StrokeNet：a neural painting environment

本文主要是介绍StrokeNet：a neural painting environment，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Abstract

这些年来，我们已经看到了图像生成模型的巨大成功。 通过神经网络生成图像通常是基于像素的，这与人类使用画笔创建艺术品的方式根本不同。为了模仿人类绘画，需要环境和代理之间的相互作用以允许试验。但是，环境通常是非可微分，导致收敛速度慢和计算量大。

我们提出了一个新颖的模型StrokeNet，其中代理人是根据绘画环境的精心制作的神经近似来训练的。 通过这种方法，我们的代理人能够以无监督的方式学习比强化学习方法更快地写出MNIST数字等字符。

Introduction

为了学习绘图或书写，人首先在视觉上观察（编码）目标图像并使用笔或笔刷来涂抹（解码），以重建原始图像。对于有经验的画家，他或她在采取任何行动之前预见到结果，并且可以选择最佳动作。

由于中间渲染程序，基于笔划的图像生成与传统的图像生成问题完全不同。对于基于笔画的方法，不是学习生成图像，更多的是学习操纵绘画程序。解决问题的直观、有效的方法是首先使用神经网络学习从笔画数据到结果图像的映射，这类似于学习绘画经验。这种软件映射的一个优点是它提供了连续的转换。对于任何绘画程序，都是基于沿动作轨迹的坐标点计算图像的像素值。特定像素由离散像素坐标索引，也就是根据离散像素点的坐标得到特定点的像素

我们通过给出“笔画”的正式定义来进一步定义“绘图”。 在本文中，“笔画”由颜色，笔刷半径和一系列元组组成，包含沿轨迹的每个点的坐标和压力。

基于这些想法，我们训练了一个可微分的近似我们的绘画软件，我们称之为“生成器”。然后我们通过训练CNN作为代理来测试发生器，该代理将图像编码成“笔画”数据作为生成器的输入。 我们提出的架构StrokeNet基本上包括两个组件，一个生成器和一个代理。

最后使用仅在原始MNIST数据集上训练的分类器评估代理的质量，并在生成的图像上测试分类器。

Related Work

VAEs、GANs在图像生成领域取得了巨大的成功。这些模型直接生成图像到像素级，因此可以通过有效的反向传播进行训练。

为了模仿人体绘图，图形和机器学习社区都进行了尝试。 传统上，试错算法（Hertzmann，2003）被设计成通过最小化能量函数来优化笔划放置，结合启发式，例如，限制笔划的数量。最近基于深度学习的方法通常分为两类：基于RNN的方法和强化学习。

对于基于RNN的方法，如SketchRNN和Graves的RNN手写生成，它们都依赖于顺序数据集。 因此，对于不成对的数据，不能应用这些模型。对于基于强化学习的方法，这些方法训练与绘画环境交互的代理。 对于具有如此大的连续动作空间的强化学习任务，训练过程可能在计算上是昂贵的并且可能需要较长的时间才能收敛。

可微分辨渲染是计算机图形学中广泛研究的主题。 它用于解决逆渲染问题。一些可微分渲染器明确地模拟了参数和观测之间的关系，其他人使用神经网络来近似结果，因为神经网络是强大的函数逼近器。

StrokeNet的结构

Stroke的定义

我们的笔划由更少的点组成。我们认为许多轨迹点是多余的，因为笔划线可以通过具有较少锚点的样条曲线来拟合。例如，为了拟合直线，无论长度如何，仅需要两个端点。

对这些值进行归一化，使得坐标对应于默认的OpenGL坐标系。

Agent and Generator

Generator

生成器分为两个部分：

• position encoder：把$(xi;yi;pi)$编码成$64\ast 64$的特征图；
• brush encoder：把颜色和半径编码成$64\ast 64$的特征图。

