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An Abstract Painting Generation Method Based on Deep Generative Model

机译：一种基于深生成模型的抽象涂装方法

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Computer technology provides new conditions and possibilities for art creation and research, and also expands the forms of artistic expression. Computer-created art has thus become one of the important forms of art. In this paper, we proposed a novel method of generating abstract paintings. We used the public painting dataset WikiArt and designed a A"-Means algorithm that automatically finds the optimal K value to perform color segmentation on these images, and divide the picture into different color blocks. We proposed the concept of the collection of color block (CoCB), which records all color block information of the segmented image and serves as an intermediate vector for the generation of abstract painting. We extracted the CoCB as an empirical sample and used a learning model based on deep learning to automatically generate brand-new CoCBs. We then converted the CoCBs into an abstract painting, so that the generated abstract painting also followed certain aesthetic rules. Experiments showed that the resulting abstract painting have great visual impact, and some of them have been installed as decorations in public and private spaces, as well as art institutions. Also, some artists and designers have used the results in their work.
机译：计算机技术为艺术创作和研究提供了新的条件和可能性，并扩大了艺术表达的形式。因此，计算机创造的艺术成为重要的艺术形式之一。在本文中，我们提出了一种生成抽象绘画的新方法。我们使用了公共绘画数据集Wikiart并设计了一个“-means算法，它自动找到最佳k值以在这些图像上执行颜色分割，并将图片划分为不同的颜色块。我们提出了颜色块集合的概念（ COCB），其记录分段图像的所有颜色块信息，并用作抽象绘画的中间向量。我们将COCB作为经验样本提取，并使用基于深度学习的学习模型自动生成全新的COCB 。然后，我们将COCBS转换为一个抽象的绘画，使生成的抽象绘画也遵循某些审美规则。实验表明，由此产生的抽象涂料具有很大的视觉影响，其中一些人已在公共和私人空间中安装了一些装饰品，以及艺术机构。此外，一些艺术家和设计师在他们的工作中使用了结果。

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