雷鋒網(wǎng)按：這里是，雷鋒字幕組編譯的Two minutes paper專欄，每周帶大家用碎片時(shí)間閱覽前沿技術(shù)，了解AI領(lǐng)域的最新研究成果。

原標(biāo)題 AI-Based Large-Scale Texture Synthesis - Two Minute Papers #252

翻譯 | 吳曉曼    整理 | 凡江

當(dāng)一個(gè)藝術(shù)工作者在數(shù)字媒體創(chuàng)作中，比如要給一個(gè)電影或者游戲創(chuàng)造一個(gè)虛擬世界，或者在做平面設(shè)計(jì)時(shí)，他們經(jīng)常會(huì)需要大量的紋理。例如，混凝土墻，樹葉，布料都是我們現(xiàn)實(shí)世界中熟知的材料。

有時(shí)候獲取紋理的過程很簡(jiǎn)單，只需購(gòu)買一個(gè)紋理包然后使用即可。但是經(jīng)常會(huì)遇到的問題是——當(dāng)我們想要使用混凝土的紋路鋪滿整條路時(shí)，卻只有整條路紋路中的一小部分，這種情況下，最簡(jiǎn)單快捷的方法就是不斷將這小塊紋路復(fù)制粘貼，這樣生成的紋路重復(fù)性高并且有明顯接縫。

那么基于 AI 的技術(shù)，怎么使用小塊紋路生成自然而且看不出拼接的大面積紋路呢？

這一由計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和AI相結(jié)合的領(lǐng)域稱為紋理合成，周期性紋理合成比較簡(jiǎn)單，但是具有結(jié)構(gòu)的紋理合成相當(dāng)復(fù)雜，這篇論文的賣點(diǎn)在于，可以高效地同時(shí)把圖像的內(nèi)容和對(duì)稱信息考慮進(jìn)來。例如，它在合成木頭的紋理的時(shí)候，知道要將紋理的同心性考慮進(jìn)來，也可以適應(yīng)水紋的規(guī)律性然后生成一個(gè)漂亮的高分辨率的結(jié)果。

這是基于神經(jīng)網(wǎng)路的技術(shù)，所以首要問題是——訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)該是什么樣的？

我們?nèi)∫粋€(gè)高分辨率圖像的數(shù)據(jù)集，切取其中一小部分，并假設(shè)我們不能獲取完整圖像，然后使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)這切下來的小塊圖像進(jìn)行擴(kuò)展，這聽起來有點(diǎn)傻，那么這樣取一小部分進(jìn)行擴(kuò)展有什么用呢？這很有用，因?yàn)檫@樣使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后得到的結(jié)果，就可以和原始圖像進(jìn)行對(duì)比，然后改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。注意這個(gè)方法是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，就是有兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互相對(duì)抗，生成網(wǎng)絡(luò)是擴(kuò)展小塊紋理的生成器，鑒別器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)檢查和判別紋理的真實(shí)性。時(shí)間越長(zhǎng)，生成網(wǎng)絡(luò)在紋理生成上學(xué)得越好，鑒別器網(wǎng)絡(luò)也變得更善于區(qū)分生成紋理和真實(shí)紋理，這兩種網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗就生成了相當(dāng)高質(zhì)量的紋理，對(duì)比你會(huì)發(fā)現(xiàn)，使用這種新技術(shù)得到的結(jié)果相當(dāng)好。

視頻原址：https://www.youtube.com/watch?v=KL6U6iasUxs

論文原址：http://vcc.szu.edu.cn/research/2018/TexSyn

Github：https://github.com/jessemelpolio/non-stationary_texture_syn

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