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【我們為什麼挑選這篇文章】過年回來第一天還沒醒，我到底看了什麼東西啊……（責任編輯：林子鈞）
本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請聯繫出處
作者：量子位／ 曉查
輝達（NVIDIA）去年推出的 StyleGAN，生成的人臉讓網友驚呼「太逼真了」。前幾天，輝達官方又公佈了源代碼。
輝達最初用 Flickr 裡的人臉照片來訓練它，如果改成貓會產生怎麼奇妙的效果？官方 GitHub 頁中還真有「貓照片」生成結果，「笑果」驚人。
其中有些成功的案例，雖然能分辨出來是假圖，但貓臉還基本符合日常認知：
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不過網友熱心選出的這些成果，就千奇百怪了。
眾所周知，貓是液體 ，它會有各種各樣的姿勢。
計算貓腿和尾巴的位置對 GAN 來說太難了，所以生成貓比生成人臉更具挑戰性。
上面所選的圖片還算正常，而有些假貓已經扭曲得不像樣子了：
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這到底是什麼妖術
如果畫面裡有好幾隻貓，那麼只會有一隻是正常的，其餘都像是「鬼怪」，要麼有好幾對眼睛能晃瞎你，要麼壓根就沒有眼睛。
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貓和人在一起，效果更糟糕：
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這也沒錯，畢竟理論上， 貓是獨居動物 嘛。
作為一隻看透喵星人本質的 AI，它還知道， 貓照片的本質是表情包 。
網絡上很多貓的表情包都配有文字或者水印，styleGAN 也把這部分內容當成了貓的一部分，雖然它拼出來的單詞是完全錯誤的。
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好不容易生成了幾張比較正常的圖片，結果這些貓滿臉都寫著不高興：
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AI 對貓的理解，當然來自數據集。訓練 StyleGAN 所用的數據集是 LSUN 中的「cat」類，2015 年由 Fisher Yu 等人創建。
他現在在加州大學伯克利分校做博士後，大規模自動駕駛數據集 BDD100K 也出自他手。
選出這些貓照片的小姐姐名叫 Janelle Shane，本職是研究光學的，也訓練神經網絡玩。
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如果你想要更多奇怪的貓貓，可以發郵件向她索取。她鄭重聲明：如果觀看圖片出現皮疹，請立即停止使用。如果大笑持續超過 3 小時，請立即就醫。
你可以從下面的網址向 Janelle 索取「貓照片」：
輝達放出的開源 StyleGAN 裡，有更多貓照片。如果還不能滿足，可以繼續生成。
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NVIDIA 黑科技
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NVIDIA 讓 AI 學會造人！隨便給幾條線，AI 都能製造出擬真度 100% 的假影片
（本文經 AI 新媒體 量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈英偉達對小貓咪下手了！StyleGAN 生成貓片“笑果”驚人 〉。）
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