生成對抗網絡

AI 改圖技術又有新突破，由馬克斯普朗克信息學研究所、薩爾布呂肯視覺計算、交互和人工智能研究中心、麻省理工、賓夕法尼亞大學和 Google AR/VR 組成的團隊剛發表了一項名為 DragGAN 的改圖新技術，用戶拖動圖片中任何一點到目標點，就可以改變圖中景物的姿態、形狀、表情和布局。

隨著 AI 人工智能的發展，現在要在網絡上找一將不存在的人物臉孔已經不是難事，而最近這種 Generative Adversarial Network, GAN 技術已經發展到動物身上，一個名為 This Cat Does Not Exist 的網站在去年開始運作，當大家每次進入網站，就會出現一張透過 AI 生成的貓貓相片

業界近年發展機械學習、深度學習，但卻因無法解釋模型的推論決定而備受質疑。研究可解釋 AI 是技術突破的方向。中大訊息工程學系助理教授周博磊從研究可解釋 AI ，開發出自動改圖編輯器 SeFa ，更可控制當中的參數，輕易產生大量圖像。

踏入秋天，各大服裝品牌都會推出新裝迎秋冬，那當然要找上模特兒展示各種配搭。日本一間高爾夫球服裝及用品公司「本間高爾夫」，為了展示他們 2019 秋冬系列的無限配搭可能，就找京都大學的附屬 AI 企業 DataGrid 幫忙，以 AI 來創建一批現實上不存在的模特兒來穿上他們的時裝。

還記得我們以前介紹過運用人工智能來生成虛構偶像容貌嗎？一間名為 GENE A.I.dols 的公司今日推出了以 AI 生成虛構偶像的服務「 A.I.dols Codebase 」測試，運用區塊鏈技術進行管理、轉讓、借出虛擬偶像等。

NVIDIA 在 GTC 2019 會上，除了公布 GTX 10 和 16 系列顯示卡支援實時 Ray-tracing ，和專為主流市場而推出的 Jetson Nano 開發套件之外，還披露了一項應用深度學習的神奇玩意「 GauGAN 」，可以將簡單的塗鴉化為幾可亂真的風景相。

生成對抗網絡（ GAN ）是近期頗為受注目的機械學習運算法，因為它為人工智能帶來創造能力。除了我們早前介紹過的偶像圖像自動生成 AI 外，美國加洲大學伯克利分校就發表了一篇論文，透過 GAN 製作出令一般人跳出舞蹈家舞姿的影片。

日本每年「大量生產」偶像相信大家都知道，自從秋元康想出 AKB 、 xx 坂這條經營路線後，筆者實在算不出現在日本那麼多偶像團隊到底有多少人了。最近京都大學旗下一間風險投資企業 DataGrid ，就發表了一項新技術——運用 AI 來創造偶像的容貌！