Intelli-Paint：面向类人绘画智能体的研发
计算机视觉与模式识别
2021-12-17 v1 人工智能
机器学习
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机器学习
摘要
设计精良的艺术作品创作往往十分耗时，且需要人类画者具备较高熟练度。为辅助人类绘画过程，已有大量研究致力于教机器“像人一样绘画”，并将训练后的智能体作为人类用户的绘画辅助工具。然而，当前该方向的研究常依赖于渐进式基于网格的划分策略，即智能体将整幅图像划分为逐渐精细的网格，并并行绘制每一个网格，这不可避免地产生难以被人类用户理解的人工绘画序列。为此，我们提出一种新颖的绘画方法，其学习生成输出画布的同时展现出更具人类风格的绘画方式。所提出的绘画流程 Intelli-Paint 包括：1）渐进式分层策略，使智能体先绘制自然背景场景表征，再以渐进方式逐一添加前景物体；2）我们引入一种新颖的顺序笔触引导策略，帮助绘画智能体以语义感知方式在不同图像区域间转移注意力；3）最后，我们提出笔触正则化策略，可在生成画布质量无肉眼可察差异的前提下，将所需笔触总数减少约 60–80%。通过定量与定性结果，我们表明所得智能体不仅在输出画布生成上更高效，还展现出更自然的绘画风格，能更好地辅助人类用户通过数字艺术表达想法。
引用
@article{arxiv.2112.08930,
title = {Intelli-Paint: Towards Developing Human-like Painting Agents},
author = {Jaskirat Singh and Cameron Smith and Jose Echevarria and Liang Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.08930},
year = {2021}
}