深度学习有哪些好玩的案例？
深度学习？那可真是个能把现实世界玩出花来的黑科技！最近圈子里聊得火热的，可不只是那些高大上的学术论文，更多的是那些能让人拍案叫绝、甚至笑出声来的“好玩”案例。别以为深度学习就只会识别猫猫狗狗，它能做的事情，远比你想象的要离谱得多，也有趣得多。
1. “灵魂伴侣”识别器：给你的爱猫找个对眼的猫
你是不是有个猫主子，看着它孤单的身影，总想着给它找个玩伴？别急着去猫咖，深度学习早就替你把这事儿办了！
怎么玩的？ 想象一下，你把你家猫咪的照片往系统里一扔，这个系统不光能识别出它是只橘猫还是只英短，更能分析出它的“性格特征”——比如，是属于那种“高冷猫”还是“粘人精”。然后，它就能通过分析海量的猫咪数据库，帮你找到最可能和你的猫咪“合拍”的另一只猫。
好玩在哪？ 这玩意儿的背后，是复杂的图像识别和行为分析模型。系统会学习不同品种猫咪的体态、眼神、甚至毛发纹理，然后把这些信息跟已有的猫咪行为数据关联起来。最终，它能给你推荐的，可能是一只和你家猫咪一样喜欢晒太阳、一样爱在半夜拆家，或者一样是“话痨”的另一只猫。想想看，你的猫咪有了自己的“灵魂伴侣”，你是不是也感觉卸下了一个重大任务？更绝的是，有些系统还能预测两只猫咪在一起的“兼容度”，简直比相亲网站还专业！
2. “画风突变”的视频生成：让你的老视频“活”起来
你家里是不是还有一些尘封的老照片，或者一段模糊的老视频，看着总觉得少了点什么？深度学习现在能让这些回忆“重返青春”，而且还是以一种你意想不到的方式。
怎么玩的？ 最有意思的案例是那些可以“风格迁移”的视频生成器。你可以把你家奶奶年轻时的老照片，或者你小时候的录像，导入到一个深度学习模型里，然后选择一个你喜欢的艺术风格——比如梵高的《星空》、莫奈的《印象·日出》，甚至是宫崎骏的动画风格。系统就能把你的老视频“重新绘制”一遍，让画面变得色彩斑斓，或者充满油画质感。
好玩在哪？ 这可不是简单的滤镜叠加。深度学习模型（比如GANs，生成对抗网络）会学习原视频的内容，同时又学习目标风格的特征，然后巧妙地将两者融合。你可以看着自己儿时的动画片，瞬间变成毕加索的风格，人物的表情、动作都保留着，但整个画面的质感和色彩完全变了。更有甚者，你可以输入一段你自己在阳台上唱歌的视频，然后让模型把它变成一个摇滚乐队在演唱会的现场视频，特效全开，观众的尖叫声仿佛就在耳边。这简直是把你的日常生活变成了一场视觉盛宴！
3. “AI创作”的音乐：你的歌词，AI谱曲，火遍全球？
你有没有过一些天马行空的歌词，但苦于没有音乐天赋，只能藏在抽屉里？现在，你只需要把歌词输入，AI就能帮你把它们变成一首动听的歌曲。
怎么玩的？ 各种AI音乐生成器层出不穷。你输入一段歌词，可以指定音乐风格（比如流行、摇滚、古典、电子），甚至可以指定乐器。AI模型就会根据你输入的歌词情感、节奏，以及你选择的风格，自动为你创作旋律、和弦，甚至安排伴奏。
好玩在哪？ 最夸张的案例是，有人用AI写了一首“洗脑神曲”，歌词内容可能非常无厘头，但AI谱出的旋律却异常抓耳，节奏感十足。然后，再配上AI生成的虚拟歌手，甚至可以给这个虚拟歌手设定一个“人设”，比如来自外太空的歌姬，或者某个年代的复古偶像。结果呢？这种AI创作的歌曲，因为其独特的“非人类”创作逻辑和传播的趣味性，反而能在短视频平台上病毒式传播，带来意想不到的关注度。你可以想想，你的那句“今天天气真好，我想去买个包”，在AI的魔力下，可能就变成了一首红遍全网的电子舞曲。
4. “AI聊天伴侣”的进化：从一本正经到“腹黑毒舌”
你是不是觉得和AI聊天太无聊，总是回答得一本正经，缺乏人情味？现在，AI聊天机器人可不只是只会回答“你好，我是一个语言模型”。
怎么玩的？ 现在的AI聊天模型，可以通过学习大量的对话数据，模仿出各种各样的“性格”。你可以要求它变成一个“损友”，专门跟你抬杠；或者一个“知心姐姐”，给你安慰；甚至是一个“腹黑反派”，跟你斗智斗勇。有些模型甚至能让你“训练”它，通过你不断的反馈，让它越来越符合你想要的“角色”。
