技術成分高於藝術天份的神經網路繪畫
德國圖賓根大學開發出一種演算法，可以將參考圖像「附身」於另一個圖像中，稱為「深度學習」的算去，已經應用於google的圖像識別和其他應用。
先以神經網路建模
完成之後，「餵入」任何風格的名畫都可以學習的維妙維肖。例如原圖是A，給他透納的《米諾陶戰艦的傾覆》....那麼就成了B；給他梵谷的《星空》....就成了C；給他孟克的《吶喊》就是D；給他畢卡索畫派的E和康丁斯基F原本的建築就可以很畢卡索和康丁斯基…
把甘道夫和妙麗成為大師筆下的人物也不是問題。
你或許會喜歡
