Dec 11 2017
科技微讲堂之“al绘画”
说到用程序画画，可能很多人都是一头雾水。绘画是由心而发的艺术，编程是严谨技术。用严谨的技术来解决随心的艺术，能实现吗？
其实啊，科学家们已经实现了。在今年的戛纳国际创意节上，用程序画出的油画——《下一个伦勃朗》得到了大家的关注。这幅作品由超过1.48亿个像素组成，是微软的技术和艺术的结合的伟大作品。最终这幅油画在本届创意节上收获了创新狮子奖、互动类与数据创意类的全场大奖、以及各类银狮、铜狮奖等共计15个奖项。
这幅画作是由阿姆斯特丹广告公司J Walter Thompson与ING Bank共同合作完成，并利用了微软Azure做技术支持，在制作工作中利用了深度学习算法和面部识别技术。据了解，工作人员通过软件和3D扫描仪分析了168，263个伦勃朗画作片段，并将这些数据导入到3D打印机，最终生成了这一伟大作品。
主要分为4步。 第一步，是由深度学习算法和微软Azure来进行数据分析。
一切皆从数据开始。创作 「下一位伦勃朗」的第一步，使用高分辨率3D扫描过的作品并用深度学习算法来提升数字文档。
深度学习源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
“下一位伦勃朗”共分析伦勃朗所有346副作品。支持合作方微软贡献出他们的云平台 Azure ，用来保存和分析作为「下一位伦勃朗」基础的数据。
而第二步，是决定创作主题。
在分析完数据之后，团队需要决定创作主题。收藏的伦勃朗作品中，绝大部分是肖像画，是他经常创作的主题。
在伦勃朗专家的帮助下，团队确定了这些肖像画中人物的人口统计学细节。最终，他们确定了一位主题人物：一位年龄在30到40岁之间的白种男人肖像，面部有毛发，身着白领黑衣服，戴着一顶帽子，面朝右。
在此之后，需要根据伦勃朗的画风来创作主题人物的特征。他们设计了一款软件，通过识别伦勃朗对几何、构图以及绘画材料的使用风格，来理解伦勃朗的创作风格。他们有一款面部识别软件，它能识别出绝大多数伦勃朗在创作人物特征时所使用的典型几何模式，并对这些模式进行分类。然后，软件用自己学习到的一些使用原则，复制伦勃朗的风格，为画作生成新的面部特征。
第三个技术，是面部识别及绘画分析。
“下一个伦勃朗”团队设计了一个算法，可以识别画作中的可以对齐面部的60多个点，并估算出眼睛、鼻子等部位的距离。根据伦勃朗使用比例的方式，这些个体特征被结合创作成一副完整成形的面部以及半身像。
但是，2D的图片并不是真正的画作。真正的画作，你可以清楚看到画家的创作过程，这也是让图片变成真正画作的关键因素。
因此，当2D版本的画作准备就绪后，需要给这幅作品再增加些深度和质地纹理。在代尔夫特理工大学的帮助下，他们创作了一张高度图 ，用来识别画布表面的模式。通过将像素数据转化为高度数据，计算机就可以模拟出伦勃朗的创作笔触。
第四个技术，是3D打印。
最后让这幅画作彻底活过来的技术是3D打印。
3D打印即快速成型技术的一种，它是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。
3D打印通常是采用数字技术材料打印机来实现的。常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型，后逐渐用于一些产品的直接制造，已经有使用这种技术打印而成的零部件。该技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工（AEC）、汽车，航空航天、牙科和医疗产业、教育、地理信息系统、土木工程、枪支以及其他领域都有所应用。
“下一个伦勃朗”团队打印了十三层 UV 油墨（UV油墨，是指在紫外线照射下，利用不同波长和能量的紫外光使油墨连接料中的单体聚合成聚合物，使油墨成膜和干燥的油墨。UV 油墨也属于油墨，作为油墨，它们必须具备艳丽的颜色，良好的印刷适性，适宜的固化干燥速率。同时有良好的附着力，并具备耐磨、耐蚀、耐候等特性。——译者），一层叠一层，创造出真实画作的纹理质感。
“我们的目标是让机器、创作的过程和伦勃朗如出一辙，这将会帮助我们更好地理解一幅作品之所以能成为杰作所具备的元素。”负责“下一个伦勃朗”项目的技术总监Emmanuel Flores说。
