毕加索《老吉他手》画下的女性
在神经网络的帮助下，研究人员重建了毕加索在蓝色时期创作和绘制的图像。
《老吉他手》（The Old Guitarist）可能是毕加索蓝色时期最著名的画作。1903至1904两年中，这位当时还年轻的艺术家在巴黎的生活十分贫困。毕加索在画作中用蓝色代表他当时所经历的情感上的痛苦和孤独。
但《老吉他手》之所以有趣还有另一个原因。艺术史学家们早就注意到，在这幅画下面隐约可见一个幽灵般的女人脸。1998年，这幅画所在的芝加哥艺术学院的保护人员用X射线和红外线拍摄了这幅画，以了解在该画表面下到底隐藏着什么。
X射线和红外线下的图像显示了一幅完全不同的画。它描绘了一个坐着的女人伸出她的左臂。然后，研究人员将这幅画与毕加索当时在给同事的一封信中草拟的一幅作品进行比对。
这些发现让艺术界为之着迷。艺术家们经常在早期作品上再次作画，尤其是在画布供应不足的贫困时期。
这幅新的图像为我们提供了一个重要视角，让我们得以了解毕加索的作品、作品主题以及他在忧郁时期的思想。又因为毕加索可能是20世纪最重要的艺术家，这就更加重要了。
但从美学的角度来看，研究人员所取得的结果令人失望。红外线和X射线图像只显示了模糊的轮廓，虽然这些线索可以用来推断画家使用颜料的数量，但推断不出颜色或风格。因此，以更真实的方式重建这幅丢失的画作将会产生巨大的价值。
伦敦大学的安东尼·波拉奇和乔治·坎恩首次使用一种名为“神经风格迁移”的机器视觉技术来恢复遗失的毕加索彩绘作品。用他们的方法恢复的这幅画作被视为毕加索蓝色时期的作品。
研究人员用同样的技术也恢复了其他艺术家失传的画作，并表示这有可能改变艺术历史学家的工作方式。
神经网络绘制《老吉他手》画下女性的过程
背景知识：2015年，德国图宾根大学的莱昂盖茨（Leon Gatys）和他的同事开发了神经风格迁移技术。该技术源于对神经网络学习识别不同类型图像的方式的洞察。
神经网络由不同尺度的图像分析层组成。第一层可能识别像边缘这样的广泛特征，下一层可以看到这些边缘如何形成像圆圈这样的简单形状，再下一层可以识别形状的模式，比如两个紧密相连的圆圈，而另一层可能将这些对圆圈标记为眼睛。
这种网络能够识别各种风格画作中的眼睛，从列奥纳多·达·芬奇到梵高再到毕加索等等。每一种情况下，眼睛都会形成一种类似的模式，而机器可以识别出来。
盖茨在此基础上进一步训练了这样一个网络模型来识别艺术风格，例如，区分梵高和毕加索。
盖茨的关键发现是，区分风格的能力完全独立于识别人脸或其他物体的能力。事实上，该技术能够独立出这种识别能力，并反过来使用它。将一幅图像输入神经网络模型，然后该模型就可以风格化这张图像。
这个过程可以将任何图像转换成某个特定艺术家的风格。
毕加索
这项工作影响巨大。众多个人和团队用这项技术来创作艺术作品、漫画，甚至是任何特定艺术家风格的电影。
这一过程对毕加索画作也同样有效，让生成具有毕加索立体派绘画风格的图像成为可能。当然，生成毕加索玫瑰时期或蓝色时期风格的画作也可以。
这就是波拉奇和坎恩的切入点。他们手工编辑了《老吉他手》的X光照片，并输入神经风格模型。该训练模型可以将图像转换成毕加索蓝色时期的艺术品风格。
最终结果便是上图这幅作品的全彩版本，它完全符合毕加索早期作画时探索的风格。研究人员说:“我们提出了一种重建遗失艺术品的新方法，通过将神经风格转移到X射线图像上，风格化图像，从而重建遗失的艺术品。”
当然，我们知道毕加索不可能是这样画这幅画的。但波拉奇和坎恩表示，他们的目标是通过重建被隐藏的艺术品，拓宽对艺术家意图、错误和沉思的理解。他们说:“我们将原始但隐藏的艺术品、主观的人为输入和神经风格迁移结合起来的方法，有助于拓宽对艺术家创作过程的洞察。”
这是一项有趣的工作，它提供了一种重现和研究遗失艺术品的新方法。而且这并不是他们找到的唯一一张丢失的照片。该团队还复制了一幅被认为是西班牙画家圣地亚哥·鲁西诺(Santiago Rusinol)创作的图像，毕加索曾在1904年临摹过该画作。
这当然只是一个开始，艺术史学家们可能会让这项技术走得更远。
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