的坐標(biāo)、RGBA值作為參數(shù),在畫布上隨機(jī)給出一些三角形。
進(jìn)化策略(ES)算法的原理則像進(jìn)化論一樣,它可以根據(jù)給出的信息不斷優(yōu)化,直到得到一個最優(yōu)解。
CLIP則是OpenAI開發(fā)的一個負(fù)責(zé)給圖像重排序的模型。
它會對ES算法給出的三角形圖像與文字描述的相似度進(jìn)行打分,然后將結(jié)果反饋給ES算法,ES算法就會為了提升分?jǐn)?shù)而不斷迭代,最后得到一副藝術(shù)畫。

除了給出文字指令外,直接給一張圖作為初始信息,只用ES算法也能進(jìn)行作畫。
這不,用50個三角形、迭代10000次后,后現(xiàn)代抽象版蒙娜麗莎誕生了。
如果增加更多的三角形,算法給出的效果也會更好。
在下面的對比中,當(dāng)三角形數(shù)量達(dá)到200時,生成的圖像立刻增加了億點(diǎn)點(diǎn)細(xì)節(jié)。
其中達(dá)爾文和蒙娜麗莎的例子,fitness幾近達(dá)到了100%。

此外,為了實(shí)現(xiàn)更好的效果,研究人員還采用了ClipUp優(yōu)化器。
從對比中可以看到,使用優(yōu)化器后迭代1萬次后的效果比基本算法迭代56萬次后的還要好。

同時,與基于梯度的渲染方法對比,ES算法的表現(xiàn)也可圈可點(diǎn)。
渲染方法會更側(cè)重于紋理和顏色上的細(xì)化,而ES算法會更加側(cè)重于如何布局這些三角形。
那么給出文本指令生成的效果如何呢?
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在“Self”、“Human”、“Walt Disney World(迪士尼樂園)”幾個案例中,算法的表現(xiàn)依舊很優(yōu)秀。
在體現(xiàn)關(guān)鍵字主題精髓的情況下,隨著構(gòu)圖三角形數(shù)量的增多,算法給出的結(jié)果細(xì)節(jié)也就更為豐富。
但是在“ picture of Tokyo”這個例子中,它的表現(xiàn)就不那么好了。
研究人員認(rèn)為這是由于算法在生成陰影較深的三角形上還存在困難,所以造成了這一結(jié)果。
而且面對命題作業(yè),算法也會盡可能給出不同的答案。
在這幾個案例的重復(fù)4次測試中,我們可以看到生成的圖像都存在明顯的區(qū)別。
Demo可試玩
其實(shí)這并不是CLIP第一次“指揮”別的AI作畫了。
此前與GAN配合,就讓圖像變成了CG藝術(shù)風(fēng)。

事實(shí)上,這一次的抽象畫效果,你也可以體驗(yàn)。
團(tuán)隊(duì)已經(jīng)將代碼開源,在Colab上也能進(jìn)行試玩(鏈接已附在文末)。

這是有網(wǎng)友上傳的生成圖像,效果真的還不錯,你能猜出來這是誰嗎?

論文鏈接:
https://arxiv.org/abs/2109.08857
GitHub開源地址:
https://github.com/google/brain-tokyo-workshop/
試玩鏈接:
https://colab.research.google.com/drive/1DGNxs8E4cA_ZUwPQdusxDArCWj-JX5TG#scrollTo=7AkoGodQw8kr&uniqifier=4
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