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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