最后把两个encoder得到的特征图进行concat，送入反卷积层中进行解码。

为了保留每个点$(xi;yi;pi)$的顺序和压力信息，位置编码器首先通过在该点上放置亮点将$(xi;yi)$映射到$64\ast 64$矩阵上的相应位置。这是通过2D高斯函数建模的，其峰值缩放（sigma）为1，这简化为：

对于 i 从 1 到 n 的所有点都计算一遍$64\ast 64$特征图上每个点$(x;y)$的值，最后得到16个单通道的特征图，每个特征图上都有16个点中的一个点。

通过乘以相应的压力$pi$，现在有16个位置特征。生成器的这一部分用随机坐标单独训练，直到它产生准确可靠的信号。这一步相当于一个映射，通过将16个点的坐标映射到$64\ast 64$特征图的相应位置。

但是，如果我们直接将这些特征馈送到网络的（反）卷积层中，则由于单个亮度特征的稀疏性，生成器部分失效。相反，我们采用每两个相邻的特征图并将它们加在一起，最终得到15个单通道的特征图。现在，每个特征图$fi$表示笔画的一部分。

通过学习连接$n-1$段曲线，我们能够重建笔画。通过附加编码颜色和半径数据，我们现在具有$64\ast 64\ast n$形状的特征图。最后再将这个特征图送入反卷积层中。

Agent

代理是类似VGG的CNN，其将目标图像编码成基础笔划表示s。具有不同激活的三个并行FC解码器用于解码来自该特征的位置（tanh），压力（sigmoid）和brush data（sigmoid）。使用平均池化而不是最大池化来改善梯度流。

Environment

用于拟合锚点的的样条曲线通过所有控制点，与更常用的Bezier曲线不同。然后通过采样点进行插值，并在每个中心点周围绘制圆圈。对于圆内的每个像素，其颜色取决于各种因素，包括画笔的属性，混合算法等。

Training Methods

Dataset for generator

使用三体运动的方法，我们收集了大约600K图像，因为几乎没有生成成本样本。（这部分不太明白）

Dataset for agent

为了证明我们的神经环境的有效性，我们训练了一个代理人在几个流行的数据集上执行绘图任务，从字符到绘图，生成器部分被冻结。

为了证明我们的神经环境的有效性，我们训练了一个代理人在几个流行的数据集上执行绘图任务，从角色到绘图，生成器部分被冻结。

对于MNIST和Omniglot，我们训练了一个代理人在一个笔画中绘制字符。 我们后来在更复杂的数据集上训练了the recurrent StrokeNet，如QuickDraw和KanjiVG。 我们使用抗锯齿和填充将所有输入图像的大小调整为$256\ast 256$。

Loss Fuction

首先，我们训练由函数pos引导的位置编码器，该函数将坐标映射到具有$l_2$距离的$64\ast 64$矩阵以测量损失。接下来，我们冻结位置编码器并训练生成器的其他部分，再次使用$l_2$损失来测量三体数据集的性能。可以发现，较小的批次大小可以产生更准确的图像。我们训练生成器的批次大小为64，直到损失不再增加。 然后我们将批次大小设置为32以锐化神经网络。

这里求和项约束相邻点之间的平均距离，其中$\lambda$表示惩罚强度。如果我们丢弃这一项，那么代理就无法了解笔画中点的正确顺序，因为生成器本身对所有输入情况都不鲁棒，并且很可能对相邻点之间具有大间隙的序列产生错误的结果。简单来说就是尽可能让神经网络产生一系列有顺序的坐标点。

Experiments

Single-Step StrokeNet

可以看出，单个笔画为不同形状提供了丰富的表现力。在Omniglot数据集上，由于许多字符由多个笔划组成，而代理只能绘制一个笔划，因此代理会尝试捕获字符的轮廓。

Recurrent-Step StrokeNet

对于更复杂的数据集，需要多个笔画步骤。 同样，代理可以很好地捕获给定图像的轮廓。

github代码

这篇关于StrokeNet：a neural painting environment的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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