按数字作画

不像电脑应用程序被编程来施加特定的绘画效果——一种印象派的阴霾, 说到另一个图像上, 制作这幅图像的算法可以自动提取任何艺术家的风格. 这个过程, 被称为深度学习, 涉及到的算法, 以人类神经系统为模型, 这使得计算机能够从经验中学习, 当它接收更多数据时，根据数学规则修改它的行为. 弗朗索瓦和穆合作的网络, 叫做卷积神经网络, 以视觉皮层为模型, 大脑中主要处理视觉信息的部分.

使用名为Python的编程语言和名为Caffe的算法模板, Francl和Mu将宾根论文中的数学公式翻译成大约650行代码, 并排坐在富尔顿霍尔计算机科学实验室里. 这项工作需要几个小时的“试错和调试”，Francl说. “我们必须确保我们的计算直觉与数学方程一致，”穆补充说. 上图是计算机提高其对梵高笔触的逼真度的第512步(此后质量趋于稳定)。, 表示大约6个小时的计算时间.

学生们在一系列笔触风格上测试了该算法，从J. M. W. 从特纳到乔治·修拉的点画, 将这些风格转换到彩色照片上, 例如, 后湾天际线. 这样做的时候, 他们在项目中遇到了缺点, 例如，它无法理解缺乏独特表面纹理的艺术, 萨尔瓦多Dalí很时髦 记忆的持久性 (1931).

捕捉梵高对色彩的运用, Francl和Mu为t宾根算法写了一个扩展，得到了这里所示的天空, 但它的应用被证明是有限的. 两人还试图提取艺术家的整体风格，使用了毕加索的45幅立体派作品. 他们的结论是:至少对那位艺术家来说，“平均水平变得毫无意义。.”

今年秋天，弗朗索瓦将在麻省理工学院学习认知科学. 穆是2016年的金水学者.