好玩在哪？ 想象一下，你无聊的时候，不只是跟一个没有感情的机器对话，而是跟一个能跟你开玩笑、挖苦你、或者跟你一起编造离奇故事的“虚拟人格”互动。你可以设定一个场景，比如你是一位落魄的冒险家，而AI是你的“狗头军师”，总给你出馊主意。你还可以故意挑衅它，看它如何“反击”。这种互动，让AI不再是工具，更像是一个可以随时随地跟你“玩”的朋友，而且这个朋友，永远不会觉得你打扰，也永远不会真的生气。
5. “AI设计”的服装，你敢穿吗？
你是不是觉得时尚界的设计总是千篇一律？深度学习现在也能直接“脑洞大开”，为你设计出你从未见过的衣服。
怎么玩的？ 设计师们会利用深度学习模型，输入大量的服装设计图片、面料信息、甚至文化元素。AI会从中学习到设计规律、颜色搭配、廓形特点，然后生成全新的、具有原创性的服装设计稿。
好玩在哪？ 最有趣的是，AI生成的设计往往会突破人类设计师的思维定势。它可能会将毫不相干的元素进行组合，比如把古代战袍的纹理和现代机能风的剪裁结合起来，或者用一种你从未想过的颜色搭配方案来设计一件晚礼服。有些AI甚至可以根据你的个人喜好（比如你喜欢的颜色、风格、甚至你所在的场合），为你量身定制专属的设计。你可以想象一下，你穿着一件由AI“神来之笔”设计的衣服，走在街上，别人一定会好奇这是哪位大师的作品，而你却可以自豪地说：“这是AI为我设计的！”
深度学习的“好玩”之处，归根结底在于它打破了我们对“创造”和“智能”的固有认知。 它能让原本枯燥的数据变得生动有趣，让不可能变成可能，甚至还能在我们日常生活中制造出各种意想不到的惊喜。这股技术浪潮，就像一个巨大的游乐场，等待着我们去探索，去体验，去创造属于我们自己的“好玩”的故事。所以，别再把深度学习想得那么高冷，它早已悄悄地潜入了我们的生活，而且，它玩得可开心了！
1. “灵魂伴侣”识别器：给你的爱猫找个对眼的猫
你是不是有个猫主子，看着它孤单的身影，总想着给它找个玩伴？别急着去猫咖，深度学习早就替你把这事儿办了！
怎么玩的？ 想象一下，你把你家猫咪的照片往系统里一扔，这个系统不光能识别出它是只橘猫还是只英短，更能分析出它的“性格特征”——比如，是属于那种“高冷猫”还是“粘人精”。然后，它就能通过分析海量的猫咪数据库，帮你找到最可能和你的猫咪“合拍”的另一只猫。
好玩在哪？ 这玩意儿的背后，是复杂的图像识别和行为分析模型。系统会学习不同品种猫咪的体态、眼神、甚至毛发纹理，然后把这些信息跟已有的猫咪行为数据关联起来。最终，它能给你推荐的，可能是一只和你家猫咪一样喜欢晒太阳、一样爱在半夜拆家，或者一样是“话痨”的另一只猫。想想看，你的猫咪有了自己的“灵魂伴侣”，你是不是也感觉卸下了一个重大任务？更绝的是，有些系统还能预测两只猫咪在一起的“兼容度”，简直比相亲网站还专业！
2. “画风突变”的视频生成：让你的老视频“活”起来
你家里是不是还有一些尘封的老照片，或者一段模糊的老视频，看着总觉得少了点什么？深度学习现在能让这些回忆“重返青春”，而且还是以一种你意想不到的方式。
怎么玩的？ 最有意思的案例是那些可以“风格迁移”的视频生成器。你可以把你家奶奶年轻时的老照片，或者你小时候的录像，导入到一个深度学习模型里，然后选择一个你喜欢的艺术风格——比如梵高的《星空》、莫奈的《印象·日出》，甚至是宫崎骏的动画风格。系统就能把你的老视频“重新绘制”一遍，让画面变得色彩斑斓，或者充满油画质感。
好玩在哪？ 这可不是简单的滤镜叠加。深度学习模型（比如GANs，生成对抗网络）会学习原视频的内容，同时又学习目标风格的特征，然后巧妙地将两者融合。你可以看着自己儿时的动画片，瞬间变成毕加索的风格，人物的表情、动作都保留着，但整个画面的质感和色彩完全变了。更有甚者，你可以输入一段你自己在阳台上唱歌的视频，然后让模型把它变成一个摇滚乐队在演唱会的现场视频，特效全开，观众的尖叫声仿佛就在耳边。这简直是把你的日常生活变成了一场视觉盛宴！
3. “AI创作”的音乐：你的歌词，AI谱曲，火遍全球？
你有没有过一些天马行空的歌词，但苦于没有音乐天赋，只能藏在抽屉里？现在，你只需要把歌词输入，AI就能帮你把它们变成一首动听的歌曲。
