作者 | Rachel

責(zé)編 | 琥珀

出品 | AI科技大本營(yíng)（id：rgznAI100）

【導(dǎo)語(yǔ)】近幾年，AI繪畫(huà)成為大家關(guān)注的熱點(diǎn)話題，從最初的簡(jiǎn)筆畫(huà)，到動(dòng)漫風(fēng)格的繪畫(huà)，再到真實(shí)人臉的生成…… AI 畫(huà)家的飛速成長(zhǎng)，似乎標(biāo)志著一個(gè)繪畫(huà)界新星的冉冉升起。AI 到底是如何學(xué)會(huì)繪畫(huà)的？在本文中，營(yíng)長(zhǎng)梳理了 AI 繪畫(huà)的成長(zhǎng)史，帶大家一同走近這位新晉畫(huà)家。

作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的熱點(diǎn)探討問(wèn)題之一，AI繪畫(huà)技術(shù)在近幾年得到了飛速發(fā)展，相關(guān)模型和應(yīng)用不斷引起人們的熱烈討論。如此前營(yíng)長(zhǎng)為大家報(bào)道的：吸貓人群的福音：貓臉生成器，賣出 43.2 萬(wàn)美元的AI畫(huà)作，變身神筆馬良神器，使用重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拯救“老婆”畫(huà)作，AI學(xué)會(huì)圖像風(fēng)格遷移大法、英偉達(dá)新型GAN，可使豹子秒變沙皮狗等等。

幾年前，AI 還只會(huì)像小孩子一樣畫(huà)出一些簡(jiǎn)單的簡(jiǎn)筆畫(huà)，而如今，AI 已經(jīng)能夠畫(huà)出逼真的人臉，甚至讓人類都難以分辨真假。那么，這位繪畫(huà)界的新星到底是如何飛速成長(zhǎng)起來(lái)的？AI 都學(xué)會(huì)了哪些繪畫(huà)方法？今天，營(yíng)長(zhǎng)就帶大家一同走近這個(gè)神秘的畫(huà)家，探秘 AI 繪畫(huà)的成長(zhǎng)之路。

AI 繪畫(huà)的出現(xiàn)

Google 上關(guān)于“AI painting”一詞的檢索熱度變化（2004-2019）

AI 繪畫(huà)實(shí)際上并不是近幾年才出現(xiàn)的新詞語(yǔ)。從 Google 趨勢(shì)提供的搜索指數(shù)來(lái)看，2004 年至 2007 年期間，“AI painting”就已經(jīng)成為檢索熱詞；2008年之后，檢索熱度開(kāi)始下降并進(jìn)入平緩期；直到 2017 年 5 月， AI 繪畫(huà)再一次成為大眾的關(guān)注熱點(diǎn)。

從廣義上來(lái)講，AI 繪畫(huà)早在上個(gè)世紀(jì)就已經(jīng)出現(xiàn)了。1973年，Harold Cohen 就已經(jīng)開(kāi)始嘗試和電腦程序 “AARON” 攜手進(jìn)行繪畫(huà)創(chuàng)作。與當(dāng)下 AI 繪畫(huà)不同之處在于，ARRON 使用機(jī)械手臂在畫(huà)布上進(jìn)行繪畫(huà)，而非數(shù)字繪圖。進(jìn)入 20 世紀(jì) 80 年代，ARRON 學(xué)會(huì)了對(duì)三維空間物體的繪畫(huà)表現(xiàn)方法；90 年代，它學(xué)會(huì)了使用多種顏色進(jìn)行繪畫(huà)。ARRON 已經(jīng)繪制出了很多不同的作品，直到今天，它仍在進(jìn)行創(chuàng)作。

圖：ARRON 在 1992 年創(chuàng)作的一副繪畫(huà)作品

參考鏈接：網(wǎng)頁(yè)鏈接

從 python 語(yǔ)言逐漸流行開(kāi)始，一個(gè)名為 “turtle” 的繪圖庫(kù)逐漸進(jìn)入人們的視線。turtle 繪圖庫(kù)的概念最初來(lái)自 Wally Feurzig 和 Seymour Papert 于 1966 年所創(chuàng)造的 Logo 編程語(yǔ)言，通過(guò)編寫程序，這個(gè)庫(kù)也能夠幫助我們進(jìn)行一些圖像的繪畫(huà)。

