2001年:透過畢加索的畫作,一部太空奧德賽看起來是非凡的

深度學習和神經網路的激增為科技界創造了奇跡,但同時也創造了一種更有趣、功能更少的趨勢:透過名畫過濾影片。神經網路分析構成繪畫的視覺質量,並將其傳輸到膠片上,就像在Photoshop上調整影象過濾器一樣簡單。最新的,令人驚嘆的例子來自Bhautik Joshi,他用巴勃羅·畢加索的立體派藝術把2001年的片段:太空漫遊變成了一個生動的夢。...

深度學習和神經網路的激增為科技界創造了奇跡,但同時也創造了一種更有趣、功能更少的趨勢:透過名畫過濾影片。神經網路分析構成繪畫的視覺質量,並將其傳輸到膠片上,就像在Photoshop上調整影象過濾器一樣簡單。最新的,令人驚嘆的例子來自Bhautik Joshi,他用巴勃羅·畢加索的立體派藝術把2001年的片段:太空漫遊變成了一個生動的夢。

喬希在這方面已經有了過去的經驗:他以前透過一個與文森特·梵高(Vincent van Gogh)的《星夜》(Starry Night)相適應的深層神經網路來執行《銀翼**》(Blade Runner)的部分內容,甚至還使用食物影象過濾唐納德·特朗普(Donald Trump)的一些GIF。下麵這個是用熱狗做的:

gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAUEBAAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs 007Ys3FFgy1gq79z57gydg30e8080u0x

神經網路的愛好者會認識到這類工作。迪斯尼的《愛麗絲夢遊仙境》、極限運動影片和其他許多剪輯中都加入了藝術化的元素。如果你想瞭解更多關於這種方法的資訊,我推薦這篇來自計算機研究人員Lars Eidnes的部落格文章,他是一位挪威的開發人員。

  • 發表於 2021-05-05 09:05
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