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　　【新智元导读】1月20日，国外多家媒体报道，暮光之城女主角 Kristen Stewart 发表了一篇关于图像风格迁移的人工智能论文，引起业内广泛讨论。不少人感叹，人工智能领域将迎来一位高颜值研究者。不过，最近 Quora上的讨论却不那么激动，众多业内人士纷纷指出，Kristen Stewart 的研究根本算不上是一篇人工智能论文，充其量只能算一篇博客，j2直播，并且毫无价值，完全没有新意。

　　几天前，人工智能研究界忽然掀起一阵喧哗——ArXiv上出现了一篇电影《暮光之城》的女主角 Kristen Stewart 署名的学术论文，内容有关使用神经网络进行图像风格迁移的技术，并以电影《Come Swin》为案例进行研究。

　　国外许多媒体纷纷跟进报道，其中包括 Quartz 就使用了《Kristen Stewart （对，就是众所周知的 Kristen Stewart ）刚刚发表了一篇人工智能论文》的大标题。

　　近日，Quora上，一些机器学习业内人士对这一话题展开了讨论，他们基本的观点是：Kristen Stewart 署名的文章根本算不上是一篇“人工智能论文”，最多只是一篇博客，从内容上来说，与 Prisma 此前的研究论文有很大的相似性，基本是重复工作。

　　随着人工智能越来越火，直播，似乎任何事情都可以跟人工智能沾边，Kristen Stewart 的真实意图是什么现在不得而知，但是媒体上动辄“AI+”的大标题，确实有误导之嫌。

　　我们先来看一下论文的主要内容：

　　在摘要部分，作者写道：Neural Style Transfer 是最近开发出来的一种令人瞩目的技术，利用神经网络将一幅图像重新描绘为源图像的艺术风格。这篇论文探讨了在电影制作中使用这种技术的过程，利用Neural Style Transfer 将影片《Come Swin》中的关键场景转换为印象主义风格绘画，《Come Swim》这部影片也正是受了印象主义风格的启发。我们记录下了如何在逐次迭代的创作过程框架中使用这种技术使画面呈现理想的结果，并提出了一种将广阔的参数空间映射到一组关键创意控制元素（control）的方法。我们希望这种映射方法能为以后的研究提供参考。

　　可以用论文中的一张图来看懂作者的研究意图：

　　输入左边的图片+系统内存储的照片风格（中），得到最右边风格变换后的照片。这就是神经网络图片风格迁移。

　　论文：

　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/1701.04928v1.pdf

　　总共3页。

　　1. 把 Kristen Stewart 去掉，ML 界不会有人看这篇论文超过两次

　　俄罗斯斯科尔科沃理工学院信息工程与数据专业硕士， Facebook AI 研究室2016年实习生 Roman Trusov 说：

　　他们几乎从来没有想过这个问题。这不是一份研究论文，并且也不算关于人工智能的。报道的题目唯一正确的部分是“Kristen Stewart”。这，就是我的看法。

　　他们做了什么：他们下载了一个经过预训练的、可用的架构，将自己的图像在这一框架上运行，不需要训练任何东西。难点在于找到一个足够轻量（lightweight）的解决方案（vgg16 vs vgg19），并且设置降噪的常规。

　　如果你把文章中的“Kristen Stewart” 名字去掉，ML 界不会有人看这篇论文超过两次，这么说你应该能理解其中的科学含量有多少了。