打ㄍㄟ後
想要請問各位鄉民想叫Facebook AI畫什麼.
我個人想叫他畫"亞洲人的雞雞"
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從這裡摘選 https://share.inside.com.tw/posts/25497
今年的 GPU 技術大會上，Facebook 人工智慧研究中心（Facebook AI Research）發表了
一個類神經網路（neural net），它可以根據文字描述生成獨特的圖片。工作人員首先
輸入了「沙灘」一詞，接著就出現了一幅帶有雲朵的沙灘圖；然後他們輸入了「沙灘-雲朵」
，就產生了一幅萬里無雲藍天碧海的沙灘圖；最後，輸入了「日落沙灘-雲朵」，於是便出
現了一幅籠罩在橘紅色日落中的沙灘圖。
儘管此次大會精銳盡出，不乏真實感滿分的圖片，自動駕駛汽車和超級電腦等亮點，
但 Facebook 的這個展示仍然引來最多的讚嘆，這也是名至實歸。類神經網路成了人工
智慧發展領域的寵兒，簡單來說，它是一種嘗試模仿人類大腦運作方式的演算法。
Facebook 所做的就是用幾千張（甚至幾億張）不同的圖片訓練類神經網路把特定的詞語
與特定的圖片類型聯繫起來，在經過足夠的訓練後（需要一部數據容量夠大的超級電腦）
，獲得結果的時間就相對較短。
這個技術的關鍵在於讓系統能夠透過文字把不同的圖像結合起來，它不僅能夠辨識一張
圖片的單項元素，同時還能夠靈活地移除和替換這些元素，而這些都能夠透過一種自然
語言界面實現，即描述一個圖像然後立刻成像。
類神經網路首先接受的是 2D 圖片如繪畫的訓練，不過，這個技術如果能應用於 3D
領域將大有作為。打造虛擬實境空間需要大量的 3D 圖像，如果能夠使用類神經網路，
根據文字描述製作 3D 物體，將大大加快 VR 內容的製造過程，這目標也許並不是那麼
遙遙無期。
Google 旗下的 DeepMind 在短短一年的時間內就從一個 2D 遊戲類神經網路發展成
3D 遊戲類神經網路。
無論如何，要打造能夠生成 3D 物體的類神經網路還有許多障礙需要克服。第一，需要
調整演算法，使類神經網路從辨識 2D 內容發展成能夠辨識 3D 內容。不過，電腦視覺
技術的進步以及 3D 計算的走紅都將推動這一技術研究向前發展。其次，網路上應該沒
有足夠的 3D 內容來訓練 3D 類神經網路。要解決這個問題，開發者或許需要找到一個
結合 2D 和 3D 圖像辨識的方法。同時，虛擬實境和擴增實境技術的普及將會為我們帶
來更多的 3D 內容。
以目前人工智慧和 3D 產業的發展速度，也許十年之內能夠產生 3D 內容的類神經網路
就會問世。一旦有了這項技術，打造一個虛擬世界就會像寫場景敘述一樣簡單。
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