怎么玩的？ 各种AI音乐生成器层出不穷。你输入一段歌词，可以指定音乐风格（比如流行、摇滚、古典、电子），甚至可以指定乐器。AI模型就会根据你输入的歌词情感、节奏，以及你选择的风格，自动为你创作旋律、和弦，甚至安排伴奏。
好玩在哪？ 最夸张的案例是，有人用AI写了一首“洗脑神曲”，歌词内容可能非常无厘头，但AI谱出的旋律却异常抓耳，节奏感十足。然后，再配上AI生成的虚拟歌手，甚至可以给这个虚拟歌手设定一个“人设”，比如来自外太空的歌姬，或者某个年代的复古偶像。结果呢？这种AI创作的歌曲，因为其独特的“非人类”创作逻辑和传播的趣味性，反而能在短视频平台上病毒式传播，带来意想不到的关注度。你可以想想，你的那句“今天天气真好，我想去买个包”，在AI的魔力下，可能就变成了一首红遍全网的电子舞曲。
4. “AI聊天伴侣”的进化：从一本正经到“腹黑毒舌”
你是不是觉得和AI聊天太无聊，总是回答得一本正经，缺乏人情味？现在，AI聊天机器人可不只是只会回答“你好，我是一个语言模型”。
怎么玩的？ 现在的AI聊天模型，可以通过学习大量的对话数据，模仿出各种各样的“性格”。你可以要求它变成一个“损友”，专门跟你抬杠；或者一个“知心姐姐”，给你安慰；甚至是一个“腹黑反派”，跟你斗智斗勇。有些模型甚至能让你“训练”它，通过你不断的反馈，让它越来越符合你想要的“角色”。
好玩在哪？ 想象一下，你无聊的时候，不只是跟一个没有感情的机器对话，而是跟一个能跟你开玩笑、挖苦你、或者跟你一起编造离奇故事的“虚拟人格”互动。你可以设定一个场景，比如你是一位落魄的冒险家，而AI是你的“狗头军师”，总给你出馊主意。你还可以故意挑衅它，看它如何“反击”。这种互动，让AI不再是工具，更像是一个可以随时随地跟你“玩”的朋友，而且这个朋友，永远不会觉得你打扰，也永远不会真的生气。
5. “AI设计”的服装，你敢穿吗？
你是不是觉得时尚界的设计总是千篇一律？深度学习现在也能直接“脑洞大开”，为你设计出你从未见过的衣服。
怎么玩的？ 设计师们会利用深度学习模型，输入大量的服装设计图片、面料信息、甚至文化元素。AI会从中学习到设计规律、颜色搭配、廓形特点，然后生成全新的、具有原创性的服装设计稿。
好玩在哪？ 最有趣的是，AI生成的设计往往会突破人类设计师的思维定势。它可能会将毫不相干的元素进行组合，比如把古代战袍的纹理和现代机能风的剪裁结合起来，或者用一种你从未想过的颜色搭配方案来设计一件晚礼服。有些AI甚至可以根据你的个人喜好（比如你喜欢的颜色、风格、甚至你所在的场合），为你量身定制专属的设计。你可以想象一下，你穿着一件由AI“神来之笔”设计的衣服，走在街上，别人一定会好奇这是哪位大师的作品，而你却可以自豪地说：“这是AI为我设计的！”
深度学习的“好玩”之处，归根结底在于它打破了我们对“创造”和“智能”的固有认知。 它能让原本枯燥的数据变得生动有趣，让不可能变成可能，甚至还能在我们日常生活中制造出各种意想不到的惊喜。这股技术浪潮，就像一个巨大的游乐场，等待着我们去探索，去体验，去创造属于我们自己的“好玩”的故事。所以，别再把深度学习想得那么高冷，它早已悄悄地潜入了我们的生活，而且，它玩得可开心了！
网友意见
1. 一个很酷的技术：Speech2Face[1]
这是一种新的神经网络模型，试图通过某个人的语音来重现其面孔。
可以看到，虽然结果并不是完美的，但相似之处也是显而易见的。
ta是由麻省理工学院开发的，相关的研究论文[2]于2019年5月底发表。利用了数百万来自YouTube和其他来源的视频片段被用来训练这个模型。
如果有足够的数据，计算能力和时间，神经网络可以通过分析视频片段，将声音与面部配对以及找到两者之间的模式和趋势来“学习”如何重建人脸。
模型所生成的脸部会准确地重建鼻子，嘴唇，脸颊和骨骼等结构，除了眼睛之外，其余全部都可以重建。这个ML模型之所以能够work，是因为准确表示的特征在外观和语音之间具有直接相关性。例如，声音较深的人可能比声音较高的人有更宽的鼻子或下巴，而眼睛的形状和大小通常不会对某人的发音产生太大影响，这也是眼睛的重建工作不够准确的原因。
下面是作者列出的所有相关特征。相关性从-1到1，0为不相关，1为绝对相关性:
