做梦梦见洗头
2015年，Google把自家生成图片的技术 Inceptionism 开源化，称之为 Deep Dream ，一个原本用来将图片分类的AI，在导入图片之后，选择某一层神经网（Google 的神经网有 10-30 层）进行重复处理的次数和变形的程度，就能获得一张非常具有艺术感的图片。
全球图形技术和数字处理器行业领导厂商英伟达（Nvidia）在上周五发布一则消息表示，生成对抗网络（GAN）的一类算法可以整合不同的面孔，将两个竞争性的神经网络放在一起，其中的一个神经网络被赋予生成功能（如图像渲染），而另一个神经网络则是放在一个对立的角色，挑战之前的成绩，这样做可以使生成的神经网络通过其反弹的思来对抗对方，从而产生优质的图片结果。
英伟达的团队研究出了一个新的循序渐进的训练方法，取材于著名的个人照片CelebA-HQ的数据库，他们能够产生出“前所未有的绝佳质量的图像”，并且结果看起来相当不错可以高达1024像素分辨率：所有这些人造面孔从来没有真正的在你眼前出现过，虽然目前还只是静态图像（这意味着我们仍然距离动态人造面孔很遥远），但英伟达的方法也可以很好地使物体和景观相融合，未来或许会有更多的可能性。