在圖像渲染領域，神經繪畫（Neural painting）指的是為一張給定圖像生成一系列筆畫（stroke），并借助神經網絡對其進行非真實性重建。如下圖第一行每張圖像的左下角為真實圖像，以及重建后的非真實圖像；第二行為漸進的繪畫過程。

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對于神經繪畫任務，雖然基于強化學習（RL）的智能體可以一步步地生成筆畫序列，但訓練一個穩健的 RL 智能體并不容易。另一方面，筆畫優化方法在一個大的搜索空間中迭代地搜索一系列筆畫參數。因此，這種低效率的搜索方法極大地限制了基于 RL 方法的泛化性和實用性。

上個月，在一篇 ICCV 2021 Oral 論文中，來自百度 VIS 團隊和羅格斯大學等機構的研究者將神經繪畫視作一個集合預測問題，提出了全新的、基于 Transformer 的框架——Paint Transformer，從而利用前饋網絡來預測筆畫集合的參數。就其效果而言，研究者提出的模型可以并行地生成一系列筆畫，并幾乎能夠實時地得到尺寸為 512×512 的重建繪畫。

更重要的是，由于訓練 Paint Transformer 沒有可用的數據集，研究者設計了一個自訓練的 pipeline，這樣既可以在不使用任何現成數據集的情況下訓練，又依然能夠實現極好的泛化能力。實驗結果表明，Paint Transformer 在訓練和推理成本更低的情況下，實現了較以往方法更好的性能。

• 論文地址： https:// arxiv.org/pdf/2108.0379 8.pdf
• 項目地址： https:// github.com/wzmsltw/Pain tTransformer

研究者在 Hugging Face 上提供了一個試玩界面，用戶只需上傳圖像即可生成動態重建過程和重建后的繪畫。小編也嘗試上傳了一張圖像，生成效果如下所示：

原圖與重建后的繪畫。

動態重建過程如下：

試玩地址： https:// huggingface.co/spaces/a khaliq/PaintTransformer

不過，雖然 Paint Transformer 的效果不錯，但一些 reddit 網友似乎并不買賬。有人認為，「這么簡單的任務根本不需要使用機器學習或神經網絡來解決?！?/p>

更有網友表示，「我曾使用 Processing，僅用 50 行 Scala 代碼就實現了類似的結果?！?/p>

方法

研究者將神經繪畫視作一個漸進的筆畫預測過程。在每一步并行地預測多個筆畫，以前饋的方式最小化當前畫布和目標圖像之間的差異。就其結構而言，Paint Transformer 由兩個模塊組成，分別是筆畫預測器（Stroke Predictor）和筆畫渲染器（Stroke Renderer）。

圖 2Paint Transformer 的自訓練 pipeline。

如上圖 2 所示，給定一張目標圖像 I_t 和中間畫布圖像 I_c，筆畫預測器生成一系列參數以確定當前筆畫集合 S_r。接著，筆畫渲染器在 S_r 中為每個筆畫生成筆畫圖像，并將它們畫在畫布 I_c 上，從而生成結果圖像 I_r。這一過程可以用以下公式（1）來描述：

在 Paint Transformer 中，只有筆畫預測器包含可訓練的參數，而筆畫渲染器是無參數和可微的模塊。為了訓練筆畫預測器，研究者提出了一個利用隨機合成筆畫的自訓練 pipeline。

筆畫定義與渲染器

該研究主要考慮了直線筆畫，這種筆畫可以通過形狀參數和顏色參數來表征。如下圖 3 所示，一個筆畫的形狀參數包括：中心點坐標 X 和 Y，高度 h，寬度 w 和渲染角θ。

筆畫渲染器和參數定義。

對于神經繪畫任務而言，可微渲染是基于筆畫參數合成筆畫圖像并由此實現筆畫預測器端到端訓練的一個重要問題。但是，對于該研究中的特定筆畫定義，研究者沒有采用神經網絡，而是使用了基于筆畫渲染器的幾何變換，從而如預期一樣不需要訓練并且是可微的。筆畫渲染器可以用以下公式（3）來描述：

筆畫預測器

筆畫預測器的目標是為了預測一系列「cover 中間畫布圖像和目標圖像之間差異」的筆畫。此外，為了達到可以模擬真實繪畫過程的抽象程度，研究者希望筆畫預測器在預測很少筆畫的同時，依然可以 cover 大部分的差異區域。

為了實現這一目標，他們在 DETR 的啟發下，提出了一個基于 Transformer 的預測器。該預測器輸入 I_c 和 I_t，生成一個筆畫集合，可以用以下公式（5）來描述：

如下圖 4 所示，筆畫預測器以 I_c 和 I_t ∈ R^3×P ×P 作為輸入，首先采用兩個獨立的卷積神經網絡來提取它們的特征映射 F_c 和 F_t ∈ R^C×P/4×P/4。

損失函數

研究者介紹了像素損失、筆畫之間差異的測量以及筆畫損失。

首先是像素損失。神經繪畫的一個直觀目標是重新創建目標圖像。因此，I_r 和 I_t 之間的像素損失 L_pixel 在圖像級別受到懲罰：

然后是筆畫損失。訓練期間，有效真值筆畫的數量是變化的。因此，按照 DETR，在預定義最大筆畫數 N 的情況下，研究者首先需要在 N 筆畫的預測集 ¯S_r 和真值集 S_g 之間生成匹配機制以計算損失。

推理

為了模仿人類畫家，研究者設計了一種從粗到精（coarse-to-fine）的算法，在推理過程中生成繪畫結果。Paint Transformer 的推理算法如下所示：

實驗

定性比較。如下圖 5 所示，研究者將 Paint Transformer 分別與基于優化和基于強化學習的 SOTA 筆畫繪畫生成方法進行了比較。其中，相較于基于優化的方法，Paint Transformer 可以生成渲染力更強、更清晰的結果。不過，Paint Transformer 的生成效果明顯不如基于強化學習的方法。

定量比較。如下表 1 所示，定量比較的結果與定性比較保持一致。借助生動的畫筆紋理，Paint Transformer 能夠較基于優化的方法更好地表征原始內容。Zhewei Huang 等人論文《 Learning to paint with model-based deep reinforcement learning 》中提出的方法實現了最佳內容保真度，但在抽象處理上較弱。

數值結果表明，Paint Transformer 可以成功地預測筆畫，并優于其他方法。

效率比較。如下表 2 所示，研究者在一個英偉達 2080Ti 上評估了訓練與推理時間。在推理期間，Paint Transformer 以前饋的方式并行地生成一系列筆畫，因而運行速度明顯快于優化基線方法，也略快于強化學習基線方法；對于訓練而言，研究者僅需要幾個小時就可以訓練一個筆畫預測器，從總訓練時長方面比基于優化和強化學習的方法更方便。并且，無模型筆畫渲染器和無數據筆畫預測器可以高效和方便地使用。

消融實驗結果如下圖 6 所示：

風格化繪畫。Paint Transformer 可以方便地與藝術風格遷移方法融合，從而生成更吸引人和風格化的繪畫。研究者使用 LapStyle 和 AdaAttN 等現有風格遷移方法，在風格化內容圖像上生成自然的繪畫。如下圖 8 所示，借助這種富有想象力的方式，研究者生成了具有豐富顏色和紋理的風格化繪畫。