AI也能「抽象派」作畫，圓形+方塊組合，可微2D渲染下生成抽象人臉

有人將一張方塊圖、圓形圖的組合生成了抽象的人臉！還有人將帆布油畫《阿尼埃爾的浴場(chǎng)》還原為直線。

繪畫，尤其是草圖可以說(shuō)是傳達(dá)概念、對(duì)象和故事的一種方式。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人機(jī)交互方面的草圖研究歷史悠久，可追溯到 1960 年代。近年來(lái)，由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，草圖應(yīng)用越來(lái)越多，這些技術(shù)可以成功地處理草圖識(shí)別、生成、基于草圖的檢索、語(yǔ)義分割、分組、解析和抽象等任務(wù)。

關(guān)于草圖的研究也不時(shí)的被網(wǎng)友頂上熱搜，近日新聞網(wǎng)站 reddit 上就有一篇帖子熱度爆表，短短十幾個(gè)小時(shí)熱度就達(dá)到 800+，原貼內(nèi)容為：從形狀到「臉」- 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行形狀抽象的可微 2D 渲染。

它的效果是這樣的：從動(dòng)圖展示效果來(lái)看，一開(kāi)始輸入為 4x4 不同形狀的圖像，最后生成了人臉輪廓（盡管生成的人臉輪廓有些抽象，但我們還是可以看出是人臉）：

針對(duì)這一展示效果，網(wǎng)友紛紛表示驚艷，但可惜的是，原貼作者并沒(méi)有給出更多的技術(shù)細(xì)節(jié)，但在評(píng)論區(qū)中，我們可以從原貼作者的回答中得出一些信息：

原貼作者即項(xiàng)目作者表示：「這是我用于神經(jīng)渲染的 POC。該模型只是試圖最小化輸出與真值圖像（在本例中為 celeb 數(shù)據(jù)集）之間的 L2 距離。動(dòng)圖中展示的是訓(xùn)練運(yùn)行期間驗(yàn)證過(guò)程，遵循單一形狀收斂。輸入形狀可以以任何形式開(kāi)始，但 4x4 網(wǎng)格輸入應(yīng)該是最有趣的， 這一實(shí)現(xiàn)效果可擴(kuò)展到很多應(yīng)用。我正在考慮寫一篇簡(jiǎn)短的文章，把自己的想法表達(dá)出來(lái)?！?/p>

上面的回復(fù)中，項(xiàng)目作者提到了自己并沒(méi)有寫技術(shù)文檔，不過(guò)，也有網(wǎng)友分享了一篇今年 7 月的文章《 Differentiable Drawing and Sketching 》。項(xiàng)目作者表示：「這真的很酷！其實(shí)我一直在找類似的東西，但找不到，所以做了這個(gè)?！?/p>

具體而言：這篇文章是來(lái)自南安普敦大學(xué)的研究者提出了一種自底向上的可微松弛（relaxation）過(guò)程：即將點(diǎn)、線和曲線繪制到一個(gè)像素光柵（pixel raster）。這種松弛過(guò)程允許模型學(xué)習(xí)和優(yōu)化端到端的可微程序和深度網(wǎng)絡(luò)，此外，松弛過(guò)程還為網(wǎng)絡(luò)提供了幾個(gè)構(gòu)建塊，以控制如何對(duì)組合繪圖過(guò)程建模。值得注意的是，該研究所提方法是自底向上的，這一特性允許繪圖操作以能夠模擬繪圖的物理現(xiàn)實(shí)而不是被束縛的方式組成，例如，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的方法。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.16194.pdf

GitHub 地址：https://github.com/jonhare/DifferentiableSketching

論文展示了如何通過(guò)直接優(yōu)化照片生成草圖，以及在沒(méi)有監(jiān)督的情況下如何構(gòu)建自動(dòng)編碼器將柵格化手寫數(shù)字轉(zhuǎn)換為矢量。

雖然論文與reddit項(xiàng)目作者的最終實(shí)現(xiàn)效果不同，論文是將圖像抽象為點(diǎn)或線段的草圖，項(xiàng)目則是將方塊和圓形最終生成抽象人臉，但論文采用的方法對(duì)項(xiàng)目具有借鑒意義。因此，機(jī)器之心對(duì)論文《 Differentiable Drawing and Sketching 》中的技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行了介紹。

技術(shù)解讀：可微光柵化松弛

在這部分內(nèi)容中，研究者討論了如何將連續(xù)世界空間（continuous world space） W 中定義的點(diǎn)、線和曲線繪制或光柵化到圖像空間中。 

他們的目標(biāo)是提出一種形式化方法（formalisation），使得最終可以定義相對(duì)于世界空間參數(shù)（如點(diǎn)坐標(biāo)或線段起點(diǎn)和終點(diǎn)的坐標(biāo)）可微的光柵化函數(shù)。

一維光柵化

研究者首先考慮了對(duì)一維點(diǎn) p ? W 進(jìn)行光柵化的問(wèn)題，其中 W = R。具體來(lái)講，點(diǎn) p 的光柵化過(guò)程可以由函數(shù) f(n; p) 來(lái)定義，該函數(shù)為圖像空間中的每個(gè)像素計(jì)算一個(gè)值（通常為 [0 , 1]）。這個(gè)圖像空間的位置又由給出。

