Creatism：一种能够创作专业作品的深度学习摄影师

机器学习在目标明确的许多领域表现出色。然而，在摄影等艺术形式中，通常没有明确的目标。照片的成功由其审美价值衡量，这是一个非常主观的概念。这增加了机器学习方法的挑战。我们提出了 Creatism，一个用于艺术内容创作的深度学习系统。在我们的系统中，我们将审美分解为多个方面，每个方面都可以从共享的专业范例数据集中单独学习。每个方面对应一种可以高效优化的图像操作。引入了一种新颖的编辑工具——戏剧性蒙版，作为一种能改善照片戏剧性光照的操作。我们的训练不需要包含前后图像对的数据集，也不需要任何额外标签来指示审美的不同方面。利用我们的系统，我们模仿风景摄影师的工作流程，从为最佳构图取景到执行各种后处理操作。我们虚拟摄影师的环境由 Google Street View 的全景图像集合模拟。我们设计了一个类似“图灵测试”的实验，让专业摄影师在不知情的情况下对来自不同来源的照片进行评分，以客观衡量其创作质量。实验表明，我们机器人的一部分创作可以与专业作品相混淆。