日本AI画师火速走红：印象派画作秒秒钟完工，看一整天都不腻，你也能来DIY
Google大脑研究员David Ha就感叹：看这只神经网络画画，能看一整天。
这只AI画家来自日本，是Reiichiro Nakano (中野君) 的调教产物，在推特上近8万浏览，收获了2,600多赞：
不论是山川建筑，还是萌物爱宠，都可以用蜡笔一样的质感，描绘成层次丰富、色彩细腻的画面：
你会发现它身上的羽毛，颜色并非一次，而是许多层“颜料”不断堆叠而生，笔触就像是人类画师，有灵魂的样子：
量子位迫不及待，生成了一张机器学习大神Jeff Dean温暖的笑容：
画家是怎样炼成的？
中野君说，这算法是风格迁移没错。但和前辈不同，这里是笔刷决定了风格。
少年选用的所有画笔，不论粗细，都带着些许沧桑的毛边，才能画出蜡笔的效果。
然后，把选好的画笔输入给GAN或是VAE，就能生成AI用的一套笔刷了。
你看这幅教堂的画，天空是粗犷的蓝色笔刷，教堂的门窗会细致一些，而路灯的花纹还要更细的笔触才描绘得精彩：
中野君借鉴了前辈SPIRAL生成明星脸的经验，只是把需要大量运算的强化学习方法，改成了普通的对抗训练。
第三步，学习人类的笔触。就是在刚才的对抗训练之前，增加一个预处理 (Preconditioning) 的步骤。
这一步，是避免AI从一大套画笔里面，随机选择笔刷开始训练。通过识别图像的特征，限定好一套初始笔刷再开始训练才会更加自如。
咦，画风的事，不是在生产“蜡笔”的时候就决定了么？但那只是一部分。
现在是另一部分：蜡笔画，毕竟没办法保留照片那么清晰的细节，所以在学习照片特征的时候，就要改变方式。只保留那些高层特征，扔掉细枝末节，生成的画面才会更有味道。
于是，中野君提出了Intrinsic Style Transfer (内部风格迁移) 的新概念。改变损失函数，目标变成只把内容损失 (Content Loss) 最小化。
中野君何许人也？
打造这只画画AI的日本小伙中野君，全名Reiichiro Nakano。
他现在供职于东京创业公司Infostellar，是一名软件工程师。
但这家公司主业其实跟机器学习及AI并不太大关联，这是一家主要从事卫星通信的硬核公司，愿景是为以后人类的星际扩张打造通信基础。
他本科和研究生都就读于菲律宾的德拉萨大学，这所可能你不曾听闻的学校，这所位于菲律宾首都马尼拉的私立大学，亚洲排名150开外，以商科著称，但中也君一直修习E.E.。
特别是一个名为Scikit-plot的开源库，可以让人更容易地使用scikit-learn对象进行绘图，曾在Github日常趋势Python存中排名第一，目前获星1400颗。
还有更多Python写就的开源分享，感兴趣可以通过传送门前往。
你也可以的
让AI开始画画之前，记得放上自己喜欢的图。就是改一下红色部分的地址：
https://arxiv.org/pdf/1904.08410v1.pdf
https://reiinakano.github.io/2019/01/27/world-painters.html
