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现在，给AI一个短语和50个三角形，它就能创造出一幅极简抽象画。

只需输入一张猫的画，就会创造出一只棱角分明，气息冰冷的抽象猫。

不仅是这个笼统的概念，而且给出了具体的词汇，这个AI也可以指定绘画。

比如进入华特迪士尼世界，马上会有50个三角形重新排列，一个风格完全不同的迪士尼城堡抽象版出现在你面前。

可以说完全抓住了迪士尼城堡的精髓。

这些杰作其实是进化策略和CLIP结合的结果，由谷歌大脑团队制作。

他们让两个人工智能相互配合，根据文字提示和具体图像，用一堆三角形创作出各具特色的抽象画。

经过抽象，谷歌大厦看起来是这样的:

不能说与此无关，但完全一样。

这一次，真的有点后现代艺术的感觉。

只用三角形创作的抽象画。

从生成的结果中我们可以看到，ES算法CLIP实际上是将一堆随机的三角形重新排列，通过调整它们的大小，位置和颜色，逐渐构造出与给定词汇一致的图像。

具体来说，在初始阶段，ES算法会以三角形坐标和RGBA值为参数，在画布上随机给出一些三角形。

进化策略算法的原理和进化一样，可以根据给定的信息不断优化，直到得到最优解。

CLIP是OpenAI开发的一个模型，负责图像的重新排序。

它将对es算法给出的三角形图像和文本描述的相似度进行评分，然后将结果反馈给ES算法，ES算法会不断迭代以提高评分，最终得到一幅艺术画。

不，经过50个三角形，10000次迭代，后现代抽象蒙娜丽莎诞生了。

如果加入更多的三角形，算法的效果会更好。

在下面的比较中，当三角形的数量达到200个时，生成的图像会立即添加数十亿个细节。

其中，以达尔文和蒙娜丽莎为例，健身率几乎达到了100%。

此外，为了获得更好的结果，研究人员还采用了ClipUp优化器。

从对比中可以看出，使用优化器10000次迭代后的效果优于基本算法560000次迭代后的效果。

同时，与基于梯度的渲染方法相比，ES算法的性能显著。

渲染方法将更加注重纹理和颜色的细化，而ES算法将更加注重如何布局这些三角形。

那么文本指令生成的效果如何呢。

在自我，人类和华特迪士尼世界的情况下，该算法的性能依然出色。

在体现关键词主题本质的情况下，伴随着合成三角形数量的增加，算法给出的结果细节更加丰富。

但是在《东京的画面》这个例子中，它的表现就不太好了。

研究人员认为，这是因为算法仍然难以生成阴影较深的三角形，所以造成了这个结果。

而且，面对命题赋值，算法会尽可能给出不同的答案。

在这些情况下，我们可以看到生成的图像有明显的差异。

可以尝试演示。

事实上，这已经不是CLIP第一次执导其他AI画作了。

之前和GAN合作，把影像变成了CG艺术风格。

其实这次也可以体验一下抽象画的效果。

团队已经打开了源代码，可以在Colab上试用。

你能猜到这是谁吗

点击打开论文链接:

GitHub开源地址:点击进入。

点击打开演示链接:

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