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答案揭晓，左边的是生成的，右边的是真实的 。 是不是感觉非常不可思议，左边这位看上去很漂亮的美女，居然根本就不存在！A“凭空捏造”出一个完全不存在的“人” 。
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这里用到的是被称为生成对抗网络GAN的人工智能算法，经过训练以后它能无中生有 。 它的基本原理可以通俗地用一个故事来解释：有一个假货制造商和一个鉴赏专家 。 故事的一开始，假货商和鉴赏专家都是菜鸟级别，一个生产出来的假货非常垃圾一眼就能被看穿，另一个鉴赏能力为零全靠瞎猜 。 但是这两个人通过不断地训练，假货商每次造一个假货就拿去给鉴赏专家鉴赏，鉴赏专家做出评价以后再偷看一眼标准答案 。 就这样经过足够多次数的“不懈努力”，假货商造出来的假货已经非常逼真了，而鉴赏专家的鉴赏能力也不断提升，一直到最后鉴赏专家达到真正专家水平 。 此时假货商就能造出以假乱真的假货了 。
这个故事中的两个“主人公”，假货商和鉴赏专家，分别是GAN算法的生成器和判别器 。 它们一个负责生成图像，一个负责判断该图像是否符合标准，就像故事里提到的那样经过不断训练，直到最后生成器可以生成以假乱真的图像为止 。
除了最基本的GAN模型，目前为止，已经有许多不同的变形算法被开发了出来，比如下面这个例子，输入人类表情以后，可以生成同表情的喵星人，是不是很酷的感觉 。 以后让喵主人跟自己做同款表情包也是指日可待了 。
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