抠图不再麻烦，Adobe 新算法让 P 图以假乱真

这里是，雷锋字幕组编译的Two minutes paper专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解AI领域的最新研究成果。

原标题：AI Learns Painterly Harmonization | Two Minute Papers #249

翻译 | 孙启超       整理 | 凡江

你的朋友圈有被《我的前世青年照》刷屏么？大家之所以这么热情，主要是因为 AI 技术让我们的照片与模板中人物完美融合，看起来毫无违和感。

每周一篇 2 分钟论文解读

本期介绍的论文讲的就是一种算法，可以把一幅图像转换成我们想要的风格，将图画中的某个素材，无缝粘贴融合到另外一幅作品中，看起来毫无违和感。图片风格有所转换，但是图片内容没有发生改变，这个效果是通过深度神经网络实现的。

当卷福的脸 P 到了蒙娜丽莎脸上

在深层神经网络中，AI 能学到像艺术风格这样的高级能力。本期论文使用专门的算法，确保本地数据迁移成功，为了适应抽象艺术和绘画类型的多样性，该算法根据绘画作品本身来调整迁移的参数。利用 AI，我们可以让看到照片的人，根本分不清楚哪张画是被修改的，真正达到了以假乱真的境界。

本期论文给艺术创作的从业者提供了诸多灵感。从技术角度而言，传统的图片合成看起来质量不高，画面生硬，像是拼贴画。而论文中使用的算法确保了风格迁移过程中，空间和跨规模的数据一致性，使人们可以进行富有创意的绘画编辑。

源代码已经出来啦，赶紧动手试一试吧！

论文原址：

https://arxiv.org/pdf/1804.03189.pdf

Github：

https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization

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