先來(lái)看看簡(jiǎn)單的最近像素（closest-pixel）光柵化函數(shù)。如果假設(shè)第 0 個(gè)像素覆蓋點(diǎn) p 的世界空間中的域 [0, 1)，第一個(gè)像素覆蓋 [1, 2) ，如此類推。然后，最近鄰光柵化將真值點(diǎn) p 映射到一個(gè)圖像，如下等式（1）所示：

這一過(guò)程如下圖 2a 所示。2b 則是另一種光柵化方案，其中在兩個(gè)最近的像素上進(jìn)行插值。

假設(shè)當(dāng)被光柵化的點(diǎn)位于中點(diǎn)（midpoint）時(shí)，像素具有最大值，則如下等式（2）所示：

實(shí)際上，這些可以擴(kuò)展至 2D 的函數(shù)在很多計(jì)算機(jī)圖形系統(tǒng)中得到隱式地使用，但很少以我們編寫它們的形式出現(xiàn)。

接下來(lái)是可微松弛。理想情況下，研究者希望能夠定義一個(gè)相對(duì)于點(diǎn) p 可微的光柵化函數(shù)，這允許 p 優(yōu)化。等式（1）給出的光柵化函數(shù)對(duì)于 p 是分段可微的，但梯度幾乎在所有地方都為零，這是沒(méi)有用的。等式 （2） 在最鄰近 p 的兩個(gè)像素中具有一定的梯度，但總體而言它的梯度也幾乎處處為零。

因此，研究者想定義一個(gè)光柵化函數(shù)，它對(duì)所有（或至少大部分）可能的 n 值都具有梯度。這個(gè)函數(shù)幾乎在任何地方都應(yīng)該是連續(xù)的和可微的?？逛忼X光柵化方法對(duì)如何實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)給出了一些提示：該函數(shù)可以根據(jù) n 和 p 之間的距離為每個(gè) n 計(jì)算一個(gè)值。

N 維中的松弛光柵化

以往定義的所有一維光柵化函數(shù)都可以簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)展為「在二維或更多維度上對(duì)一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行光柵化」。

線段可以通過(guò)其起始坐標(biāo) s = [s_x, s_y] 和結(jié)束坐標(biāo) e = [e_x, e_y] 來(lái)定義。為了開(kāi)發(fā)一組通用、潛在可微的光柵化函數(shù)，研究者需要考慮光柵的形式化，就像在一維情況下所做的那樣：找到一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)在給定線段 f (n; s, e) 的情況下，能夠在圖像中所有像素位置集合 n 上定義一個(gè)標(biāo)量場(chǎng)。

光柵化線段需要考慮像素與線段的接近程度。研究者高效地計(jì)算了任意像素 n 到線段上最近點(diǎn)的平方歐幾里德距離，如下所示：

在最近鄰光柵化的情況下，有人會(huì)問(wèn)「這條線段是否穿過(guò)談?wù)撝械南袼亍?。只有在以下這種情況下才填充：

為了以相對(duì)于參數(shù)可微的方式光柵化曲線（與參數(shù)化無(wú)關(guān)），研究者遵循了與線段相同的通用方法：計(jì)算每個(gè)坐標(biāo)與曲線之間的最小平方歐幾里德距離 ：

與線段的情況一樣，接下來(lái)這一距離變換（distance transform）能夠與「根據(jù)距離運(yùn)行的光柵化函數(shù)」相結(jié)合：

擴(kuò)展至多條線段

為了光柵化多條線段，研究者考慮論了將不同線段的光柵化組合成單個(gè)圖像。具體而言，他們將光柵化不同線段 {s_1, e_1}, {s_2, e_2}, . . . , {s_i, e_i} 生成的圖像表示為在相同圖像空間上定義的矩陣 I ^(1) , I^ (2) , . . . , I^ (n)。

在最簡(jiǎn)單的二進(jìn)制光柵化情況下，研究者認(rèn)為相應(yīng)像素的邏輯或（logical-or）可能會(huì)產(chǎn)生所需的效果，即將單個(gè)光柵化中著色的任何像素作為最終輸出中的著色，如下等式（9）所示：

研究者還將這種 composition 松弛為可微的，并允許像素值為非二進(jìn)制（但限于 [0, 1]），如下等式（10）所示：

最終，研究者得到了點(diǎn)或線段構(gòu)圖所需要的全部組件。 

 圖像優(yōu)化示例

為了證明針對(duì)真實(shí)圖像優(yōu)化原語(yǔ)（primitives）方法的有效性，該研究提供了許多示例。例如圖 4 和圖 5 利用圖 3a 中大小為 200 × 266 輸入圖像作為目標(biāo)圖像進(jìn)行優(yōu)化。

圖 4 顯示了使用模糊 MSE 損失優(yōu)化 1000 個(gè)點(diǎn)和 1000 條線的結(jié)果，并展示了可以實(shí)現(xiàn)的整體效果。圖 5 顯示了使用一系列不同損失從同一起點(diǎn)優(yōu)化 500 條線段的效果。

此外，該研究還將自動(dòng)生成的草圖與人類繪制的圖像進(jìn)行了比較。圖 3b 是用筆（pen and ink）繪制的草圖，用于生成圖 4 和 5。很明顯，草圖廣泛地捕捉了場(chǎng)景的整體結(jié)構(gòu)和明暗區(qū)域。