NVIDIA Research 已經多次提出 AI 在影像相關應用,諸如智慧修圖、合成以假亂真的人像、將一般影片變成順暢的超級慢動作等,而在今年 GTC 大會, NVIDIA 研究中心展示如何利用深度學習的生成對抗網路( GAN )將塗鴉等級的隨手畫作變成宛若印象派大師的精緻作品。
這一套研究的生成對抗網路向印象派繪畫大師保羅高更致敬,以 GauGAN 為名,透過超過一百萬張圖像進行訓練,分析照片中的元素以及不同景物之間光影的反射效果,同時也在模型的訓練過程交換分析出的標籤元素,例如把草地變為雪景,讓系統因應雪景把環境周遭其他物體從春景也一併變成冬景,而 GauGAN 的塗鴉系統中明確將不同顏色對應不同的物體,繪製者只要選擇色筆,信手捻來幾筆, GauGAN 就會把它變成一張有著豐富細節的作品。同時 GauGAN 還可加入各類的過濾器,以及像是不同時間如日出、日落的變化,藉此產生不同畫家的風格與不同情境的風景。
GauGAN 的行為並非是要創作假的風景影像,實質上是把各種標籤物件重新拼接組合,同時進行紋理的黏貼處理,宛若藝術家進行繪畫創作一樣,不竟真實但卻美麗;當前 GauGAN 的範疇仍以陸地、海洋與天空等自然元素為主,不過NVIDIA Research 表示藉由對抗神經網路持續訓練,增添像是建築、人物等也不是問題,未來有機會能進行更複雜的畫作自動產生能力。