研究人员用神经网络重制毕加索《老吉他手》隐藏画作

毕加索蓝色时期的画作《老吉他手》隐约可见一个幽灵般的女人的脸,研究人员使用神经网络重制了这幅被隐藏的画作,从而将次要的内部艺术作品置于主要的外部来呈现。他们的目标是通过重建被隐藏的艺术作品,拓宽对艺术家意图、错误和沉思的理解。他们说:“我们将原始但隐藏的艺术作品、主观的人为输入和神经风格迁移结合起来的方法,有助于拓宽对艺术家创作过程的洞察。”

arXiv 的文章详细介绍了这项研究,并指出,对于艺术史学家们来说,这一技术可能会有更广泛的应用。下面是对这篇文章的编译:

《老吉他手》可能是毕加索蓝色时期最著名的画作。从 1903 年到 1904 年,年轻的艺术家生活在巴黎的贫困中。毕加索用蓝色来代表他当时所经历的情感上的痛苦和孤独。

但《老吉他手》之所以有趣还有另一个原因。艺术史学家们早就注意到,在这幅画下面隐约可见一个幽灵般的女人的脸。1998 年,这幅画所在的芝加哥艺术学院的保护人员用 x 射线和红外线拍摄了这幅画,以了解它表面之下隐藏着什么。

拍摄的图像呈现出一幅完全不同的画。它描绘了一个坐着的女人伸出她的左臂。然后,研究人员将这幅画与毕加索当时在给同事的一封信中草拟的一幅作品进行比对。

研究人员的发现让艺术界为之着迷。艺术家们经常在早期作品上作画,尤其是在画布供应不足的贫困时期。

这幅新的图像为我们提供了一个重要的视角,让我们得以了解毕加索的作品,他的作品主题,以及他蓝色时期的思想。他是 20 世纪最重要的艺术家,这非常重要。

毕加索《老吉他手》

但从美学的角度来看,研究人员所取得的结果令人失望。红外线和 x 射线图像只显示最模糊的轮廓,虽然它们可以用来推断画家使用的颜料的数量,但它们不显示颜色或风格。因此,以更真实的方式重建这幅丢失的画作将会引起极大的兴趣。

伦敦大学学院的安东尼·波拉奇(Anthony Bourached)和乔治·坎恩(George Cann)首次使用一种名为“神经风格迁移”的机器视觉技术来找回丢失的毕加索彩绘作品。他们的方法让这幅画被视为艺术家蓝色时期的一部分。

研究人员还用同样的技术找回了其他艺术家遗失的画作,并表示这有可能改变艺术历史学家的工作方式。

介绍一些背景。2015 年,德国图宾根大学的莱昂·盖蒂斯(Leon Gatys)和他的同事开发了神经风格迁移。它来自于对神经网络学习识别不同类型图像的方式的一个迷人的洞察。

神经网络由不同尺度的图像分析层组成。第一层可能识别像边缘这样的广泛特征,下一层可以看到这些边缘如何形成像圆圈这样的简单形状,再下一层可以识别形状的模式,比如两个紧密相连的圆圈,而另一层可能将这些成对的圆圈标记为眼睛。

这种网络能够识别达·芬奇、梵高和毕加索等各种风格画作中的眼睛。每一种情况下,眼睛都会形成一种类似的模式,机器可以识别出来。

盖蒂斯和他的同事进一步训练了这样一个网络来识别艺术风格,例如,区分梵高和毕加索。

他们的关键发现是,区分样式的能力完全独立于识别人脸或其他物体的能力。事实上,盖蒂斯和他的同事们能够分离这种能力,并反过来使用它。他们将一幅图像输入神经网络,然后将样式叠加到图像上。

这个过程允许他们将任何图像转换成其他艺术家的风格。

这项工作影响巨大。各种各样的团体用它来创作艺术作品、漫画,甚至是任何选定艺术家风格的电影。

这一过程对毕加索也同样有效,使之有可能产生毕加索立体派绘画风格的图像,或他的玫瑰时期,或他的蓝色时期。

这就是波拉奇和坎恩的切入点。他们手工编辑了《老吉他手》身下那个幽灵般的女人的 x 光照片,并通过一个神经风格的传输网络传输。这个网络被训练成将图像转换成毕加索蓝色时期另一幅艺术作品的风格。

结果是这幅画的全彩版本,完全符合毕加索作画时探索的风格。他们说:“我们提出了一种重建遗失艺术作品的新方法,通过将神经风格迁移到 x 线片上,将次要的内部艺术作品置于主要外部来呈现,从而重建遗失的艺术作品。”

当然,我们不可能知道毕加索是不是这样画这幅画的。但波拉奇和坎恩表示,他们的目标是通过重建被隐藏的艺术品,拓宽对艺术家意图、错误和沉思的理解。他们说:“我们将原始但隐藏的艺术作品、主观的人为输入和神经风格迁移结合起来的方法,有助于拓宽对艺术家创作过程的洞察。”

这是一项有趣的工作,它提供了一种重现和研究遗失艺术作品的新方法。而且这并不是他们找到的唯一一张丢失的画作。该团队还重制了一幅被认为是西班牙画家圣地亚哥·鲁西诺创作的图像,随后在 1904 年被毕加索重新绘制。

这当然只是一个开始,而艺术史学家们可能会觉得,这种技术有可能走得更远。

【数字叙事 原作:arXiv;编译:Lighting】

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1条评论

  1. […] 毕加索蓝色时期的画作《老吉他手》也被用 AI 处理过。在这幅画中,隐约可见一个幽灵般的女人的脸;伦敦大学学院的研究人员安东尼·波拉奇(Anthony Bourached)和乔治·坎恩(George Cann)使用神经网络重制了这幅被隐藏的画作,从而将次要的内部艺术作品置于主要的外部来呈现,从而拓展了对艺术家意图、错误和沉思的理解。 […]

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