一種新的人工智慧方法,能夠自動將醜陋的城市地區,轉變為美麗的城市地區,並最終可以幫助規劃者對城市進行改頭換面。
人工智慧演算法已被用於,透過從已知的人類偏好中學習,來預測人們是否可能發現特定的城市場景令人愉快。事實上,我們過去的研究顯示,有特定的城市元素被普遍認為是美麗的:從綠色植物,到小街道,再到令人難忘的空間。這使我們能夠構建「快樂地圖」 —— 一個對映工具,它不是推薦最短的路徑,而是推薦讓你更快樂的短路徑!
在英國皇家學會剛剛發表的一篇題為「FaceLift:美化城市場景的透明深度學習框架」的文章中,我們超越了這一點,建構了能夠自動重現美的演算法,而不僅僅是評估它。我們構建了一個深度學習框架(FaceLift),它既能夠美化現有的城市場景(現有的谷歌街景),又能夠解釋哪些城市元素,使這些改造的場景變得美麗。
我們收集了 20,000 張谷歌街景圖片,志願者們將這些圖片標記為美麗或醜陋。然而,我們將所有這些影像,輸入到執行深度學習框架的電腦中 —— 這是一種透過在神經網路中處理資料,來模仿人腦的演算法。透過這樣做,該演算法瞭解了人類認為的醜陋或美麗,並基於此,它被要求改進醜陋的場景,它使用生成的對抗網路來改進 —— 這是一種相對較新的演算法,目前用於重現「假」但逼真的人類面孔。然後,生成的影像與真實空間,最接近的影像相匹配。最後,該演算法解釋了特定城市元素的新增和刪除,是如何使場景更加美麗的。
FaceLift 能夠以極快的速度(以秒為單位)和規模(為整個城市)生成美麗的場景。使用者研究顯示,透過 FaceLift,城市規劃者最終考慮了城市干預的替代方法,否則可能並不明顯,城市居民能夠直觀地評估微觀干預對其社群的影響。
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