近日，普林斯頓大學本科生Alice Xue的畢業論文，獲得了普林斯頓2020優秀畢業論文獎。
在畢業論文中，Alice Xue介紹了他開發的一款名為SAPGAN（Sketch-And-Paint GAN)的AI模型，利用這一模型，可快速生成人類難以分辨真假的中國山水畫。
Alice Xue按照傳統中國山水畫的繪製過程，先勾勒出大致輪廓，再進行上色，將繪製山水畫的整個流程輸入到AI模型中，以此做出以假亂真的中國山水畫。
論文還提到，進行最後的測評時，在242名參與者中，有大約55%的人將SAPGAN AI模型生成的山水畫作誤認為是人類作品。
據了解，2019年英偉達在GTC2019上，推出了一款名為GauGAN的圖像生成器，其使用的生成式對抗網絡（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學習模型，用戶只需點擊幾下滑鼠即可繪製出接近真實照片的圖像，還可將隨手畫的幾處輪廓圖自動生成美麗的風景圖片。
GauGAN通過收集圖片作為數據基礎，使用深度算法讓AI進行學習，最終能夠在像素級的精度上分析圖像、分割並生成新的圖片，目前GauGAN已收集圖片超過100萬張。
通過使用GauGAN圖像生成器，即使再沒有藝術細胞的人，也能畫出人眼難辨真假的圖片。