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- 【AI+艺术】人工智能——让机器人具备人的“审美”
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原创 2022-08-25
栏目导读
上一期【AI+艺术】栏目我们探讨了人工智能艺术创作是否能有真正的“美学”。本期的【AI+艺术】栏目。我们将走近实际案例,了解人工智能如何“懂得”艺术规律、进行美学评价、给出审美建议。
第七部分
让机器人具备人的“审美”
什么是“美”? ✦
PART 1
这似乎是一个非常主观且难以回答的问题。
如何识别“美”对于机器来说就更是难上加难——图片质量该如何量化?审美要素要如何分析?这都是计算机视觉研究领域的未解难题。
将审美这种非常主观的事情进行客观的评分,有什么价值呢?人人都有美的向往、美的追求,这是社会进步的基础,是人类前行的动力。美是主客体互动的产物,而具有高度能动性的人是主动的方面,人的美育修养在美与丑的辨析中起着基础性根本性作用。
但如果美完全是主观的,谁说什么东西美它就美,好像“美”这个词就没有意义了。虽然不同的人会做出不同的判断,但大部分人都不会否认玫瑰花或者落日很美。如果 AI 算法模型在一个合理的程度内为用户提出关于“美”的建议,或者能帮助人们更好、更方便的发现美。
DeeCamp就此做了一个AI对“美”的理解的有趣项目:让人工智能像人类一样理解图片的美丑,为图片美不美打分,让人工智能“懂得”艺术规律。
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图源SINOVATION VENTURES创新工厂
DEECAMP应用前景 ✦
PART 2
✦ AI+Camera
摄像机加上最前沿的美学评价,会产生一些有趣的东西。
比如自动识别拍摄,把摄像机再搭配上模型,就可以捕捉出非常好的照片,不用摄影师一直等待时机去捕捉场景。当天上突然出现一片云彩,或是美女经过甩了一下头发,那一瞬间,摄影设备就会捕捉下来这一张照片。美学评价还可以扩延到产品设计、服装设计、甚至是景观的设计上。自动为图片搭配不同图像元素,生成最具美感的设计。
✦ AI给美标价
NIMA ✦
PART 3
✦ NIMA辨美丑
NIMA 使用评分系统对照片的美感进行评分,评分范围从 1 到 10,而不是将照片分为高质量和低质量两类。使用这种方法,NIMA 可以检查每个单独的像素进行技术评估,同时也考虑到“与图像中的情感和美相关的语义级特征”。括号()中是200人对图片打分后计算出的平均分数,与其他方法相比,NIMA 给出的评分与排序更接近人类的偏好。
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NIMA 对一些带有“景观”标签图片的美观程度进行了评分和排序
✦ NIMA 评质量
NIMA 同时也能对图片的质量进行比较。图片可能由于一系列的原因变得模糊、出现噪点和扭曲,导致图片质量下降。NIMA 在对图片评分的同时也能比较同一主题图片的质量。
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NIMA 对同一主题的图片的质量进行评分和排序
✦ NIMA 提意见
不知道怎样修图才能达到最好的优化效果?NIMA 可以给你建议!在调整图片时,明暗度、对比度、色调和细节的变化都会改变图片的评分。NIMA 能通过找到优化图片的最佳参数来给出修图建议。
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通过NIMA训练深度卷积神经网络(CNN)
从而增强图像局部的色调和对比度
Google 在 NIMA 上的研究表明,基于机器学习的质量评估模型可具有广泛的功能。例如,可以让用户轻松地在众多图片中快速找到“最美”的图片,甚至可以实时显示评分结果。在后期处理中,NIMA 可以引导修图程序产生更好的结果。
尽管在计算机视觉研究领域,要更好地理解图片、视频质量和审美标准将是一个持续的挑战,Google 仍将在探索如何利用机器学习改善人们生活的道路上继续努力。
至于「审美AI」的实际应用,我们可以做个类似于这样的设想 —— 在一大群朋友拍摄合照时,AI 可以指导人们的站位、姿势和整体的构图,或者在拍出的很多照片中,帮忙挑选其中最符合大众审美的一张 —— 没有人闭眼、没有挡住人脸、最多的笑容捕捉等等。
✦ 本栏目由清华大学学生创客空间协会合作建设 ✦
撰文 | 熊丽琦
编辑 | 毕文立
审核 | 王旭东
中意设计创新基地
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