告別邪神作畫，這個AI藝術家實現「把夏天變成冬天」

嗯……說起「深度學習作畫」，你腦海里首先想起的一定是Google的「大邪神」畫家——不知道是因為研究人員給它吃了什麼奇怪的學習素材，Google的深度學習機器人在作畫的過程中以使用大量扭曲的眼睛元素為特徵，一時間讓普通人難以接受。

Google人工智慧的大作

不過你可不要誤以為這就是人工智慧在繪畫領域的最高水平了，事實上大部分的人工智慧在繪畫領域還是走了一條正常的藝術道路的。比如加州大學伯克利分校近日開源的一個新的圖像處理工具CycleGAN的藝術造詣就比Google要高尚不知道多少。話不多說先看圖：

你一定會說這個不是和去年流行的手機App么？錯！上圖中其實左圖是原圖，右圖是CycleGAN處理過的圖片。

與廣為流行的Prisma相反，CycleGAN可以將一副繪畫作品還原成照片。不過這個反濾鏡目前還沒有完成，它只能將幾種畫家風格的圖片還原成照片，這其中包括莫奈、塞尚、梵高等知名畫家，除上面這張之外研究人員還公布了它的一系列戰果：

當然，把畫作轉化成照片是一個較小的需求，CycleGAN利用這項技術實現了更為實用的功能：將夏天轉換成冬天，或將普通的馬轉化成斑馬。

還有橘子和蘋果的相互轉化：

與其它人工智慧繪畫不同，CycleGAN的研究團隊試圖建立一個可雙向轉化不丟失信息的雙向演算法。在以往的人工智慧繪畫，尤其是將照片轉化成繪畫的App里，人工智慧其實忽略了很多無法與演算法對應的細節，使得細節豐富的照片被轉化成細節沒那麼豐富並帶有風格化特徵的圖片。

類似近些年智能手機廠商通過雙攝像頭實現的先拍攝再對焦也可以被CycleGAN輕鬆實現

但在CycleGAN里細節被要求完全保留，儘管演算法找不到可以對應的元素。研究人員希望能夠將一張圖片輸入CycleGAN後進行多次反覆轉化（照片→繪畫→照片→繪畫→照片），最終可以獲得與原始照片相同或相近的圖片。

除了每次轉化後要丟失一些像素外，CycleGAN在循環轉換中的表現不錯

為了實現這一點，研究團隊必須以機器可以理解的方式去描述每種風格之間的關係，並給機器「吃下」大量來自Flicker的照片進行訓練，再人工去糾正機器在訓練過程中產生的錯誤。CycleGAN目前在針對幾何、顏色和風格上的轉化都不錯。之所以沒有出現Google那樣的大邪神作畫，可能是因為研究人員並沒有給它投喂太多的動物及人物圖片素材。在試驗過程中，一個試圖將貓轉換成狗的例子得出的結果就不是很好。

Adobe在去年的技術大會上也公布了類似的Photoshop功能，不過相比之下CycleGAN是開源並且免費的。如果你有需要，你可以在Github上找到CycleGAN的源代碼。

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