基于多条件StyleGAN的艺术创作
计算机视觉与模式识别
2022-02-25 v1 人工智能
摘要
创作有意义的艺术常被视为人类独有的努力。人类艺术家需要独特的技能、理解与真实意图的结合，以创作出唤起深层感受与情感的艺术品。在本文中，我们引入一种在多量人类画作上训练的多条件生成对抗网络（GAN）方法，以合成模仿人类艺术的逼真画作。我们的方法基于StyleGAN神经网络架构，但融入了自定义的多条件控制机制，可对生成画作的特征提供细粒度控制，例如关于观看者所感知的情感。为更好控制，我们引入了条件截断技巧，将标准截断技巧适配于条件设定与多样化数据集。最后，我们开发了一套专为多条件生成定制的多样化评估技术。
引用
@article{arxiv.2202.11777,
title = {Art Creation with Multi-Conditional StyleGANs},
author = {Konstantin Dobler and Florian Hübscher and Jan Westphal and Alejandro Sierra-Múnera and Gerard de Melo and Ralf Krestel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11777},
year = {2022}
}