2015年,Google 孵化出DeepDream,一個瘋子才會有的計劃。
實際上Google是把原有的Inceptionism圖片生成技術,開源後成為Deep Dream的雛形,一個原本用來將圖片分類的AI,終於開始自生長,演化出我們不知道的世界。
例如,在把一張圖片投喂後,選擇某一層神經網路(Google 的神經網路有 10-30 層)進行重複處理的次數和變形程度,就能演化成一張後現在神作。而這一技術正向令人不安的方向發展。
如果以前還是經過拼貼而成一些炫目迷離色彩的調調,現在的人性化探索就毛骨悚然了。踏著自行易容變形的路子,DeepDream就像X-MAN裡的變形女,生成從未存在的人的照片寫實,清晰到毛孔。
顯卡和電子製造商Nvidia 在週五發佈了一篇論文,展示了一種通過生成對抗網絡(GAN)產生獨特面孔的新方法, GAN是研究人員將兩個競爭的神經網絡相互對抗的算法。在GAN中,兩個神經網絡之一被放置在生成函數(如渲染圖像或試圖解決問題),而另一個被置於對抗角色中,挑戰了第一個結果。意圖是,生成神經網絡將通過將其想法反彈為對抗對手而產生優異的結果。
Nvidia的團隊寫道,採用新的漸進式訓練方式,他們使用著名人物照片的CelebA-HQ數據庫生成“前所未有的質量圖像”,結果看起來相當不錯,達到1024像素分辨率:
我們描述了生成對抗網絡的新的培訓方法。關鍵思想是從低分辨率圖像開始逐漸增長髮生器和鑑別器,並在培訓進展時添加處理更高分辨率細節的新圖層。這大大地穩定了訓練,並且允許我們產生前所未有的質量的圖像,例如,分辨率為1024²的CelebA圖像。
這絕對是令人毛骨悚然的,所有這些人從來沒有真正的存活在你眼前,萬幸它只是靜態的圖像,這意味著我們還遠離了黑客帝國。
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