可以想象这样一个场景，你正在打电话和某个素不相识的妹子交谈。
听着她的轻声细语，你大概率在脑海中脑补出这样一幅场景：一位性格内敛，皮肤白晰，骨骼纤细，柔弱水灵，从小说吴侬软语长大的妹子，正撑着油纸伞走在寂静的雨巷。
与此同时，一幅典型的南方温婉姑娘的长相，想必也早已浮现在你的脑海里。
虽然你脑海中的形象可能与我的有所不同，但重要的是，我们两个都针对具有南方轻柔口音的女生提出了一些通用的“平均”形象。她可能是你平时遇到过或者相识的南方女生形象，或者某几个形象的组合。
这就是目前Speech2Face的工作方式，但是它有多达数百倍的模式可供考虑。其实我们的大脑已经可以部分完成Speech2Face的工作，例如能够仅通过声音来识别我们的同学朋友等。
这是Speech2Face的其他一些结果：
现在有些工作试图将Speech2Face与Nvidia的GAN [3]（生成对抗网络）结合起来：
上面所有这些面孔都是由GAN生成的，它们都不存在于现实生活中。它们是神经网络输出的结果，该神经网络充分了解了实际人类的常见特征和模式，可以自行创建它们。甚至可以将神经网络的输出发送回输入，以进一步对其自身进行训练，从而为训练提供几乎无限的数据。
GAN可以创建不存在的人类面孔，Speech2Face可以通过声音来构建面孔。WaveNet[4]已经可以构建接近真实的人声了，他们的结合现在看来只是时间问题。
也许在不到10年的时间里，我们可能就有能力创造出一个声音和外表都和真实人类一样的人造生命，而且很难分辨出其中的区别，不会有大叔面孔萝莉发音这种事情发生。
2. 另外，GAN（生成对抗网络）必须值得一提
尽管有答主已经介绍过了，但是有一些应用我想再分享一下：
GAN是Ian Goodfellow在2014年提出的深度学习领域中一个相对较新的概念，从那时起，它就动摇了应用于图像，文本和音频的AI。简而言之，GAN是一种神经网络，它会生成与训练集中的数据相同的伪随机变量。例如：
动态肖像：
虚假演讲:
甚至是不存在的人类形象：
3. 还有，Nvidia的GauGAN也是一个极其有趣的应用
今年早些时候，Nvidia开发了一种名为GauGAN的AI，它可以通过粗糙的涂鸦来创建逼真的风景。看看下面的示例：
该系统使用生成对抗神经网络将粗糙的分割图转换为真实的世界。
It is like a coloring book picture that describes where a tree is, where the sun is, where the sky is, and then the neural network is able to fill in all of the detail and texture, and the reflections, shadows and colors, based on what it has learned about real images. - -Bryan Catanzaro, NVIDIA
此外，创作者还制作了一个自主互动演示：演示地址
以上，谢谢！
参考
- ^Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice https://speech2face.github.io/
- ^ https://arxiv.org/abs/1905.09773
- ^Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation https://research.nvidia.com/publication/2017-10_Progressive-Growing-of
- ^WaveNet: A Generative Model for Raw Audio | DeepMind https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
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