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人工智能正以前所未有的速度发展。大型技术公司越来越多地使用它来为客户提供安全性，编程，移动性等方面的解决方案。GAN是Goodfellow等人在2014年推出的一类算法。使用人工智能创建具有高度真实感的图像。
GAN是一个生成模型，其中两个网络在博弈论场景(一个专注于单个决策的相互作用的数学领域，称为玩家，意识到这些相互作用的存在)中进行竞争。第一个网络是生成器，它生成一个样本(例如图像)，而它的对手(鉴别器)则试图识别一个样本是真实的还是它是生成器的结果。
NVIDIA在2008年12月12日发布的一份报告中，在辅助视频中描述了NVIDIA如何使用基于样式的生成器体系结构生成图像以用于冲突的生成网络。NVIDIA的GAN基于称为样式转换的概念。本月初，Nvidia发布了一项研究结果，该研究表明如何将AI生成的视觉效果与传统视频游戏引擎结合在一起。结果是一种混合图形系统，有一天可以在视频游戏，虚拟现实甚至电影中使用。
NVIDIA研究人员在这份报告中指出，“样式转移”创建的图像可以将画家的笔触复制到城市景观的照片上，以创建与艺术家风格相同的新图像。NVIDIA不使用将元素从不同表面复制并粘贴到真实角色中的方法。相反，它基于三种基本样式：课程样式，中等样式和精美样式将它们合并为一个新角色。
在人物的表示中，高级(粗略)样式包括姿势，面部形状或发型。
中号样式包括面部特征，例如鼻子，脸颊或嘴巴的形状。最后，精美的款式会影响皮肤和头发等面部特征的颜色。“我们提出一种替代性的发电机架构，用于从文献传递风格中借鉴的发电累加器网络。新的架构导致无人值守且自动学习的高级数据(例如面部的姿势和身份)分离以及所生成图像(例如雀斑，头发)的随机变化允许对合成进行直观且受控的评估，报告说。NVIDIA的KI创造了令人印象深刻的人脸图像，动物(聊天)图像和房间图像，所有这些都可以轻松自定义。
带有人脸和房间的图像大部分都是成功的，但是猫的图像有一些非常明显的缺陷。根据该报告，NVIDIA对GAN的修改有助于提高图像质量，并且生成器能够区分不一致的变化和高级变化，以创建新的和更出色的合成区域。对于某些Internet用户而言，这是不可思议的进步。他们希望该工具将为广大公众改进。
但是，其他人则将其视为不幸的巧合，并相信它将只会增加世界上的假字符数量。他们继续说，如果使用这种技术，我们将更多地了解谁是真实的，谁不是。另一个人也看到了该技术中的一个严重问题，并假设社交网络的存在不再使人们知道有关一个人及其图像的信息是否真实成为可能。他说：“利基的后果是，任何人都可以使用这些随机而逼真的面孔模拟某些配置文件(Facebook，Tinder等)，搜索倒置图像不会给您带来任何使您认为该配置文件是真实的信息，”