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今天下午开选题会的时候，拉梨小姐姐急匆匆的找到差评君，“ 我们的油头设计师去哪啦，怎么哪儿也找不到他，广告主有个图片创意要的很急诶。。 ”
世超搭茬道：“ 对哦，今天一整天都没有看到他，说好下午开车一起带火锅去打针的 ”
“ 是啊，上次说不服我大胃王的称号，今天要跟我一较高下来着，不会是怂了吧 ” 小发吵吵道。。
小黑胖：“ 他还说今天借我 XBOX 玩大表哥，要鸽？ ”
“ 油头设计师不在都没有人换水了 ” 小辣椒望着自己的杯子叹气。
差评君：“ 。。。油头设计师因为头发不油请假一天。 ”
拉梨急得梨花带雨：“ 不行啊，广告主一定今天就要，找个会 PS 的先顶一下吧 ”
差评君我轻轻扫了一圈，空气突然安静的可怕。。
这时候，每周来浇一次花的大爷幽幽开口：“ 都什么年代了，设计还用设计师，自己不会 干 么？”，老大爷一边说着一边摇头，拿着水壶走远了。
“ 自己干？gan？GAN？”，差评君恍然大悟，“ 老大爷牛逼！”
大家一脸迷惑，我只好无奈道，“ 还是老大爷的阅历丰富，作为科技公众号的从业人员，这都想不到，姿势水平亟需提高。 ”
“ 老大爷说的是 G-A-N，Generative Adversarial Network，生成对抗网络，一种新型的机器学习算法，最近特别火热，轻松让电脑自动生成图片。 ”
小黑胖立马举手 “ GAN 和以前的 AI 算法有啥不一样？ ”
Emmm，举个栗子吧，在以前，人们想要培养一名能够模仿梵高的风格画师，于是就派小明去学习，小明每天磨炼自己的画技，人们设计了一个标准，专门用来鉴定小明的学习成果，如果合格了，小明就出师了。这个普通 AI 算法。
不过如果鉴定标准设计的不合理，那小明的画技水平很快就会露馅。
现在呢，系统升级了，想要培养一名画师，要同时派两个人去学习，小明负责学习画画，小红则负责判断小明画的风格和梵高的风格之间的区别。在小明进步的同时，小红的鉴别能力也在提高，小红把哪里有问题告诉小明，小明继续改进。
最后小红无论怎么提高，也分不出来哪个是小明的画，哪个是梵高的画，小明就出师了。
这套培养方法叫就叫 GAN，生成对抗网络，就是要小明和小红彼此在 PK 中成长，这样根本不用费劲心思去专门设计鉴定标准，效果贼拉好~
2014 年 Ian Goodfellow 提出这个理论之后，学术圈马上就炸锅了。。
人们以前想要训练合成一个狗的图片，非常难，人们要告诉系统非常多的条件，标记狗的各种特点。有了这个技术，不仅原始的样本需要的少，不需要人工标记，而且训练的速度之快，远超别的算法。
以前机器学习的速度是骑自行车，现在用了 GAN 就相当于坐了高铁。
所有人都被这个算法迷住了，到现在，已经有很多非常出名的项目都用到了这个技术。。
譬如。。今年年初的时候给大家介绍的神级换脸术，deepfakes，一个能把明星的脸合成到日本小短片的技术，里面最核心的换脸算法就是 GAN。
英伟达用 GAN 技术合成的明星脸，也是毫无破绽~
这些脸都是被创造出来的
谷歌更是把 GAN 技术推向极致，他们家的 BigGAN 生成的图片几乎可以以假乱真。。
半个月前，拍卖的首个 GAN 创作的油画 《 Edmond de Belamy 》在佳士得拍出了43.25 万美元。。
还有人打算把 GAN 移植到游戏中，这样每个人玩的游戏场景道具情节都可以随机形成，独一无二，想想都激动。。
其实啊，GAN 的理论早已在我们的实际生活中运用了很多年了。
美味的食物料理，不就是努力进步的厨子与越来越挑剔的食客 “ GAN ” 的结果。
和谐的交通，也是不想掏钱交罚款的司机与越来越严格的交通法规共同 “ GAN ” 出来的。
你看，最近五星级宾馆杯子卫生问题，就是缺少 GAN 的思想，没有一个与卫生阿姨共同进步的监督小红，果然就在打扫过程中产生了松懈，一旦换一种鉴定标准（ 用摄像头拍摄 ），就漏了馅。。
所以说，GAN 这种算法真的是好的嘞，不光是在学术界，在生活中也应该影经常运用。。
就像今天设计师没来，我们只需要把他以前的作品喂给程序，GAN 一下，就能生成无数类似的图片出来。
听完差评君的解释，大家似懂非懂的都点了点头。。
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啊，你问最后广告主的图片创意怎么办？？
当然是拉梨用 PPT 做了一下，毕竟没人会 GAN，就只能自己 “ 干 ” 了。。
图片来源：差评雷锋网The Verge机器之心搜狐参考资料：维基百科，GANGAN Lab，https://poloclub.github.io/ganlab/环球Tech，《首幅AI画作在纽约拍出300万元人民币》电子发烧友论坛，《基于生成网络(GAN)来辅助艺术家进行更具创意的设计项目》微软亚洲研究院，《DA-GAN技术：计算机帮你创造奇妙“新物种”》量子位，《史上最强GAN：训练费10万起，现在免费体验，画风鬼畜又逼真》
“ 扣了一天油头设计师的工资 ”
