近日，普林斯頓大學(xué)本科生Alice Xue的畢業(yè)論文，獲得了普林斯頓2020優(yōu)秀畢業(yè)論文獎。

在畢業(yè)論文中，Alice Xue介紹了他開發(fā)的一款名為SAPGAN（Sketch-And-Paint GAN）的AI模型，利用這一模型，可快速生成人類難以分辨真假的中國山水畫。

Alice Xue按照傳統(tǒng)中國山水畫的繪制過程，先勾勒出大致輪廓，再進(jìn)行上色，將繪制山水畫的整個流程輸入到AI模型中，以此做出以假亂真的中國山水畫。

論文還提到，進(jìn)行最后的測評時，在242名參與者中，有大約55%的人將SAPGAN AI模型生成的山水畫作誤認(rèn)為是人類作品。

據(jù)了解，2019年英偉達(dá)在GTC2019上，推出了一款名為GauGAN的圖像生成器，其使用的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN， Generative Adversarial Networks ）是一種深度學(xué)習(xí)模型，用戶只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)即可繪制出接近真實(shí)照片的圖像，還可將隨手畫的幾處輪廓圖自動生成美麗的風(fēng)景圖片。

GauGAN通過收集圖片作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使用深度算法讓AI進(jìn)行學(xué)習(xí)，最終能夠在像素級的精度上分析圖像、分割并生成新的圖片，目前GauGAN已收集圖片超過100萬張。

通過使用GauGAN圖像生成器，即使再沒有藝術(shù)細(xì)胞的人，也能畫出人眼難辨真假的圖片。
責(zé)編AJX