张小明
前端开发工程师
人工智能还是一位绘画大师。研究人员发现，深度神经网络可以学习图像中的关键因子，比如内容和风格。那么，如果可以将大师的风格提取出来并迁移到另一幅画上，是不是就可以生成具有同样风格的、充满艺术感的作品？事实证明这是可行的。本节将讨论AI 绘画的基础原理，并探讨人工智能与艺术相结合带来的文化冲击——当机器也能“绘画”时，艺术的定义是否会因此改变？
内容与风格
一张图片中的信息可以分为两类：内容和风格。
内容是图片所展示的事物本身，例如一把椅子、一棵树，或者一栋建筑；
而风格则是这些事物的表现形式，例如色彩、纹理和形状。
通过一个简单的例子可以更好地理解内容与风格的不同。请看图26.1：尽管前两幅图在色彩和纹理上有很大不同，但它们展示的内容是相同的——它们都是狗。而后两幅图虽然在内容上有所不同（分别是狗和猫），但它们的风格却很相似。
内容与风格。前两幅图的内容相同，后两幅图的风格相同
深度神经网络中的内容与风格德国图宾根大学的研究者发现，一个用于图像识别的深度卷积神经网络，能够将图片的“内容”和“风格”分离开来。他们通过观察发现，在网络的较深层次，神经元的激发值可以还原图片中的物体，但会…
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