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AI生成逼真的非洲部落面具图像
2018年12月30日 由 浅浅 发表
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AI可以产生逼真的面孔，那么具有部落个性的艺术品呢？为了解答这个问题，人类计算机互动研究员、卡内基梅隆大学毕业生Victor Dibia试图用非洲面具数据集训练AI。Dibia在一篇博客文章中解释，这项工作的灵感来自去年9月在南非斯泰伦博斯大学举办的2018年深度学习Indaba之旅。与会者可以使用第二代TPU，Dibia也用它来进行训练。
他利用谷歌的TensorFlow机器学习框架来获得GAN，具体来说，他选择了一个深度卷积GAN，即DCGAN。
为了教DCGAN如何创建新的面具设计，Dibia采购了一套人类设计的非洲面具图像，总共9300个。在训练之前，他将每个图像调整大小并裁剪，然后再将它们转换为TFRecords，这是一种存储二进制记录序列的格式。
然后，对两个版本的DCGAN模型进行了训练，分别生成64×64像素和128×128像素的图像。
在随后的实验中，与第二个系统相比，生成64×64像素图片的模型多样性更好，而128×128像素的图像质量更高。但是后者遭遇了模式崩溃，即一种失败的情况，GAN产生品种极少的样品，Dibia将其归结为数据集不足以训练这么大的模型。
两个AI模型的其中一个比较成功地设计出了具有侧向、头发或类似头发的突出物或长方形特征的新型面具。
“我们的目标不是生成一个完美逼真的面具，而是更多地观察由此产生的创意或艺术元素，”Dibia写道。
“在这种情况下，虽然一些生成的图像不是完整的面具，但它们擅长捕捉非洲艺术的纹理或感觉，例如，我将它们展示给了一位同事，他们提到生成的图像具有部落感。”
未来的工作他希望扩展非洲面具数据集，使用条件化GAN进行实验，以及其他机器学习架构，以生成更为逼真且分辨率更高的图像。
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