近年 AI 技術日趨成熟，新聞時有報道以AI技術製作油畫，甚至將AI作品投放於拍賣市場。不過，過往所見有關技術多只用在西方藝術創作上，近日一位普林斯頓大學學生 Alice Xue 便將目光投向東方藝術，將有關技術應用在中國山水畫創作中。
今年的普林斯頓2020年優秀畢業論文獎得主 Alice Xue，利用 AI 技術開發了一款名為 SAPGAN（Sketch-And-Paint GAN）的生成對抗網絡（GAN，Generative Adversarial Network，讓兩個 AI 神經網絡相互博弈的學習方法）框架，這系統可以產生傳統的中國山水畫。
這個 AI 在創作流程上和人類繪畫一樣，先畫草圖後著色。系統模型在製作步驟上，會跟足傳統中國山水畫的繪製過程，就是先勾畫出大致輪廓，透過勾、皴、點、染等步驟，再進行渲染。整個系統透兩個模型先後運作，首先 SketchGAN 系統從圖畫樣本中採集高解像度邊緣圖，再以 PaintGAN 系統解讀所得採集樣本，繼而產生一幅山水畫。（見下圖）
論文還提及在最後評測試，安排了一項242人參加的圖靈視覺測試，評估者每人觀看了18幅畫，其中六幅來自 SAPGAN，研究發現有55%受測試者把由 SAPGAN 創作的山水畫誤認為是人類藝術創作。當中最令人意想不到的是，作者分別比較以母語為中文和英語的測試者數據，發現70%以中文為母語的人會把 SAPGAN 的畫誤認為是人類藝術，遠比整體55%要高，這表示比較有機會接觸山水畫的華人，反而更容易誤判而被 AI 作品欺騙。
Alice 所收集的山水畫數據，所有原圖為512X512 像素。(圖片來源：arxiv.org)
為了改進 SketchGAN 的能力，Alice 提高了系統數據收集數量，其中包含來自普林斯頓藝術博物館收藏的2192幅中國傳統山水畫。她表示，普林斯頓大學藝術館開放了數碼版中國畫館藏，這對她在研究時收集數據很有幫助，但她發現大多數研究人員還沒有充分利用它。而她亦已把自己因這項研究所收集得來的數據，放在 GitHub上給予公眾使用。
Alice 認為，這項研究可以為真正的人工智能原創藝術創作奠定基礎。她說，該模型不僅適用於中國畫，還可以推廣到其他藝術風格。
論文出處：https://arxiv.org/pdf/2011.05552.pdf
GitHub 數據：https://github.com/alicex2020/Chinese-Landscape-Painting-Dataset
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【本文經編輯刪節，原文刊於「藝文」。】