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你这不是在画猫,你这是在创造怪物!

嗯,今天发现了一个魔性的网站,玩法很简单,就是让你在上面画画,然后根据你画的形状,系统会自动为你生成一只“喵”。

(系统给的范例)

它的方框下面有个“随机(random)”按钮

点了后系统会随机给你展示一个作品

看起来很有艺术感啊!

作为灵魂画手的我怎能放弃这个大好机会

这不,一玩就玩了一天。。。

只不过到我这画风好像有些不对。。。

(机器猫也是猫啊)

(皮卡丘看起来还可以~)

(一嘴血是什么鬼!)

(皮皮虾肯定在阴沟里翻船了。。。)

怎么样,不要太崇拜我。。。

网站是由 Christopher Hesse 利用谷歌的开源机器学习系统 TensorFlow 制作的

 

机器学习

机器学习是一种人工智能(AI),它让计算机拥有学习的能力,而不需要明确的编程。机器学习注重的是当计算机接触到新的大量数居时,可以对计算机系统进行改变。

机器学习的产生来源于用数据来代替人训练计算机的转变。机器学习算法通常额可分为监督、非监督。监督算法可以将以前学到的运用在新的数据中,而非监督算法则可以从数据中得到结果。无论是监督还是非监督算法,都需要计算机需要能够从数据中去学习规则,然后自行完成计算。中间则不需要人为的去告诉机器该怎么做。

而近年来很火的深度学习则是机器学习的一个分支。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。表征学习是将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦,允许计算机学习使用特征的同时,也学习如何提取特征:学习如何学习。

机器学习任务,例如分类问题,通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理,在这样的前提下,特征学习就应运而生了。然而,在我们现实世界中的数据例如图片,视频,以及传感器的测量值都非常的复杂,冗余并且多变。那么,如何有效的提取出特征并且将其表达出来就显得非常重要。传统的手动提取特征需要大量的人力并且依赖于非常专业的知识。同时,还不便于推广。这就要求特征学习技术的整体设计非常有效,自动化,并且易于推广。

而谷歌开源的 TensorFlow 则可被用于语音、图像识别等多个领域~

于是 Christopher Hesse 用了 2000 张猫的图片来训练他的算法

最终做出了这个叫做 edges2cats 的功能,并且放在了他的网站上。

所以当你画了一个轮廓的时候,系统会利用之前看过的 2000 张猫的图片来判断你画的到底是什么部位,然后再将相似的部位填充到图片中,最终生成一张你创作的“喵”。

事实上大部分的“喵”都是怪物。。。

比如这只猫的身上长了个眼睛

鼻子变成了眼睛的猫。。

不过你要真是进入了他的网站,你会发他不仅仅把猫拿来创作

还有组合建筑的

组合鞋子的

组合包的。。

赶紧告诉你们身边搞艺术的,这将会是他们设计想法的源头啊 :)

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