这幅油画充分实现了科技与艺术的跨界融合。这一次，数据是画家，而科技是笔刷。
它将引发一场如何将数据和技术融入艺术创作的对话。它鼓励用户发现数据潜力，以及通过数据实现创新。可以说，《下一个伦勃朗》模糊了艺术和科技之间的界限，并将挑战我们思考艺术、创新和情感的方式。
照这个结果来看，如果一台电脑可以与史上最伟大的油画大师不相伯仲的话，那么对于所谓艺术和科技之间的区别又将发生什么改变呢？
一直以来，人们认为直觉、想象力和创造性，是人类独有的，是不可替代的，但说实话，这些东西被人类高估了。实际上，这些“我们认为”电脑不能做到的事情，电脑实际上能够完成。人类所认为的机器无法染指的「绝对领域」，可能只是因为人类智识所限带来的误解，人类误解过打雷是天神的怒吼，下雨是上帝的哭泣，人类也误解过地球是平面的，物体不可能既是波又是粒子。
关于人工智能有两种常见的误解：
1 认为机器是理性的无法生产出美的有意义的有感情作品；
2 认为机器不具有创造力，只能尽量模仿人类；
对于第一种误解，人们一直认为机器是理性的。艺术家的作品在人类的眼睛来看之所以意义深远，是因为它融合了情绪、心理和生理的诸多因素，是一个社会的产物。 而某一天随着机器进化的深入，它们或许也能变得同样敏感，即使这一天没有到来，也不意味着机器就一定无缘创作，只要给够足够的时间，机器也能制造被人类认 为有情感的作品。
第二种误解常常源自于人们对历史上天才的感叹。这些所谓天才的作品如此震撼人心，使得人们相信他们身上有某种神秘的力量与智慧，因此认为机器只能模仿天才。只要给机器足够长的时间，我们都可以在其胡乱枚举出来的“作品”中找到天才一般的作品。
冯诺伊曼在某次演讲中说到：
到底什么是计算机干不了的？只要你把被认为是计算机无法解决的问题描述清楚，计算机就能总能找到一种方法解决它。
也就是说，如果人类能把什么是作画和好看的画定义清楚，计算机就可能实现你所想要的。
其实啊，科学家们已经实现了。在今年的戛纳国际创意节上，用程序画出的油画——《下一个伦勃朗》得到了大家的关注。这幅作品由超过1.48亿个像素组成，是微软的技术和艺术的结合的伟大作品。最终这幅油画在本届创意节上收获了创新狮子奖、互动类与数据创意类的全场大奖、以及各类银狮、铜狮奖等共计15个奖项。
这幅画作是由阿姆斯特丹广告公司J Walter Thompson与ING Bank共同合作完成，并利用了微软Azure做技术支持，在制作工作中利用了深度学习算法和面部识别技术。据了解，工作人员通过软件和3D扫描仪分析了168，263个伦勃朗画作片段，并将这些数据导入到3D打印机，最终生成了这一伟大作品。
主要分为4步。 第一步，是由深度学习算法和微软Azure来进行数据分析。
一切皆从数据开始。创作 「下一位伦勃朗」的第一步，使用高分辨率3D扫描过的作品并用深度学习算法来提升数字文档。
深度学习源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
“下一位伦勃朗”共分析伦勃朗所有346副作品。支持合作方微软贡献出他们的云平台 Azure ，用来保存和分析作为「下一位伦勃朗」基础的数据。
而第二步，是决定创作主题。
在分析完数据之后，团队需要决定创作主题。收藏的伦勃朗作品中，绝大部分是肖像画，是他经常创作的主题。
在伦勃朗专家的帮助下，团队确定了这些肖像画中人物的人口统计学细节。最终，他们确定了一位主题人物：一位年龄在30到40岁之间的白种男人肖像，面部有毛发，身着白领黑衣服，戴着一顶帽子，面朝右。
在此之后，需要根据伦勃朗的画风来创作主题人物的特征。他们设计了一款软件，通过识别伦勃朗对几何、构图以及绘画材料的使用风格，来理解伦勃朗的创作风格。他们有一款面部识别软件，它能识别出绝大多数伦勃朗在创作人物特征时所使用的典型几何模式，并对这些模式进行分类。然后，软件用自己学习到的一些使用原则，复制伦勃朗的风格，为画作生成新的面部特征。
第三个技术，是面部识别及绘画分析。
“下一个伦勃朗”团队设计了一个算法，可以识别画作中的可以对齐面部的60多个点，并估算出眼睛、鼻子等部位的距离。根据伦勃朗使用比例的方式，这些个体特征被结合创作成一副完整成形的面部以及半身像。