我們現(xiàn)在所說(shuō)的 AI 繪畫(huà)，實(shí)際更多指代的是基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行自動(dòng)數(shù)字繪圖的計(jì)算機(jī)程序。這類繪畫(huà)方式的發(fā)展要稍晚一些。2012 年，吳恩達(dá)和 Jeff Dean 使用 Google Brain 的 1.6 萬(wàn)個(gè) CPU 訓(xùn)練了一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于生成貓臉圖片。在當(dāng)時(shí)的訓(xùn)練中，他們使用了 1000 萬(wàn)個(gè)來(lái)自 Yotube 視頻中的貓臉圖片，模型訓(xùn)練用了整整三天。最終得到的模型，也只能生成一個(gè)非常模糊的貓臉。

與現(xiàn)在的模型相比，這個(gè)模型的訓(xùn)練幾乎毫無(wú)效率可言。但對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域而言，這次嘗試開(kāi)啟了一個(gè)新的研究方向，也就是我們目前所討論的 AI 繪畫(huà)。

AI 學(xué)習(xí)繪畫(huà)的挑戰(zhàn)

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型而言，讓 AI 學(xué)會(huì)繪畫(huà)的過(guò)程就是一個(gè)模型的構(gòu)建和參數(shù)訓(xùn)練過(guò)程。在模型訓(xùn)練中，每一副圖畫(huà)都使用一個(gè)大小為 mxn 的像素點(diǎn)矩陣表示，對(duì)于彩色圖畫(huà)，每個(gè)像素點(diǎn)都由 RGB（red、green、blue）三個(gè)顏色通道組成。要讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)繪畫(huà)，就相當(dāng)于訓(xùn)練一個(gè)可以逐個(gè)產(chǎn)生像素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

這聽(tīng)起來(lái)或許很簡(jiǎn)單，但實(shí)際上，這一過(guò)程并沒(méi)有我們想象得那么容易。在一篇論文《Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning》中，提到了訓(xùn)練 AI 學(xué)習(xí)繪畫(huà)的三個(gè)挑戰(zhàn)，包括：

模型需要訓(xùn)練的參數(shù)集合非常龐大。繪畫(huà)中的每一筆都涉及位置、形狀、顏色等多個(gè)方面的參數(shù)確定，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō)，這將產(chǎn)生一個(gè)非常龐大的參數(shù)集合；

筆畫(huà)之間關(guān)系的確定，會(huì)導(dǎo)致更加復(fù)雜的計(jì)算。一副紋理豐富自然的畫(huà)作往往由很多筆畫(huà)完成。如何對(duì)筆畫(huà)進(jìn)行組合、確定筆畫(huà)間的覆蓋關(guān)系，將是一個(gè)很重要的問(wèn)題；

難以將 AI 接入一個(gè)現(xiàn)有的繪畫(huà)軟件。畫(huà)作的渲染等操作將導(dǎo)致非常高昂的數(shù)據(jù)獲取代價(jià)。

另外，如果希望 AI 除了模仿已有畫(huà)作的內(nèi)容和風(fēng)格以外，還能夠自創(chuàng)風(fēng)格，模型訓(xùn)練的難度會(huì)進(jìn)一步加大。一個(gè)原因在于，“創(chuàng)造”是一個(gè)非常抽象的概念，使用模型來(lái)表達(dá)比較困難；另外，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的內(nèi)容和風(fēng)格終究是有限的。在上文提到的 ARRON 經(jīng)過(guò)40余年的學(xué)習(xí)，仍沒(méi)能夠跳脫出其最初使用的色彩艷麗的抽象派風(fēng)格，而這正是 Harold Cohen 本人的繪畫(huà)風(fēng)格。

《Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning》

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

AI 繪畫(huà)的初步發(fā)展：學(xué)習(xí)圖片生成方式，嘗試簡(jiǎn)筆畫(huà)

在吳恩達(dá)的貓臉生成模型之后，學(xué)界對(duì) AI 繪畫(huà)進(jìn)行了很多探索。最初的圖像生成模型為Ian J. Goodfellow 在 2014 年提出的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（Generative Adverserial Network, GAN），這一模型也成為了很多 AI 繪圖模型的基礎(chǔ)。 GAN 包括兩個(gè)部分：生成器（generator）和判別器（discriminator），其中生成器用于圖片的生成，判別器來(lái)判斷圖片為真或假。這種方法對(duì)圖像生成領(lǐng)域做出了極大貢獻(xiàn)。

