固然我們之前已經(jīng)看過研討人員練習(xí)人工智能算法來把邋遢的涂鴉釀成殘酷的貓怪物，但這簡直不克不及顯示出這類技巧的真正潛力。如今這類人工智能面前的研討人員進(jìn)一步晉升人工智能的才能，完成使人印象深入的圖象操作，可讓馬釀成斑馬，蘋果釀成橘子，冬季釀成炎天等等。

　　在一篇新文章中，加利福尼亞年夜學(xué)伯克利分校研討人員提出了一個新的形式，根本上許可用戶以“輪回分歧”的方法轉(zhuǎn)換圖象，這意味著對原始圖象的任何更改都將終究被堅持完整可逆。例如，該算法可用于將斑馬釀成馬，反之亦然。但這其實不是這類改良的人工智能算法獨一可以做到的工作。

　　這類新形式的人工智能特殊壯大和多才多藝，將各類人工智能辦法和功效同時聯(lián)合在一路。這意味著該算法可以輕松停止調(diào)劑，以履行年夜量分歧的義務(wù)和轉(zhuǎn)換。例如，它可以很輕易地將繪畫釀成照片，也能夠?qū)⒄掌劤衫L畫，然后乃至添加各類作風(fēng)）。

　　固然該技巧可以或許發(fā)生異常驚人的后果，但仍須要微調(diào)。研討人員說明說，當(dāng)測試圖象與練習(xí)圖象比擬看起來不平常時，該模子“不克不及正常任務(wù)。”但即便在這些情形下，成果常常是相當(dāng)風(fēng)趣的。今朝，研討人員曾經(jīng)在GitHub上供給了這類人工智能的源代碼。