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和之前的画猫一样，这个AI应用背后的技术，也是基于有条件对抗网络的图像到图像翻译。这个网络不仅能学习从输入图像到输出图像的映射，而且还能学习一个损失函数来训练这一映射。
这使得传统上可能需要不同损失函数的问题，能够应用相同的通用方法。也就是说能在不必手动设计损失函数的情况下实现合理的结果。
这种方法被证明在以标签图合成照片、从边缘图重建对象、图像着色等任务中有效。
这项研究来自加州大学伯克利分校的Phillip Isola、Jun-Yan Zhu、Tinghui Zhou以及Alexei A. Efros。他们还公布了相关的论文和代码。
A.16过滤器
1.P滤镜，你喜爱的肖像
2.G滤镜，使您的照片华丽
3.S滤镜，美丽的风景
4 V滤镜，使照片看起来复古
B.手势
1.向左或向右滑动来改变过滤器，向上或向下改变作品预览
2.滑动手势，帮你找到最完美的过滤器和排版字
C.超过100字的字体
1.感觉 - 只需提供您目前的感受用一个词。
2.气候 - 你可以根据不同的环境不同的镜头，和季节。对不对?
3.现在和这里 - 我们永远爱分享这个时刻，这个地方我们呼吸急促。
4.什么 - 还有其他事情要加上你的照片。
立面(facades)
在建筑立面数据库上训练有标签的建筑立面。它似乎不知道如何处理一个大的空白区域，但如果放上足够的窗口，那么结果往往合理。绘制“墙”颜色矩形来擦除东西。
我没有建筑立面给定不同部分的名字，所以我只是猜测它们叫什么。
边缘转换成猫咪(edges2cats)
在约2k 存储猫照片和从那些照片自动生成的边缘之上训练。生成了彩**对象和一些带有噩梦的脸。我所见过的最好的一个是猫猫。
一些图片看起来特别蠕动，因为对动物辨识产生误判，特别是在眼睛周围。自动检测的边缘在很多情况下不是很好，没有检测到猫的眼睛，使得训练图像翻译模型效果更差。
边缘转换成鞋(edges2shoes)
在从Zappos收集的〜50k鞋子图片以及从那些图片自动生成的边缘的数据库上训练之后。如果你真的擅长绘制鞋子的边缘，可以尝试产生一些新的设计。请记住，因为是在真实的对象上进行训练，所以如果你可以绘制更多的3D物体，所以似乎工作得更好。
边缘转换成手袋(edges2handbags)
和前面类似，在从亚马逊收集的〜137k手袋图片及从那些照片自动生成边缘数据库上训练。如果你在这里画一个鞋而不是手提包，你会得到一只非常奇怪的纹理鞋。
+令人兴奋和有趣的冒险运行
+过热，上瘾和快速的游戏体验
+简单的游戏与一个触摸控制打
+还有很多多层次多的到来。
+各种挑战，50神奇的世界，神秘和300的水平运行
+精美，令人惊叹的流畅图形
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