Engadget中文站6月16日报道

即使是最有才华的艺术家，也不敢说精确地描绘人脸，还原其最高真实度是一件容易的事。对人类来说，这的确是一个较具挑战性的任务，即使在电脑科技如此发达的今天，用电脑制作也不是一件容易的事。因此就有人另辟蹊径，创造出机器视觉算法。

目前为止，电脑技术还是能够将一些手绘草图进行简单的修饰，使其逼真程度稍加强。但是涉及到素描图的上色，效果还是不太理想。显然，对人类来说要进行这样的工作更是困难。

这种视觉算法的本质就是一种神经网络教育的形成过程，是由荷兰的拉德堡奈梅亨大学等几所大学联合研究而成。此项研究之初使用了来自互联网的200000张人脸图片，首先将其转换成灰度的素描草图，而后“教”这个11层的神经网络“学习”各种修饰方法，将这些草图转换成逼真的人脸照片，与相机拍摄的照片做比较。

研究员们为了“训练”这些神经网络，为其添加了大量的数据集，加快了它的反应速度，直接就能将一张草图变为逼真的图像。令人惊喜的还有，根据研究团队的记录，即使原始草图中没有任何颜色，它也能智能精确地为原始草图添加合适的颜色。

后来研究人员在用不同的数据集进行反复测试时，普遍的实验结果还是十分可喜，效果非常好。不过有时遇到某些数据集，实验结果还是出现了一些异常，当素描图中没有铅笔描出的阴影辅助时，网络在进行修饰时要达到更逼真的效果还是有一些困难。

尽管当神经网络遭遇一些特殊的数据集，功能上会有一些缺陷，但还是重现了一些令人印象深刻的作品，比如像梵高、伦勃朗这些大师自己创作的自画像。

值得称赞的是，这些研究成果是在短短几年内完成。而且此项突破性的神经网络技术是一个非常棒的开端，在此基础上，我们可以进一步“教授、训练”他们学习更复杂的操作任务，帮助人类解决更多问题。至于它的下一步突破在哪里？未来的技术会到达什么程度？回答也许是：没有止境。（原作者：Brittany Vincent 编译：向迪一）