但是，2D的图片并不是真正的画作。真正的画作，你可以清楚看到画家的创作过程，这也是让图片变成真正画作的关键因素。
因此，当2D版本的画作准备就绪后，需要给这幅作品再增加些深度和质地纹理。在代尔夫特理工大学的帮助下，他们创作了一张高度图 ，用来识别画布表面的模式。通过将像素数据转化为高度数据，计算机就可以模拟出伦勃朗的创作笔触。
第四个技术，是3D打印。
最后让这幅画作彻底活过来的技术是3D打印。
3D打印即快速成型技术的一种，它是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。
3D打印通常是采用数字技术材料打印机来实现的。常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型，后逐渐用于一些产品的直接制造，已经有使用这种技术打印而成的零部件。该技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工（AEC）、汽车，航空航天、牙科和医疗产业、教育、地理信息系统、土木工程、枪支以及其他领域都有所应用。
“下一个伦勃朗”团队打印了十三层 UV 油墨（UV油墨，是指在紫外线照射下，利用不同波长和能量的紫外光使油墨连接料中的单体聚合成聚合物，使油墨成膜和干燥的油墨。UV 油墨也属于油墨，作为油墨，它们必须具备艳丽的颜色，良好的印刷适性，适宜的固化干燥速率。同时有良好的附着力，并具备耐磨、耐蚀、耐候等特性。——译者），一层叠一层，创造出真实画作的纹理质感。
“我们的目标是让机器、创作的过程和伦勃朗如出一辙，这将会帮助我们更好地理解一幅作品之所以能成为杰作所具备的元素。”负责“下一个伦勃朗”项目的技术总监Emmanuel Flores说。
这幅油画充分实现了科技与艺术的跨界融合。这一次，数据是画家，而科技是笔刷。
它将引发一场如何将数据和技术融入艺术创作的对话。它鼓励用户发现数据潜力，以及通过数据实现创新。可以说，《下一个伦勃朗》模糊了艺术和科技之间的界限，并将挑战我们思考艺术、创新和情感的方式。
照这个结果来看，如果一台电脑可以与史上最伟大的油画大师不相伯仲的话，那么对于所谓艺术和科技之间的区别又将发生什么改变呢？
一直以来，人们认为直觉、想象力和创造性，是人类独有的，是不可替代的，但说实话，这些东西被人类高估了。实际上，这些“我们认为”电脑不能做到的事情，电脑实际上能够完成。人类所认为的机器无法染指的「绝对领域」，可能只是因为人类智识所限带来的误解，人类误解过打雷是天神的怒吼，下雨是上帝的哭泣，人类也误解过地球是平面的，物体不可能既是波又是粒子。
关于人工智能有两种常见的误解：
1 认为机器是理性的无法生产出美的有意义的有感情作品；
2 认为机器不具有创造力，只能尽量模仿人类；
对于第一种误解，人们一直认为机器是理性的。艺术家的作品在人类的眼睛来看之所以意义深远，是因为它融合了情绪、心理和生理的诸多因素，是一个社会的产物。 而某一天随着机器进化的深入，它们或许也能变得同样敏感，即使这一天没有到来，也不意味着机器就一定无缘创作，只要给够足够的时间，机器也能制造被人类认 为有情感的作品。
第二种误解常常源自于人们对历史上天才的感叹。这些所谓天才的作品如此震撼人心，使得人们相信他们身上有某种神秘的力量与智慧，因此认为机器只能模仿天才。只要给机器足够长的时间，我们都可以在其胡乱枚举出来的“作品”中找到天才一般的作品。
冯诺伊曼在某次演讲中说到：
到底什么是计算机干不了的？只要你把被认为是计算机无法解决的问题描述清楚，计算机就能总能找到一种方法解决它。
也就是说，如果人类能把什么是作画和好看的画定义清楚，计算机就可能实现你所想要的。
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2016-05-29 14:54
- kangle确实不错，很难提权
2014-09-06 10:30
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