Sie versuchen, eine "wahre" Intelligenz wie ein Mensch aufzubauen, und sie füllt die Welt mit falschen Dingen. "Es gibt Dinge, die es nicht gibt", würden einige scherzen. Mittlerweile gibt es überall gefälschte Nachrichten und Deepfakes.
Jetzt das GAN oder entgegengesetzte generative Netzwerke (wenn Sie mehr wissen wollen Ich habe sie hier vorgestellt) werden verwendet, um etwas zu erschaffen, das nicht existiert, auch wenn es realistisch ist (es fehlt nur die Realität, um genau zu sein). Es gibt wirklich alle Arten von ihnen: einige unglaublich, einige dumm, alle sicherlich interessant. Hier ist eine Liste von Dingen, die nicht existieren und von einem GAN generiert wurden, für eine Zukunft, die eher wahrscheinlich als wahr sein wird.
Dieses Pony existiert nicht
Dieses Pony existiert nicht ist eine Seite, die ein buntes Raster von AI-generierten Pony-Comics anzeigt. Die niedlichen Vierbeiner wurden mit der StyleGAN2-Architektur von Nvidia erstellt. Kreaturen wurden erstellt, ausgeschnitten, in der Größe verändert und in all ihrer Pracht angezeigt - kein Pinsel, danke.
Diese Maschine existiert nicht
Hier ist eine Seite, die Fahrzeuge generiert das gab es nie. Alle möglichen seltsamen und wunderbaren Autos, die Sie noch nie auf der Straße gesehen haben und die Sie nie haben werden. Dies ist sicherlich nicht das Beste auf der Liste, um ehrlich zu sein. Wenn Sie die Seite mehrmals aktualisieren, werden Sie einige wirklich seltsame Fahrzeuge sehen. Mehr als die Düne.
Diese Bilder existierten nicht (aber wir haben sie erstellt und können weitere erstellen)
Das natürliche Ventil für GANs sind, wie Sie wissen, Medien, die auf generativer künstlicher Intelligenz basieren. Sie haben bereits damit begonnen, die gängigsten Tools mit Strom zu versorgen und sie mit neuen Funktionen zu bereichern. Canva zum Beispiel: Die beliebte Online-Grafikdesign-Plattform, mit der Sie viele Aspekte der Kommunikation gestalten können, bietet auch die Möglichkeit dazu Generieren Sie KI-Bilder mit einem Ad-hoc-Tool, mit dem Sie auch Teile eines bereits vorhandenen Bildes generieren (oder neu generieren) können. Nützlich für die schnelle und personalisierte Vorbereitung von Dokumenten und Grafikmaterialien!
Diese Leute existieren nicht
Hier gibt es nichts, was es nicht gibt. Es gibt von Menschen, die nicht existieren. Die Personen, die Sie in dieser Bildersammlung sehen, existieren nicht und haben nie existiert. Sie wurden geschaffen aus einem GAN, das ursprünglich von Nvidia entwickelt und später von Phillip Wang zur Erstellung dieses Projekts verwendet wurde. Der „Motor“, der auf dieser Seite läuft, nutzt im Wesentlichen künstliche Intelligenz, um nach dem Zufallsprinzip Porträts völlig künstlicher und dennoch hyperrealistischer Menschen zu generieren. Diese Technologie ist ziemlich beunruhigend, denn wenn wir in einer Gesellschaft leben, in der Bilder als Beweismittel gelten, reicht ein künstliches Video aus, um heftige Reaktionen auszulösen.
Dieses Mem existiert nicht (aber es kann existieren)
Jeder liebt ein gutes Mem. Warum also nicht künstliche Intelligenz anwenden, um neue zu schaffen? Genau das hat ImgFlip getan. Dieses Mem existiert nicht ist das Ergebnis und die vom System erzeugten Bilder Sie sind etwas Besonderes.
Diese Stadt existiert nicht
hier ist ein tolle Website zeigt verschiedene Luftbilder von Städten, die es eigentlich nicht gibt. Sie sehen jedoch wie etwas aus, das Sie möglicherweise finden, wenn Sie durch Google Maps scrollen oder aus einem Flugzeugfenster spähen. Land und Meer wechseln sich mit Gebäudestrukturen ab. Alles erstellt von un9ù
Diese Augen existieren nicht
Das mag im Vergleich zu den anderen ungewöhnlich klingen, ist aber eigentlich ziemlich interessant. Stellen Sie sich vor, Sie wären eine Art Maskenbildner und müssten für ein neues Augen-Make-up werben. Mit generativen Netzwerken von Gegnern können Sie Dinge erstellen, die es nicht gibt, beispielsweise Bilder von Augen, die erfunden wurden. Dieser Algorithmus Es ermöglicht Ihnen im Wesentlichen, neue Dinge zu "erfinden".
Diese Käfer existieren nicht
Das ist ein interessantes Projekt Hier wird maschinelles Lernen verwendet, um Käferillustrationen zu erstellen, die tatsächlich nicht existieren. Das Projekt wurde mithilfe von maschinellem Lernen erstellt, um Tausende von Illustrationen zu analysieren, die bereits öffentlich zugänglich sind. Inspiriert von Bildern aus der Zoologie, Botanik und Archäologie ist dieser Käfer, der nicht existiert, sicherlich faszinierend und hebt sich von den anderen ab.
Diese Bilder existieren nicht
Das ist auch lecker: es ist Mit BigGAN erstellte Kunstwerke (Generative Adversarial Networks) von Google, dann gedruckt und gemalt von Ganvas Studio. Die Idee ist, Joel Simons Ganbreeder-System zu verwenden, um Ihre eigenen Grafiken zu erstellen und sie dann zu Hause zu finden. Doppelsprung: etwas, das nicht existiert, aber zu existieren scheint, und auf jeden Fall wird es am Ende auch wahr und Sie hängen es im Haus auf.
Diese Porträts existieren nicht
Kunstzüchter es beginnt mit dem gleichen künstlerischen Meter. Es ist eine Site, die gefälschte Kunstwerke mit einfachen Änderungen an den Einstellungen erstellt, um ihre Aspekte zu ändern. Die Ergebnisse sind seltsam, wunderbar und sicherlich einzigartig. Dies sind Beispiele für Porträts, die mit dieser Technologie erstellt wurden, aber sonst nicht existieren würden. Ein anderes Beispiel? Ein GAN das schafft Rembrandt-Gemälde 400 Jahre nach seiner letzten Arbeit :)
Diese Vase existiert nicht
Derek Philip Au, Schöpfer von Dieses Schiff existiert nichterklärt die Logik dieses Projekts gut: „Die Geschichte der Keramik ist eine Geschichte der Nachahmung und Reproduktion. Der Lehrling beherrscht das Handwerk durch Wiederholung und verbessert schrittweise seine Technik. Geleitet von einer lebenslangen Arbeit im Handwerk untersucht der Meister jedes vom Schüler gefertigte Stück und wirft diejenigen weg, die als ungeeignet gelten. Der Fälscher erstellt auch Repliken und testet sie auf dem Markt. Der Kenner, der über jahrzehntelange Erfahrung auf dem Gebiet der Antiquitäten verfügt, beurteilt die Nachbauten. Diejenigen, die für authentisch gehalten werden, werden verkauft und der Fälscher erstellt weiterhin noch überzeugendere Kopien.
