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视频教程 | 如何用Python搭建可以画风迁移的人工智能

视频内容

艺术源于生活,它诠释了我们在生活中的经历与情感。那么我们能搭建一个AI艺术家吗?答案是肯定的。这听起来很不可思议,我们可以使用一个艺术家的风格来训练出一个神经网络,然后让它将艺术家的画风迁移到指定的图片上。

这一切都是从谷歌研究团队公布的一篇关于“inceptionism”的博客开始的。他们使用大量的图片数据训练了一个深度卷积神经网络,它可以识别出日常生活中的一些东西,比如狗或者建筑物。一旦神经网络可以识别物体了,他们给神经网络一张小说插图,如果它在图中看到能够识别的物体,比如一朵很像狗的云,那么它就会将图像优化的更像狗。

另一个小组写了一篇类似的文章叫做艺术家风格的神经网络算法,他们让神经网络以另一个艺术家的风格重画画作,使用的是一个著名的图片作为基准图,所以当他们使用星夜来训练神经网络时,它将通过拟合所有的特征来修改图像使其更像星夜。

因为Siraj Raval已经在前几期视频中详细的讲解了卷积神经网络,今天他将带着大家使用深度学习库Keras来在Python中重现用神经网络进行风格迁移的相关论文结果。

来跟着Siraj Raval一起开始吧……

代码链接 https://github.com/llSourcell/AI_Artist

程序员想转型AI却迟迟无法开始?也许你需要一种更加有趣的学习方式。

Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手,毕业于哥伦比亚大学,曾任职于 Twilio 和 Meetup。一年以来,他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝,视频内容包含:如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例,更加令人钦佩的是,这些视频长度大多都在10分钟以内,实在是快速上手AI的一条捷径。

为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频,AI科技大本营已经联系到Siraj Raval,并获得了翻译其系列视频的授权,我们将在每周一、三、五定期更新,欢迎大家持续关注!

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100),作者:字幕君

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-08-18

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