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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-25 01:27 标签： 拆分盘理财复投加单需要加钱吗
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（嗯，没有一句人话，连认得出的单词都没有。）2、人类的照片与照片之间，是紧密联系的。对于同一张照片，仅仅改变亮度、色调，甚至任意改变一小部分像素的数值，都不会影响我们对它的认知。经过变换，右图仍然是一只熊猫，尽管这个神经网络模型把它认成了长臂猿。（参考资料：Deep Learning）有了流形假设，我们的任务就是找到这个流形。刘慈欣的《诗云》提到，倘若使用暴力枚举法遍历整个空间，该过程所消耗的运算时间和存储空间都是不可估量的。可是，不能用随机均匀抽样的方式找，并不意味着我们不能用「更聪明」的算法找。归根结底，决定电影是否符合人类观感的标准，只有人类的思维本身。因为各类神经网络的结构与生物大脑有诸多相似之处，所以，用它们来生成电影、照片、诗文是一个不错的选择。为了方便直观理解，就直接贴上各种论文结果吧。1、生成街景Photographic Image Synthesis with Cascaded Refinement Networks；作者是和；arxiv链接是。接受语义输入（左），生成以假乱真的街景（右）。第一眼看到的时候就被震撼到了。它还生成了演示视频，在某种意义上已经满足了题主的要求：
2、生成二次元萌妹纸Towards the Automatic Anime Characters Creation with Generative Adversarial Networks；arxiv链接：（生成的图片）相当精致，远看几乎发现不了区别，但是近看还有一点痕迹。还有在线版的：在线版的生成器里，用户还可以自定义瞳色、发型、发色等参数。3、谷歌深梦（Google Deep Dream）14年，谷歌用卷积神经网络做出的经典成果，把日常的照片转换成做梦般荒诞的景象。在线版：果壳网的相关科普文章：现在的Deep Dream Generator增加了deep style和thin style两种不同的生成风格，可以把一幅图片的「风格」迁移到其他图片中，例如：4、生成伦勃朗风格的画作（The Next Rembrandt）通过分析伦勃朗的众多作品，以3D打印的形式制造出的肖像画。官方网站：5、生成高清晰度照片论文标题为StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks；arxiv链接是最上一行是输入的文字描述。仅仅根据这些描述，StackGAN就能生成高清晰度的照片（最底行）。6、给黑白图片上色有一篇arxiv链接；还有一篇，github链接让机器从黑白的世界中脑补色彩。7、剧本写作想让机器生成电影，写电影剧本的AI也很有价值。2016年，两位科学家用LSTM制造出了一个名为Benjamin的AI，它学习了历史上众多科幻电影剧本，写出了《Sunspring》。至于电影质量的好坏，就交给读者自行评判吧。参考链接：通过以上诸多例子，我们可以感受到，让机器直接「生成」图象乃至视频，并非天方夜谭。诚然，我们也需要承认，生成图象到生成电影之间仍有一段距离。随着视频时长的增加，呈几何级增长的信息量，对于硬件的运算速度和算法的设计而言，都是巨大的挑战。与此同时，相对于巨大的「视频空间」，现实中可获取的电影资源还不够丰富。不过，我相信，通过研究人员的不断努力，题主的愿望很可能在有生之年实现。赞同 51229 条评论分享收藏感谢收起

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