智能绘画：发展类人绘画智能体

Dec, 2021

Intelli-Paint: Towards Developing Human-like Painting Agents

Jaskirat Singh, Cameron Smith, Jose Echevarria, Liang Zheng

TL;DR该论文提出了一种新的绘画方法 Intelli-Paint，它可以学习生成具有更加自然的绘画风格的输出幅面。该方法通过引入渐进层叠策略、依据语义指导刷子移动以及刷子规范化策略等 3 个策略，成功地实现了 60-80% 的刷子数目减少而不影响画面的质量。

Abstract

The generation of well-designed artwork is often quite time-consuming and assumes a high degree of proficiency on part of the human painter. In order to facilitate the human painting process, substantial research efforts have been made on teaching machines how to "paint like a human",

painting machine learning artificial intelligence brushstroke image generation

发现论文，激发创造

结合语义指导与深度强化学习生成人类水平的绘画

提出了一种语义引导的有效的神经网络模型，利用二级绘画过程来区分前景和背景笔画方法，并通过使用领域定位和空间转换器网络来保证前景对象的位置和比例不变，最后通过最大化基于感兴趣对象的导引反向传播来放大感兴趣对象的差异特征，从而实现了对前景对象属性变化的处理，能够在多前景对象的真实世界和虚拟场景中产生高质量的图像。

Nov, 2020

协作神经绘画

协作神经绘画是一个新的任务，目标是支持人机共同完成连贯绘画的过程，以一系列参数化的笔触作为绘画表示，在图像生成领域中采用扩散模型作为基本学习过程，并提供了一个新的数据集和评估协议来验证该方法的有效性和潜力。

Dec, 2023

机器学习风格引导下的机器人绘画：学习人类艺术家的笔触技巧

该论文提出了一种结合机器和人类艺术家的方法，通过生成模型和渲染模型，将艺术家的风格融入机器人绘画中，并证实了该方法的可行性和有效性。

Jul, 2020

交互式神经绘画

通过提出一种基于条件变换自动编码器 (VAE) 架构的双阶段解码器的创新方法 I-Paint，本研究旨在为用户在绘画过程中提供下一笔建议，以帮助提高创造力，并且通过引入两个新的数据集进行评估和刺激相关领域的研究。实验结果表明该方法提供良好的笔划建议，并与现有技术相比表现出优势。

Jul, 2023

Paint2Pix：基于互动绘画的渐进式图像合成与编辑

本文提出了一种基于人类初级绘画的光线追踪图像生成方法 paint2pix，通过少量的简略涂鸦就能达到良好的效果，在自动绘画任务中表现良好，同时也能用于实际图像编辑中。

Aug, 2022

神经画家：一种学习到可微分的约束，用于生成绘画的笔触

通过使用神经绘画家创造了一种新颖的基于人工画家的可微分的图像生成方法，同时提出了新的内容损失的概念，允许艺术媒介自然地决定由神经绘画生成的样式。

Apr, 2019

每个人都能成为毕加索？探究人类与人工智能绘画神话的计算机框架

该论文研究了人工智能艺术与人类艺术之间的差异，结合神经潜在空间和审美特征，以及个体性巴勃罗・毕加索的分析，发掘了人类艺术家在创新技术方面的优势，并指出了应更加注重美学和人类艺术家的参与来提高 AI 艺术的水平。

Apr, 2023

艺术家代理人：基于强化学习的东方水墨画自动笔触生成

利用强化学习模拟墨画过程，从而实现自动绘制和优化画笔行为的总和奖励，从而在模拟试验中验证了模型的有效性。

Jun, 2012

画笔变换器：带有笔触预测的前馈神经绘画

本文提出了一种名为 Paint Transformer 的基于 Transformer 结构的神经网络框架，通过一个前馈网络来预测笔画集合的参数，从而实现在短时间内生成一个 512 * 512 的绘画。此外，作者设计了一个自学习流程，使其可以在没有任何预训练数据的情况下进行训练，并取得了比以往更好的绘画性能。

Aug, 2021

基于人类审美偏好的大型文本到图像模型个性化：以康定斯基生成为例

使用神经生成能力和感知注入技术，本研究提出了一种无需提示的生成方法，使用户能够自动生成个性化的具有自定义艺术风格的画作内容。

Feb, 2024