概率模型是使用卷积神经网络实现的，输出的是一段时间跨度很长的视频，论文中，他们提及了如何从艺术风格的转换中获得了灵感，以及在这种转换中，神经网络被用来生成具有特定艺术家风格的艺术作品，或者混合创作不同艺术家风格的作品。
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为了验证机器学习的效果，该团队将机器生成的创作过程延时视频与真实的延时视频进行对比并发起了问卷调查，共有158名受访者，在评价两则对比视频时，大部分更喜欢真实的延时视频，但是也有小部分受访者会对两则视频产生混淆。
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在他们题为《绘制过去，以实现重现一幅画作的绘制步骤。他们描述了如何利用绘画过程的延时视频训练机器学习算法，【环球网智能报道 记者 张阳】Amy Zhao和她的团队成员正在进行一个新项目研发，合成绘画延时视频》的论文中，名为“时间飞船”（Timecraft）他们希望使用机器学习来帮忙分析重现一幅画作的绘画过程，
绘画的复杂性很大程度上来自于绘画创作中所使用的技术和材料的多样性，比如所用的画笔，颜料的类型。一些现有的方法专注于这种细节，包括基于物理层面来模拟颜料和画笔的笔画。“时间飞船”项目试图通过更高级的方法来避免这种局限性。
尽管这个机器学习的方法还不完美，但是，它确实展示了使用机器学习来倒推艺术品的创作过程是可能的，也许未来某一天，AI真的可以还原出那些世界名画的绘制过程。
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