由 Metro 制作的版权绘画重新描绘了深圳这座城市。
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SIGGRAPH 2023 海报演示“地铁重新插图：使用神经网络增量生成风格化绘画”探索了技术与视觉艺术的融合，展示了一个用于在城市地铁铁路地图上标记时间序列数据的交互式系统以及一个神经画家生成虚拟画布上的油画般的笔触。在这里，我们采访了演讲者，他们分享了他们的研究背后的灵感及其在城市规划、艺术或其他领域的潜在应用。
SIGGRAPH: 是什么启发您使用神经网络探索城市地铁地图风格化油画的增量生成？为什么这项研究很重要?
税波、石楚凡、聂晓梅：《城市流图》的创作灵感来自我们对城市发展中人文印迹的关注。轨道交通系统的发展是城市现代化的重要人文特征之一。地铁路线不仅是在城市中快速穿梭的导航工具，其变化也讲述着城市扩张和发展的故事。在不同的自然和人文环境影响下，城市的交通系统的发展也呈现出不同特征。使用神经网络生成随着时间变化的的风格化地图，使我们能够以视觉艺术呈现城市发展的动态性质。
通过将机器学习应用在媒体艺术中，本项目探索了一种新的数据可视化形式。此外，它可能为城市规划者和决策者提供一种观察和沟通城市空间中地铁系统演变的新方法，为城市发展中潜在的参与性讨论提供媒介。
SIGGRAPH: 神经画家采用什么技术在虚拟画布上生成类似油画的笔触？
税波、石楚凡、聂晓梅：参考油画由笔触层叠构成的这一特性，我们通过数据标注出每一笔触的参考图像，神经网络绘图器不断迭代计算当前生成的图像和参考地图图像之间的损失，以增量的形式将虚拟笔触应用到画布上。这种方法允许神经网络不断更新其参数并生成有效混合颜色和形状，通过笔触的叠加和色彩的融合，呈现出模拟实际油画的效果。
SIGGRAPH: 用于增量生成城市地铁地图风格化油画的神经网络架构的关键组件是什么？
税波、石楚凡、聂晓梅：本项目的关键组成部分包括数据标记系统、笔画生成算法和动画编码过程。数据标注系统收集并构建城市地铁线路的时间序列数据，并生成参考图像。笔触生成算法是神经网络绘图器的一部分，它根据标记数据生成的参考图像仔细地将每个笔触绘制在虚拟画布上。动画编码过程创建了一个延时视频，展示了绘画从空白画布到最终艺术品的过程，展示了城市地铁线路随时间的发展。
SIGGRAPH: 系统如何确保城市地铁地图呈现的准确性和一致性？
税波、石楚凡、聂晓梅：我们通过使用细致的数据标记来确保准确性和一致性，在此过程中通过与实际地铁地图进行交互并标注车站和线路的坐标，进而生成包含地铁系统时间序列的 JSON 数据文件。生活中常用的地铁地图通常根据排版需求进行过简化和缩放，我们在笔触生成过程中将数据与实际的卫星地图进行对应，以呈现地铁线路的准确位置和整个城市交通发展的真实尺度。
SIGGRAPH: 使用神经网络增量生成城市地铁地图风格化油画对于城市规划、艺术或其他领域有什么潜在的应用或影响？
税波、石楚凡、聂晓梅：这项技术的潜在应用是多样的。在城市规划中，可视化可以帮助理解和传达地铁系统的发展及其与城市结构的融合。对于艺术创作，该项目从机器学习的视角探索了地图学、城市主义和传统绘画的融合，扩展了数字媒体艺术的前沿。此外，在教育方面，它可通过可视化工具让学生参与地理和城市研究。而其本身作为艺术作品，在公共设施或交通枢纽中可以增强环境的美感，同时还提供有关地铁发展的历史和现状的信息内容。
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税波，清华大学电子信息专业硕士研究生、微软金牌学生大使。他的研究兴趣包括人机交互和可视化。2023年，他曾在英特尔公司实习，进行AIGC产品的用户体验工程和交互设计工作。他的作品旨在通过创新设计连接个人和不断发展的数字世界，在 SIGGRAPH、ACM MM、ACM IDC、中国设计智造大奖、社会创新区域论坛、儿童友好设计奖/博览会和联合国人居署《智慧冬奥与可持续发展报告》等发表和展出。
石楚凡是清华大学电子信息专业的硕士研究生。他曾在腾讯AI Lab和英特尔公司实习，从事自然语言处理和深度学习项目，积累了丰富的实践经验。在 EMNLP 和 SIGGRAPH 等著名会议上发表论文。
聂晓梅博士，是清华大学深圳国际研究生院的副教授，主要致力于数字媒体、社会创新设计和当代艺术设计的跨学科研究。她出版了三本著作，发表了数十篇学术论文，并获得多项学术和教学奖项。在加入清华大学之前，聂博士曾在一家大型企业担任品牌总监多年。在学术追求之外，聂博士也是一名艺术家和设计师。
