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摘要：研究人员用克里斯汀·斯图尔特的这幅画作为他们想要转移到参考图像上的“风格”。版权所有2017StarlightStudiosLLC&KristenStewart）“KDSP”演员KristenStewart因在《暮光之城》系列电影中饰演贝拉而闻名，在圣丹斯电影节上担任《来吧游泳》的导演，现在她的简历上有另一句话：一篇计算机科学论文的合著者。“KDSP”该论文发表在预印本期刊ArXiv，被称为“在ComeSwim中通过神经风格的转换将印象派带到生活中”。报纸上描述的镜头大约有15秒长，这幅画是斯图尔特本人的
这个过程依赖于机器学习，这是一种人工智能，并在电影短片中给出了某些镜头，其中使用了暗示性的图像来跟随一个人度过他的一天，一幅印象派绘画的样子。报纸上描述的镜头大约有15秒长，这幅画是斯图尔特本人的。[人工智能的5个有趣用途（不是 ... 手机器人]
Stewart是论文的第二作者，Adobe系统的研究工程师Bhautik Joshi是第一作者，Starlight Studios的 ... 人David Shapiro是第三作者。
这里是研究人员的参考图片使用“风格转换”技术进行风格化。（版权所有2017 Starlight Studios LLC&Kristen Stewart）神经风格传输论文中描述的技术称为神经风格传输，不同于Instagram或Snapchat过滤器“当前的滤镜所做的是，它们处理图像中的信息，”乔希告诉《生活科学》像Instagram这样的全局操作只是一种颜色查找。“要创建效果，Snapchat和Instagram使用基于人类创建的规则的过滤器；“如果遇到这种情况，请对图像进行处理，”他说。
例如，在Snapchat中，软件被“训练”以识别照片中的眼睛，所以，如果你想让一个人的眼睛看起来像卡通人物的眼睛，它可以做到这一点（或者，在一个过滤器中，在两张脸之间切换眼睛）。
研究人员发现，从更高质量的“风格图像”开始，在这种情况下，斯图尔特的绘画，会产生更好的最终效果。在这里，右边的列包含更高质量的起始图像。（版权所有2017 Starlight Studios LLC&Kristen Stewart）相反，在这种情况下，style transfer通过拍摄图像并将其分解成块来识别其组件，然后将其与参考图像进行比较。所以，比如，你可能有一本梵高的《星夜》，想让另一幅画看起来像是用同样的风格画的。软件将使用一种基于所谓神经网络的技术，在你想要改变的图像中寻找相应的特征。乔希说，有时候，结果是不可预测的，因为与Snapchat过滤器不同的是，电脑在浏览图像时正在学习。[画廊：文艺复兴时期艺术中隐藏的宝石]
神经网络是一种程序，其工作更像人脑，通过在稍有不同的条件下多次重复某个操作来学习和强化某些行为。（例如，一个神经网络可以通过查看大量的树木图像来学习识别一棵树，然后被要求识别一棵树，看它是否已经成功学习。）这个理论从20世纪40年代就已经存在，但直到大约20年前，计算机才变得足够强大，能够利用它，根据Joshi的说法，
风格转换的缺点是，它需要大量的计算，Joshi说。即使有了强大的机器，也可能需要很多时间才能得到艺术家（在这种情况下，电影导演）想要的结果。“KDSPE” ... “来游”“KDSPs”，因为斯图尔特知道她想要什么样的外观“来游泳”，Joshi告诉软件IGIO。
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