人工智能(AI)最近尝试从头开始生成猫的照片，百度杏耀结果是猫的天体。

 

这种特殊的神经网络(一种模仿人类大脑运作的人工智能)可以生成逼真得惊人的人脸原始照片。人工智能的程序员在2018年12月发表在预印本杂志arXiv上的一份研究报告中称，事实上，这些虚构人物的照片几乎不可能让人类观众分辨出真实人物的照片。

 

然而，猫科动物却是另一回事。同样的算法可以生成完美无暇的人脸，也可以生成头部畸形的猫;眼睛和腿的数量不对;身体太长，太短，不寻常的圆形或长方形，弯曲成特殊的角度。

 

制作这些令人毛骨悚然的猫咪照片的人工智能引擎被称为“一个基于风格的生成器架构，用于生成对抗网络”，简称StyleGAN。研究称，像这样的网络是“对抗性的”，杏耀yl的历史因为两个模型同时工作:一个生成图像，另一个根据训练数据集中的照片评估结果，这样网络就能从错误中吸取教训，提高性能。

 

为了让人工智能生成栩栩如生的人类图像，它首先必须从现有的照片中“学习”人类的面孔长什么样。该算法将人脸分解为一系列样式特征，比如头部位置;性别;肤色;头发的质地和风格;以及眼睛、鼻子和嘴巴的形状。

 

一旦斯蒂勒根能够在没有人类监督的情况下识别出所有这些元素，它就学会了独立地将它们组合在一起，生成一个全新的、逼真的人脸。

 

那么，为什么斯蒂勒根不能创造出可爱的逼真的猫咪照片呢?算法与它所做的最好的工作时,猫,数以千计的参考图像,它使用不到理想,詹妮尔巴蒂尔说,研究人员训练神经网络,但并没有参与这项研究,告诉生活科学。

 

2月7日，Shane在她的博客AI weird上写了关于这些奇怪猫咪的文章。与斯特勒根的人脸照片数据集不同——人体和背景被裁剪出来，头部位置彼此相似——数据集中的猫的图像变化很大。该系列包括猫在不同背景下的特写和广角镜头。一些照片显示一只猫，一些包括多只猫，其他人也包括人。

 

“有倒置的猫;有蜷缩成一团的猫;他们的眼睛是睁开的;他们的眼睛是闭着的。你可以肯定地说，他们的输入数据有点吵，我说的吵，是指里面有东西，不只是一张猫的照片。”

 

所以，不要对StyleGan过于苛刻， 杏耀娱乐生财 ，因为它的可怕的噩梦般的猫动物园。

 

“算法还需要学习很多东西，”Shane补充道。

 

相互冲突的视觉线索让斯蒂勒根很难了解一只真正的猫应该是什么样的。而神经网络对于它们所得到的信息没有真实的背景;他们只知道数据集中有什么。斯蒂勒根从参考照片中学到了足够多的东西，可以精确地重现小细节和纹理，比如猫的皮毛或猫耳朵的形状。但肖恩说，这个程序显然很难把整只猫组合在一起。

 

“神经网络不理解猫是如何工作的。它不知道它们有多少条腿。目前还不清楚他们有多少只眼睛，也不清楚他们的身体结构都到哪里去了。”