今天要跟大家介紹深度學習在藝術、圖片應用。
之前曾經有出現過這樣的議題，AI生成藝術創作到底是扮演著什麼樣的角色呢？是否會危害到藝術家的著作權呢？或許你也可以想想看，當工程師下指令讓AI完成一項藝術品，這樣的作品能不能參加一般的藝術比賽？

上圖由深度學習模型產出的畫-貝拉米（Edmond Belamy）的肖像，以43.2萬美元高價拍賣成交（1）

那最一開始的AI藝術圖是怎麼來的呢？有一句這樣說：「良性競爭可以帶來正面效果」這句話也可以用在深度學習上-對抗式生成網路（Generative Adversarial Networks,GANs）。沒錯就是它將深度學習模型中放入兩個神經網路， ｢生成器（Generator）」和「鑑別器（Discriminator）」讓它們彼此互相競爭，一個生產假圖片，一個鑑定圖片的真偽。在互相競爭學習過程中，深度學習模型就可以自動萃取出物體的特徵。深偽技術(deepfake)也是一樣的使用GAN的技術去達到換臉效果。

生成器產出假圖片會跟真實圖片一起提供給鑑別器，鑑別器的任務就是要區分出真假圖片！

只要輸入文字，電腦就會產生相對應的圖片－AI圖片生成器，他是怎麼運作的呢？可以簡單分為兩個步驟，前一天所講到的自然語言處理(NLP)會先幫助系統理解輸入的語言及語意，加上今天的對抗式生成網路(GAN)，找到相對應的敘述特徵，讓生成器產生最後的圖案。（有興趣的人可以上網搜尋 Midjourney試試看對抗式生成網路的厲害！）

今日總複習：深度學習在處理複雜的影像時也是先擷取其特徵，GAN的應用除了在藝術品上也還有用在很多地方

1.艾莉諾·勞利（Eleanor Lawrie），<電腦是否會最終取代人類來創作藝術？>載於： https://www.bbc.com/zhongwen/trad/world-48059093 瀏覽日2023/9/15