众所周知，毕加索是一位西班牙的天才画家，在20世纪时没有哪位艺术家能够像毕加索一样画风多变。毕加索的作品通常被分为9个时期，时期的名称尚有争议，大致是“蓝色时期”、“粉红色时期”、“立体主义时期”、“晚期”。在神经网络的帮助下，研究人员重塑了一幅毕加索在其“蓝色时期”创作并绘制的图像。那时的毕加索对人生开始了一次重要的反省并开始体会人生的忧郁，他用蓝色作为基调，避开轻松的线条以简单的图样来描绘人物，给人一种虚幻的感觉。这幅《The Old Guitarist》（《老吉他手》） 可能是毕加索“蓝色时期”最著名的画了。它可以追溯到1903-1904年，当时这位年轻的艺术家生活在巴黎，而且正处于他一生最贫困的时期。毕加索用蓝色来表现他当时所经历的痛苦和凄凉。
而让这幅画变得扑朔迷离的是画中涂料下隐约可见的幽灵般女人的脸，这一点艺术史学家早就注意到了。1998年，这幅画所在的芝加哥艺术研究所的文物保护师用X射线和红外光线拍摄了这幅画，以观察其表面下的情况。
这些图像显示了一幅完全不同的画，它描绘了一个伸出左臂的呈坐姿态的女人。研究人员随后将这幅画与毕加索当时写给同事的信中勾勒出的构图进行了匹配。
这些发现震惊了艺术界，一些艺术家在其早期特别贫困的时候，会在画布上重复作画。
这幅新图像为艺术家们探索毕加索的绘画生涯、绘画主题以及他在蓝色时期的思考提供了一个非常重要的思考维度。正因为他是20世纪最重要的艺术家，因此这一发现意义非凡。
但从美学的角度来看，研究人员设法重塑的结果难免令人有些失望。红外光线和X射线图像仅显示出非常模糊的轮廓，虽然它们可以用来推断艺术家使用的油漆量，但却无法显示颜色或样式。因此，艺术界需要一种能够更加真实地重建失传画作的方法。
伦敦大学学院的Anthony Bourached和George Cann首次使用了一种称为“神经风格迁移”（neural style transfer）的机器视觉技术来重塑这幅图中丢失的颜色。他们的方法使这幅画被纳入毕加索蓝色时期的一部分。
研究人员们使用同样的方法重塑了其他艺术家的画作，并表示这有可能改变艺术史学家的工作方式。
2015年，德国图宾根大学的Leon Gatys和同事开发了“神经风格迁移”技术。它来自于神经网络在学习和识别不同类型图像所采用的特殊方式。
神经网络由可按不同比例分析图像的层组成。第一层可以识别诸如边缘的粗略特征，第二层可以看到这些边缘如何形成简单的形状（如圆形），第三层可以识别形状的图案，例如识别出两个圆形靠在一起，再下一层则可以将这些成对的圆形标记为眼睛。
这种神经网络可以识别从达芬奇到梵高再到毕加索的各种风格的绘画中的眼睛。因为在每种情况下，“眼睛”都会形成一种机器可以识别的相似图案。
Gatys和他的同事进一步训练出了一个能够识别艺术风格的神经网络，例如让这个神经网络去区分梵高和毕加索的画。
他们发现：识别艺术风格的能力与识别人脸和辨别物品的能力完全不同。事实上，Gatys和他的同事们不仅能够将这种识别艺术风格的能力从神经网络识别图像的过程中提取出来，还可以反过来利用这种能力。他们将图像输入神经网络，然后再将样式叠加到图像上。
这个过程使他们可以将任何图像转换成另一位艺术家的风格。
这一成果的影响巨大，各种团体都用它来制作任何选定艺术家风格的艺术品、漫画，甚至是电影。
这一成果同样适用于毕加索的作品，既能够制作出毕加索立体派绘画风格的图像，还能够产生他“粉红色时期”甚至是“蓝色时期”的图像。
Bourached和Cann在得知这项技术之后，他们拍摄了藏在《老吉他手》图纸下的“坐着的女人”这幅画作的X光图像的手动编辑版本，并通过神经网络进行转换。这个网络已经训练成熟，可以将图像转换成毕加索“蓝色时期”的风格。
而这个实验的结果就是：这幅画的全彩版本与毕加索在绘画时所探索的风格完全相同。他们表示：“我们提出了一种新的重塑丢失艺术品的方法，将‘神经风格迁移’技术应用于藏在图纸之下的艺术品的X光图像，从而重塑丢失的艺术品。”
当然，我们无法知道毕加索究竟是如何做画的。但是Bourached和Cann表示，他们的目标是通过重塑隐藏的艺术品来扩大对艺术家们绘画意图，创作思想以及一些绘画失误的了解。他们说：“我们结合隐藏于原始的艺术品，进行主观的人工输入和‘神经风格迁移’的方法有助于拓宽对艺术家创作过程的了解。”
这是一项有趣的工作，它为复制和研究丢失的艺术品提供了新的途径。而且这幅“坐着的女人”并不是他们找回的唯一丢失的图像。该小组还复制了一幅被认为是由西班牙画家圣地亚哥·鲁西诺（SantiagoRusiñol）创作的图像，这幅画随后于1904年由毕加索绘制完成。
当然，这仅仅只是一个开始，艺术史学家可能会觉得这项技术有进一步发展的潜力。
https://www.technologyreview.com/s/614333/this-picasso-painting-had-never-been-seen-before-until-a-neural-network-painted-it/实习/全职编辑记者招聘ing
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