《Generative Adverserial Nets》

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

但是使用 GAN 生成的圖片存在兩個(gè)比較明顯的問(wèn)題。一是缺少控制能力。如果向 GAN 中輸入一個(gè)隨機(jī)噪聲，就會(huì)產(chǎn)生一副隨機(jī)圖像，而對(duì)于 AI 繪畫(huà)而言，圖像的產(chǎn)生過(guò)程應(yīng)當(dāng)是可控的。二是分辨率和質(zhì)量較低。使用基礎(chǔ)的 GAN 網(wǎng)絡(luò)生成的很多圖像的分辨率較低。

針對(duì)于低分辨率的問(wèn)題，2016 年 9 月，Christian Ledig 等人提出了 SRGAN 模型，該模型首次使用 GAN 網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)生成了高分辨率的真實(shí)圖片。通過(guò)將 GAN 的損失函數(shù)替換為感知損失和對(duì)抗損失，模型取得了較好的生成效果。

《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

2016 年 12 月，Ian Goodfellow 在 NIPS 上介紹了一個(gè)使用 GAN 能夠產(chǎn)生動(dòng)物圖片的模型。這些圖片的風(fēng)格看起來(lái)比較逼真，但是由于圖片結(jié)構(gòu)生成的不連續(xù)問(wèn)題，有時(shí)會(huì)產(chǎn)生一些不合常理的內(nèi)容，如：長(zhǎng)了三只眼睛的貓，或者有好幾個(gè)頭的狗。

NIPS 2016 Tutoral

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

圖：Ian Goodfellow 使用 GAN 模型生成的圖片，看起來(lái)有點(diǎn)驚悚

上述研究在學(xué)界引起了廣泛討論，但大眾真正開(kāi)始了解 AI 繪畫(huà)，要推遲到 2017 年 4 月 Google 提出 Sketch-RNN 模型的時(shí)候。Sketch-RNN 基于 Seq2Seq 模型構(gòu)建，并使用了變分推理方法，模型的訓(xùn)練使用了一個(gè)包含幾百個(gè)種類的上千張手繪簡(jiǎn)筆畫(huà)圖片。通過(guò)訓(xùn)練，模型能夠繪制一些簡(jiǎn)筆畫(huà)。Google 在論文《A Neural Representation of Sketch Drawings》中對(duì)這一模型進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并在之后開(kāi)源了相關(guān)代碼。

Sketch-RNN 模型得到了人們的廣泛關(guān)注，一些開(kāi)發(fā)者還基于該模型開(kāi)發(fā)了一些有趣的應(yīng)用。其中一個(gè)在線應(yīng)用叫做 “Draw Together with a Neural Network” ，人們可以用鼠標(biāo)隨意畫(huà)一個(gè)圖形，并選擇一個(gè)希望生成的圖形類別，該網(wǎng)站便能以多種方式自動(dòng)幫你補(bǔ)充完整個(gè)圖形。例如，選擇繪畫(huà)類別為 “flower”，效果如下面的動(dòng)圖所示：

圖： “Draw Together with a Neural Network” 的一個(gè)使用示例

《A Neural Representation of Sketch Drawings》

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“Draw Together with a Neural Network”

項(xiàng)目地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

此后，研究人員對(duì)簡(jiǎn)筆畫(huà)的繪制也在不斷探究。2018 年的 BMVC （The British Machine Vision Conference，英國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)議）上，Tao Zhou 等人提交了一篇名為《Learning to Doodle with Deep Q-Networks and Demonstrated Strokes》的論文，該論文基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）中的 Q-Learning 方法構(gòu)建了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，模型對(duì)于涂鴉類和水彩類繪畫(huà)都能產(chǎn)生較好的輸出。

《Learning to Doodle with Deep Q-Networks and Demonstrated Strokes》

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

AI 繪畫(huà)的進(jìn)一步發(fā)展：學(xué)習(xí)更加復(fù)雜的繪畫(huà)方法

在 Sketch-RNN 模型之后，大量的 AI 繪畫(huà)模型不斷涌現(xiàn)。

2017 年 7 月， Facebook 在《CAN: Creative Adversarial Networks, Generating "Art" by Learning About Styles and Deviating from Style Norms》中提出了創(chuàng)造性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Creative Adversarial Networks, CAN）模型，嘗試使 AI 繪制風(fēng)格和圖片類型更加多樣的圖畫(huà)。

