还在玩美图秀秀等图片修饰软件吗?通过各种滤镜将照片赋予复古感或暖光感，早已不是什么新鲜事。不过，最近出现了一种新型“艺术滤镜”。比如，能够将著名油画比如梵高的《星空》或蒙克的《呐喊》的艺术风格“迁移”到照片中，让你的一张普通照片变成身价上千万的“艺术品”。

　　同一张风景照与不同名画结合后的结果

　　将个人照片与名画相结合的结果

　　看到这些“照片油画混合体”，是不是觉得很炫酷?那么，这到底是如何实现的呢?原来，这是谷歌(Google)团队公布的最新研究成果：计算机通过 神经网学习(这也属于人工智能范畴，是一种机器学习技术)，可以走“文艺路线”。计算机不仅能学会梵高《星空》、蒙克《呐喊》等著名油画的艺术风格，还能 把静态照片和视频与这些作品相结合，实现实时“滤镜”切换。但准确地说，这些“滤镜”不是那些换一下颜色的滤镜，而是一种更加复杂有趣的程序，被称为“风 格迁移”。

　　具体来说，风格迁移应用程序利用深度神经网络对照片进行审视，确定一张照片的内容和另一张照片的风格，然后将两张照片的内容和风格融为一体。

　　上图是机器经过训练而捕捉到的众多艺术作品，包括莫奈以及其他流派不同画家作品的单个系统。更为炫酷的是，Google团队正在研究能够在一次迁移中实时融合多种风格的技术。

　　不同风格的油画风格呈现在同一张照片中

　　更新的网络系统在数个艺术风格上进行训练后已经可允许实时结合多个绘画风格，比如下图是四种风格按不同比例结合的成果。

　　据谷歌的研究科学家介绍，这种最新的“深度卷积风格迁移网络”(deep convolutional neural network)在学习了多种风格之后，可以在多种艺术风格间，实时平滑迁移，而且可应用于静态图像和视频。

　　Google Brain的狗狗Picabo的视频实时迁移多种艺术风格

　　与之前快速迁移风格的方法所不同的是，这种同时建模多种风格的方法开启了一种让用户与风格迁移算法交互的新方式：允许实时基于多个风格的混合进行自由创造。

　　谷歌指出，这项成果是机器深度学习研究领域的一项突破，因为它首次提供了基于神经网络的风格迁移的概念证明。未来，谷歌还将发布关于该算法的细节和运行该模型的源代码。

　　题图：两名女士观看梵高著名画作《星空》的多媒体效果展示。

来源：新浪收藏当代艺术