CVPR2021 Stylized Neural Painting

· 论文描述

通过该方法生成的绘画在整体外观、局部纹理上都具有很高的保真度；该方法也可以与神经风格迁移共同优化，后者可以进一步迁移其他图像的视觉样式。

####### 文末会提供基于ModelArts的Stylized Neural Painting实操案例使用方式

本案例能够从最初的原始图像中很好地捕捉到了对象的全局外观，然后从图像的宏观到微观逐渐过渡，以此生成一个具有一定风格（油画画风、马克笔画风、矩形画风、水彩画画风等）的绘画作品

不同于以往基于笔划的绘制方法，比如使用了分步贪婪搜索、递归神经网络或强化学习，本文将笔划预测重新定义为一个“参数搜索”过程，目的是以自我监督的方式最大化输入和渲染输出之间的相似性。

给定一个空画布h0，一步一步地绘制并叠加在每一步迭代渲染的笔划。在每个绘图步骤t中，经过训练的神经渲染器G接受一组笔划参数xt（例如，形状、颜色、透明度和纹理），并生成笔划前景和alpha蒙版。然后在每一步过程中去混合画布、前景和alpha蒙版，并确保整个渲染通道是可区分的。

由于以前的神经笔划渲染器在面对复杂的渲染场景时，可能会遇到参数耦合问题，例如，具有真实世界纹理和颜色过渡的笔刷。因此，本文重新设计了神经渲染器，并将渲染结构分解为栅格化网络和着色网络，这两个网络可以联合训练并以更好的形状和颜色逼真度进行渲染。以最大限度提高输入和渲染输出之间的相似性。

通过使用栅格化网络和着色网络的双通道神经网络渲染器，实现颜色和形状的解耦。用这种方法生成的图像，无论在整体外观上还是局部纹理上都具有较高的保真度。

当我们直接从像素空间优化图像时，使用像素损失可以很好地完成工作。然而，在优化笔划参数时，像素丢失并不总是保证有效的梯度下降。特别是当渲染笔划和它的ground truth不共享重叠区域时，将出现零梯度问题。如下图：

当我们把一个正方形的笔划a沿着s方向移动到它的目标B上时，当a和B之间没有重叠时，像素损失将保持不变。这将导致损失函数中出现零梯度问题，如图（b）所示。

与图（c）相比，图（c）中的最优运输损失不存在这样的问题，因为损失与a和B之间的物理距离相关。

· 了解更多

想进一步了解更多，可以参阅以下链接：

·效果

我使用了暨南大学拱门的照片生成油画，效果如下：

我们可以观察到，虽然对图片细节的刻画不是很多，整体上的效果还是非常不错的。

· 结论

本文贡献：

•提出了一种基于笔划的图像到绘画翻译的新方法。我们将笔划预测重新框定为一个参数搜索过程。我们的方法可以在同一框架下与神经风格转换联合优化。

•我们探讨了参数搜索的零梯度问题，并从最佳运输角度来看待行程优化。我们引入了一个可微的传输损耗，并改进了笔划收敛性和绘制结果。

•我们设计了一个新的神经渲染器架构，具有双通道渲染通道（着色+栅格化）。其提出的渲染器能够更好地处理形状和颜色的分离，并比以前的神经渲染器有着更大的优势。

· ModelArts案例实现

1：数据准备

进入stylized-neural-painting该链接，保存至自己的obs桶

2：开启新的浏览页面，输入网址 huaweicloud.ai ,点击左上角“华为云”，进入华为云界面

3：在搜索栏输入 ModelArts ，进入控制台，并在左侧菜单栏“开发环境”选项选择“notebook”，并创建一个新的notebook，选用“GPU”免费算力规格即可。

4：静候启动完成后，点击“打开JupyterLab”，选择“pytorch-1.0.0”版本的notebook。

5：进入notebook，输入以下指令运行，将案例拷贝至notebook上。代码如下（中文部分路径需要大家自行调整）：

import moxing as mox

mox.file.copy_parallel("obs://你的桶名/你的路径名/stylized-neural-painting","stylized-neural-painting")

当指令运行框由 [*] 变成 [数字] 时，在左边文件栏刷新即可看到代码文件。

打开stylized-neural-painting.ipynb文件即可开始运行。

（建议双击进入拷贝完成的文件夹，将里面所有的文件剪切，并放在根目录）

6：找到stylized-neural-painting.ipynb，打开它，运行环境选择pytorch。

7：根据提示运行代码，并根据自己的需要调试参数。本项代码中附上了四种不同的画笔及其轻量版本，并且含有对应的神经风格转换的代码实例。

（右键文件选择下载，即可把艺术照保存到本地）

AI

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