與傳統(tǒng)的 GAN 結(jié)構(gòu)一樣， CAN 也包含生成器和鑒別器兩個(gè)部分。不同之處在于， CAN 在 GAN 的損失函數(shù)的基礎(chǔ)上加入了繪畫(huà)的時(shí)間信息，因此在進(jìn)行學(xué)習(xí)后，可以讓模型產(chǎn)生與某一時(shí)間階段風(fēng)格不同的畫(huà)作。在人工評(píng)測(cè)中，人們認(rèn)為 CAN 模型的繪畫(huà)和人類藝術(shù)家繪畫(huà)的創(chuàng)意性不相上下。盡管創(chuàng)意性是一個(gè)比較主觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)，這仍是 AI 學(xué)習(xí)繪畫(huà)的重要一步。

圖：基于 CAN 模型生成的繪畫(huà)

《CAN: Creative Adversarial Networks, Generating "Art" by Learning About Styles and Deviating from Style Norms》

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

2018 年 4 月， DeepMind 提出了一個(gè)名為 “SPIRAL” 的智能體，該智能體使用的模型基于強(qiáng)化對(duì)抗學(xué)習(xí)（Reinforced Adversarial Learning， RAL）方法構(gòu)建，并能夠與計(jì)算機(jī)繪圖程序協(xié)作進(jìn)行繪畫(huà)。該模型的基本架構(gòu)類似于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，但這一模型使用了一個(gè)判別器來(lái)決定基于模型輸出的獎(jiǎng)勵(lì)，當(dāng)判別器越難判斷輸出圖片的繪制者是人還是計(jì)算機(jī)，基于模型的獎(jiǎng)勵(lì)越高。不同于以往的圖片生成模型，論文中的模型可以使用未標(biāo)注的圖片集進(jìn)行訓(xùn)練，極大降低了獲取數(shù)據(jù)的成本，并提升了模型對(duì)圖片細(xì)節(jié)的學(xué)習(xí)效果。

《Synthesizing Programs for Images using Reinforced Adversarial Learning》

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

2019 年 3 月，曠視科技訓(xùn)練了一個(gè)名為“LearningToPaint” 的繪畫(huà) AI ，其使用的基準(zhǔn)算法為深度確定策略梯度算法（DDPG）。該算法基于策略梯度算法和值函數(shù)構(gòu)建，并使用了演員-評(píng)論家（actor-critic）框架。為加快模型訓(xùn)練速度，他們將這一方法接入到了強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，用以輔助模型訓(xùn)練。相較于之前的模型，該方法能夠適用于更加廣泛的數(shù)據(jù)集，只需修改模型繪畫(huà)時(shí)的最大筆畫(huà)數(shù)即可。

《Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning》

論文地址：網(wǎng)頁(yè)鏈接

盡管 AI 繪畫(huà)已經(jīng)得到了很多成長(zhǎng)，在未來(lái)的研究中，如何使模型更具創(chuàng)造性、如何提高圖片質(zhì)量效果、如何發(fā)掘更多有趣有價(jià)值的應(yīng)用，還是留待討論的問(wèn)題。

總結(jié)

在上文中，我們簡(jiǎn)要回顧了 AI 繪畫(huà)的發(fā)展史，簡(jiǎn)單總結(jié)如下：

AI 繪畫(huà)概念的提出：廣義上的 AI 繪畫(huà)并不是一個(gè)新的名詞，早在上個(gè)世紀(jì)80年代就已經(jīng)出現(xiàn)了相關(guān)討論，在21世紀(jì)初還曾是一個(gè)熱點(diǎn)關(guān)注問(wèn)題。從狹義上來(lái)講， AI 繪畫(huà)指的是基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行自動(dòng)數(shù)字繪圖的繪畫(huà)方式。自2012年吳恩達(dá)和 Jeff Dean 的貓臉生成模型開(kāi)始， AI 繪畫(huà)得到了迅速發(fā)展。

AI 繪畫(huà)存在的挑戰(zhàn)：包括參數(shù)量龐大、計(jì)算復(fù)雜、和現(xiàn)有繪圖工具協(xié)作困難、難以生成具有創(chuàng)造性的圖片。

AI 繪畫(huà)的發(fā)展歷程：在發(fā)展最初，主要使用2014年提出的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型（GAN）進(jìn)行圖片生成。在此之后，很多研究對(duì) AI 繪畫(huà)模型都進(jìn)行了探索，比較具有代表性的模型和應(yīng)用包括 Google 提出的 Sketch-RNN 模型， Facebook 提出的 CAN 模型， DeepMind 搭建的 SPIRAL 智能體等。

最近幾年， AI 繪畫(huà)的成長(zhǎng)速度是驚人的。未來(lái)，這位新晉畫(huà)家還會(huì)為我們帶來(lái)怎樣的驚喜？讓我們拭目以待。

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CTA核心技術(shù)及應(yīng)用峰會(huì)

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