人工智能越来越多才多艺，TA们似乎可以替我们接下所有的工作。或许未来就像某老板说的那样，人类只负责研究艺术和哲学。但现在看来，艺术要失去它的地位了。用过Prisma的人应该都知道，现在把照片变成名画，动动手指就可以了。事实上，只要只有一两个样本，神经网络就可以快速学习各种风格。这种技术被称为“神经风格迁移”。如何实现神经风格迁移？卷积神经网络将图像拆分为“内容”和“风格”，在捕获时，更高级别的神经网络捕获图像的风格，例如颜色和排列。底层神经网络捕获图像的内容，即图像的细节。这只是神经风格迁移的第一步。样式抓取后，要迭代到需要更改的图片上。风格迭代通常有两种方式，一种是基于图片，直接更新迭代图片像素，最终实现风格迁移。很多算法会在这个过程中计算均值差，它衡量的是风格图像和内容图像之间的差异。让两幅图像“对齐”，从而减少图像迭代带来的损失和误差。另一种是基于模型迭代。当需要对大量图像进行某种风格的迭代时，可以训练前馈网络，利用梯度下降迭代更新模型来优化网络模型。神经风格迁移的应用不仅仅适用于绘画。如果你认为neuralstyletransfer只是photoshop滤镜的升级版，那就大错特错了。许多案例表明，这项技术正在被应用到越来越多的领域。优越的。例如，Flipboard软件工程师曾经发布了一个项目，将神经风格迁移应用于中文字体。提供约2000种样本字体，让神经网络识别部首部分和笔画样式的区别，最终实现字体之间的转换。又如《暮光之城》女主角克里斯汀·斯图尔特拍摄的电影《Come swim》，同样采用了神经风格迁移技术，将印象派绘画风格与电影画面融为一体。对此，Christine还写了一篇论文，题为《使用神经风格迁移在电影《来游泳》中实现印象派风格》。如上图所示，从绘画中提取风格，然后通过算法迭代渲染到屏幕上。但是论文中基本没有提到成本，尤其是时间成本的问题。《Come swim》中的情节一半是现实（未处理的图像），一半是梦境（通过神经风格迁移处理过的图像）。从拍摄的角度来说，直接渲染自然更方便。如果是一部完整的动画电影，这种先拍摄后渲染的方式是否比直接电脑渲染更划算，值得商榷。神经风格迁移真的能“取代”艺术吗？其实说了这么多，多少有些煽情。从艺术的角度来看，神经网络传输只是另一种“打印”。以前印刷是复制图片，神经网络迁移是复制样式。而且，神经网络迁移不具备“创造”的能力。如果不给TA图像内容去迭代，TA只能产生一些无意义和混乱的像素点。虽然有人利用图像语义排版技术让AI创造出全新的画面，但对于AI来说，这只是一种模仿，创作中没有任何情感，这与我们对艺术的定义可能还是有很大差距。（绘画机器人）但是神经风格迁移可以做的是在艺术商业化的过程中为人们节省大量时间。例如，在字体项目中，美术创作者只需为少量字符创建字体，剩下的由机器负责。再比如以《Cool swim》为代表的影视后期制作工作。只需要几幅画来确立风格就可以完成整部电影的渲染。目前看来神经风格迁移最适合应用于动画行业。如新海诚的作品以与实景高度相似着称，色彩风格可圈可点。此前，在照片后期产品中推出了新海诚风格的滤镜，与风景照片相结合，与动画中的画面非常相似。神经网络迁移可以更好地完成这项工作。包括动画原稿的上色等，可以大大提高工业工作的效率。这也给艺术创作提出了一个全新的问题，是否应该为“风格”确立归属感？毕竟，使用神经网络迁移，每个人都可以假装模仿梵高。如果一幅画是我原创的，是别人反复加工的，那么这幅画的作者应该是我还是其他人，还是应该属于算法的开发者？在模仿成本极低的情况下，如何划清模仿与抄袭的界限？当然，这些都是后话。科技的发展，除了给人类生活带来便利之外，也在不断刷新我们对各种事物的定义。就像一百年前，我们认为艺术只能诞生在画布和颜料上，但现在数位板和Photoshop是创造艺术的工具。人工智能不会剥夺人类的创造权，更不会“毁灭”艺术，只会将这一美好的事业推上更高的台阶。
