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AI研究员谈AI+艺术创作:机器学习是很好的辅助工

  新浪科技讯 9月2日上午音讯,在2019国际人工智能大会期间,AI+艺术也成了其间一个重视和评论的板块。在TensorFlow主题论坛上,两位独立开发者,AI研究员黄成之(Anna Huang)、兰州大学信息工程学院助理研究员武强,分别从AI+服饰立异、AI+音乐的视点共享了TensorFlow的使用和研究成果。

  据武强介绍,他们的团队经过TensorFlow+数据+机器学习,将敦煌壁画上的飞天服饰进行搜集,再结合现在服饰数据集,生成一些立异服饰,经过算法进行风格搬迁,终究进行阶段性输出。即依据TensorFlow,经过我国传统文明发明出一个新的艺术形式。

  现在,该项目现已规划成课程在大学内推行。据武强介绍,未来团队将进一步扩展敦煌的传统文明数据集,并推出服饰交融立异相关的渠道。

  而对音乐更感爱好的黄成之,则共享了怎么经过机器学习协助用户进行音乐和艺术发明。黄成之和团队开发了一款巴赫Doodle(下文简称为 “巴赫涂鸦”),在2019年3月21日,在巴赫生日的这一天,谷歌上线了“巴赫涂鸦”。依据谷歌的官方介绍,使用这个涂鸦,你可以随意发明自己的旋律,使用人工智能,涂鸦将用巴赫的风格来演奏你发明的著作。

  在承受新浪科技采访时,黄成之表明,这是一个把机器学习作为十分好的东西去助推和加快整个文明和音乐发明的进程。

  “咱们在谈到机器学习怎么去助推发明的进程傍边,针对不一样的人群,它是有不同的意义的。”如果是一个新人,想先触摸作曲状况,机器学习可以让其有更快的方法去了解旋律。如果是有经历的作曲家,使用机器学习可以很快做出一个小样,出现发明作用,协助其做后续调整。

  不过,发明力是人类关于机器最大的优势之一,有人猎奇,为什么人类会需求让机器来协助做比方发明、作曲这些发明类的作业?

  黄成之表明,她自己便是一个作曲家,发明流程一般分红两个阶段:许多主意发作的阶段和将确认的主意表达出来的阶段,而机器学习在这两个不同的阶段都会有介入,会有不一样的作用。

  比方,发明者没有创意的时分,机器学习可能会给他一些创意启示。而作曲进程中,有某些细节需求人类的方法去进行发明和调整,但有些比较大层面,像结构化层面上的调整需求,归于比较重复性的作业,这个时分机器学习就会发作作用了。

  至于未来机器能否发明出彻底归于它自己的完好著作,黄成之表明,”我不会以为未来咱们期望让机器去做出它自己的音乐著作。从我作为作曲家的视点来看,音乐其实是一个交流和表达爱情、感触的方法,所以咱们要做的应该是给发明者供给赋能的东西,让他们可以更直接地、更好地去把自己的情感和感触表达出来。”

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