甘斯激发了世界的想象力。它们能够想象出风景、汽车、猫、人甚至视频游戏的真实图像，这代表着人工智能迈出了重要的一步。
这个名为StyleGAN2的新项目在CVPR 2020上展示，它使用迁移学习来生成似乎无限数量的肖像，画风五花八门。这项工作建立在该团队之前发布的StyleGAN项目的基础上。
在这个新的演示中显示，生成的模型允许用户创建和流畅地探索肖像。这是通过分别控制主体的内容、身份、表情和姿势来实现的。用户还可以修改画笔的艺术风格、配色方案和外观。
该模型使用由8个NVIDIA V100 GPU组成的NVIDIA DGX系统以及cuDNN加速的TensorFlow深度学习框架进行训练。
研究人员在他们的论文“分析和改进StyleGAN的图像质量”中说：“总的来说，我们改进的模型重新定义了无条件图像建模方面的最先进水平，无论是现有的分布质量度量标准，还是感知的图像质量都是如此，”研究人员在他们的论文“分析和改进StyleGAN的图像质量”中表示。
研究人员在视频中表示，由于其互动性，由此产生的网络可以成为艺术表达的强大工具。
StyleGAN2 GitHub资源库上提供了实施和培训的模型。如果您参加的是CVPR 2020，您还可以在这里观看作者的演讲。