创意：图像风格迁移，辅助美术教学
正在参加百度深度学习线上培训，在老师介绍的PaddleHub应用中，我从图像风格迁移想到了其中一个应用——辅助美术教学，与大家共享。
人工智能悄然改变着人类的生活方式，深度学习更是走在人工智能的前列，不断取得鼓舞人心的成果。
作为深度学习的各类“产品”，如何与生活中的具体细节相对接、实现技术转化，需要创新创意的理念和思路。在学习图像风格迁移时，我想到了美术辅助教学。根据不同风格的美术作品，可以进行不同风格、不同程度的融合，一方面可以首先生成相应风格的作品供学生参考，另一方面学生创作的融合作品可以作为数据集进一步校正提升模型的精度，达到相互促进、相互发展的良性互动。
以下分别为原图和风格图：
根据参数alpha可调整融合图像与风格图的相似程度，此参数在0-1之间；以下分别为alpha = 1.0和alpha = 0.2的效果图。
alpha = 1.0 alpha = 0.2
通过两图可看出，通过alpha参数调整，可实现风格图与原图的融合占比调整；alpha越大风格图的融合占比越高。根据图像风格迁移技术，可提供两类风格的美术作品，通过alpha调整进行融合，为学生提供丰富的学习素材。同时高质量的学生作品也可以作为数据集，进一步训练深度学习模型，两者相互促进。
在绘画领域强调中西融合，图像风格迁移可作为美术教学的辅助手段；但人工智能仍处于不断发展完善阶段，与专业人士的能力仍不可同日而语，因此需要老师的指导和校验，当前只能作为辅助手段。
此外在PaddleHub体验材料中还有许多创意点可切入，如图像的抠图和合成，可以给出比Photoshop更加逼真、更加高效的结果，如拍摄婚纱照；视频检测中可以针对校园电梯等暴力及公安部门需要重点关注的类比进行预警。
最后衷心感谢百度提供此次难得的学习机会，技术上受益匪浅，精神上催人奋进！
此项目链接地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/718401
其中版本202008131118为PaddleHub体验材料，alpha = 1.0；版本202008131120，alpha 修改为0.2，风格与原图更加接近。由于时间原因未进一步细化参数，仍有很大空间。