失落艺术的寻回者
计算机视觉与模式识别
2019-09-13 v1 机器学习
机器学习
摘要
由 Gatys 等人（2015）首次提出的神经风格迁移，可通过将内容图像以风格图像的形式渲染来创作新颖的艺术作品。我们提出了一种重构失落艺术品的新方法，将神经风格迁移应用于具有隐藏于表层之下的次级内部艺术品的艺术品的 X 射线照片，从而重构失落的艺术品。最后，我们反思 AI 艺术展览，并讨论这些技术创新在社会、文化、伦理和哲学方面的影响。
引用
@article{arxiv.1909.05677,
title = {Raiders of the Lost Art},
author = {Anthony Bourached and George Cann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.05677},
year = {2019}
}
备注
Submitted to NeurIPS workshop on Machine Learning for Creativity and Design