Нейросеть научилась создавать произведения искусства в оригинальном стиле

Татьяна Новак

Учёные из Ратгерского университета в Нью-Джерси создали нейросеть, которая проанализировала все известные стили живописи и научилась генерировать изображения, не похожие ни на один из них.

По словам авторов, они разработали новый подвид нейросети — креативный состязательный (creative adversarial network, CAN). Её принцип работы напоминает уже известные генеративные состязательные сети (GAN). Как и GAN, нейросеть CAN состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор обучен создавать новые картины, а дискриминатор — проверять, похожи ли они на произведения людей-художников. Особенностью нейросети CAN является то, что она стремится к оригинальности изображения. В отличие от уже существующих нейросетей, которые подгоняют изображение под определённый стиль, новый алгоритм генерирует изображения, максимально не похожие ни на один из них.

Примеры изображений, сгенерированных креативной состяательной нейросеть. Elgammal et al. / arXiv 2017
Elgammal et al. / arXiv 2017

Нейросеть тренировали на базе данных WikiArt, которая содержит более чем 80 000 картин, написанных тысячей разных художников в период с пятнадцатого до двадцатого столетия. Например, в этом наборе около 1000 картин живописцев эпохи Возрождения, 13 000 картин импрессионистов, 2000 — кубистов.

Загрузить еще