经过 8 万画作+人工注释训练，算法学会了赏析名画

编者按：本文来自微信公众号“HyperAI超神经”（ID:HyperAI），作者：神经小兮，36氪经授权发布。

内容提要：

艺术作品往往寄托着作者内心的情感，人们欣赏一支乐曲、一幅画作，也会产生情感共鸣。计算机又能否理解艺术画作中的情感？斯坦福大学的研究团队正在开发这一算法。

列夫·托尔斯泰说过：「艺术是一种人类活动，一个人通过某种外在符号，有意识地把自己经历过的感受传达给别人，而别人也会被这些感受所感染，真切地体验到这些感受。」

以艺术画作为例，每一幅作品的背后，都蕴藏着画家的某种情感。梵高、毕加索等著名画家，都曾在不同创作时期，通过不同色彩、构图等，表达自己当时所特有的心境与情绪。

梵高的《向日葵》与毕加索的《老吉他手》

计算机能否理解这些艺术画作中所蕴含的感情色彩呢？斯坦福大学的计算机科学研究团队，收集了一个名为 ArtEmis 的新数据集，包含大量的艺术画作及人工标注的相应情感体验，并训练出能够对视觉艺术产生情感反应的计算机模型。

理解画作，从情感标记数据集开始

 WikiArt：线上名画博物馆 

非营利性的志愿项目 WikiArt，自 2010 年上线至今，收录了来自世界各地的视觉艺术作品，堪称大型线上名画博物馆。

据该网站数据显示，截至 2020 年 1 月，该网站共收录来自 3293 位艺术家的 169057 件画作，包括 61 个流派。

WikiArt 主页展示，作品可按流派、风格、

或艺术家国籍、所处年代等分类检索

WikiArt 上面画作数量庞大、分类清晰，因此也成为许多 AI 领域研究者用来训练算法的数据集。

2015 年，罗格斯大学与 Facebook AI 实验室的研究人员，合作开发了 GAN（生成对抗网络），就在 WikiArt 数据上对其进行了训练，让 GAN 能够区分不同风格的艺术。

ArtEmis：诞生于 WikiArt 的新数据集 

斯坦福大学团队则基于 WikiArt 上的作品，创建了一个新的视觉艺术标注数据集 ArtEmis。

他们对 WikiArt 上 1119 位艺术家的 81446 件艺术作品，一一进行了标注。这些作品包括从 15 世纪创作的艺术作品，到 21 世纪创作的现代美术画，涵盖了 27 种艺术风格(抽象、巴洛克、立体主义、印象主义等)和 45 种流派(城市景观、风景、肖像、静物等)，给观众带来非常多样化的视觉冲击。

其中，每个作品要求至少 5 个标注者，写出他们看到这幅画作时的主导情绪，并解释产生这种情绪的原因。

具体来说，要求标注者在观察一件艺术品后，先从 8 种基本情绪状态（愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、娱乐、敬畏、满足和兴奋）中，选一种自己所感受到的主要情绪，如果以上 8 种情绪都不是，也可以标注「其它」。

标注了情绪感受之后，标注者需要再用文字，进一步解释自己为什么产生这种感觉，或者为什么没有任何强烈的情绪反应。

以下为人工标注者为画作标注的情感标签，以及详细解释：

这份标注工作最终由亚马逊众包平台的 6377 名标注者完成，总共耗时 10220 个小时。

团队表示，与其他现有同类数据集相比，ArtEmis 的标注使用了更加丰富、感性且多样化的语言，这些标注形成的语料库，共包含了 36347 个不同的词语。

ArtEmis 数据集

视觉艺术的情感标记数据集

发布机构：斯坦福大学，巴黎综合理工学院以及阿卜杜拉国王科技大学

包含数量：共 439121 条画作标注

数据格式：csv

数据大小：21.8 MB

地址：https://hyper.ai/datasets/14861

 一个可感知情感的算法，是怎样炼成的

为了让计算机也能够像人类一样，对视觉艺术产生情感反应，并用语言证明产生这些情感的原因，团队基于这一大规模数据集，训练了一个 Neural Speaker（神经表达者）。

斯坦福大学 HAI 学院的教授 Guibas 表示，这是计算机视觉领域中一项新的探索。此前经典的计算机视觉方法，往往是指出图像中有哪些内容，比如：有三只狗；有人正在喝咖啡……而他们的这项工作，则是定义视觉艺术中的情感。

经过 ArtEmis 数据集训练之后，算法识别出不同的画作中蕴含的情感，并自动生成了这样判断的依据，示例结果如下：

论文中介绍了具体训练思路。首先，用 ArtEmis 来训练模型，实现艺术画作的情感解释问题。这属于经典的 9 路文本分类问题，团队使用基于交叉熵的优化，应用于从头开始训练的 LSTM 文本分类器，同时也考虑对为这个任务预训练的 BERT 模型进行微调。

另外，让计算机对人类通常会对作品产生的情绪反应进行预测。

为了解决这个问题，团队将输出和 ArtEmis 用户标注之间的 KL-分歧最小化，以此对基于 ImageNet 的预训练 ResNet32 编码器进行微调。

对于给定的一幅画作，分类器先判断其传达的情感是积极还是消极，再进一步判断具体是哪种情感。

团队介绍，对于一幅画作，算法不仅能够感知整体的情感色彩，还能区分画中不同人物的感情。以这幅伦勃朗的《被斩首的圣施洗者约翰》为例，AI 算法不仅捕捉到了被斩首的约翰的痛苦，还感知到了画中被献首的女性莎乐美的「满足」。

算法对《被斩首的圣施洗者约翰》生成的情感标注

当算法拥有了共情能力

人类的情感非常丰富且复杂微妙，即使是我们人类自己，也并不能百分之百理解某些艺术家想要表达的心情，所以，要让 AI 精准地理解艺术家的意图，目前必然还存在一定挑战。

不过，此次 ArtEmis 数据集的发布，已经让 AI 在处理图像情感属性方面，迈出了第一步。

团队表示，待进一步研究与改进之后，算法或许能够感知人类的悲欢，艺术家便可借助算法，评估自己的作品是否能达到预期的情感表达效果。另外，一旦算法能通人性，人机交互的过程也将更加自然、和谐。

新闻来源：

https://techxplore.com/news/2021-03-artist-intent-ai-emotions-visual.html

数据集论文：https://arxiv.org/pdf/2101.07396.pdf

项目主页：https://www.artemisdataset.org/#videos

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