逆向绘画：重建绘画过程

给定一幅输入画作，我们重建其可能创作过程的时间流逝视频。我们将此问题表述为一个自回归图像生成问题，其中初始的空白“画布”被迭代更新。该模型通过训练大量真实艺术家的绘画视频进行学习。我们的方法结合了文本和区域理解来定义一组绘画“指令”，并使用一种新颖的基于扩散的渲染器来更新画布。该方法能够超越其训练所基于的有限的丙烯画风格，为广泛的绘画风格和流派生成合理的结果。