聊天斗图神器出现，谷歌的这项AI技术竟然是刚需

Daniel指出，这个项目代表了艺术和工程新的交集。毕竟，我们才刚刚开始触及机器学习对艺术的作用。如果达芬奇还活着，我们很难相信蒙娜丽莎会是怎样一幅画。相反，也许这将是一个用户专属的形象，可以为自己重新塑造出一个表情神秘的女性形象，还可以跨越不同的文化和时代。但是目前我们在惠特尼双年展上还没有发现什么酷炫的东西，也许需要由谷歌这样的公司来打破僵局。Daniel，作为胜利解决了美国技术设计场景的人，一向直言不讳。对于与谷歌的合作，她评价道："我感兴趣的是工程与艺术合作的交集，还有这个合作平台。在这个平台上，我们创造的不仅仅是内容，还有产品本身。

传统的计算机把自拍照艺术化转换，是通过分析图像的像素，通过算法来确定属性值，再通过像素值来评估颜色、形状或纹理。然而，如今人们的自拍在不同背景光下，有各种姿势。虽然人们很容易辨别一些定性特征，比如不管光照如何，都可以辨别出眼睛的颜色。但这对计算机来说是一项非常复杂的任务。这是因为，当人们辨别眼睛颜色时，不仅观察眼睛的像素值，还会结合周围的环境考虑。

为了解决这个问题，我们研究了类似人眼选择特征的算法，而不是传统的编码方法，去解释每种照明条件下眼睛的颜色。同时我们可以从头开始创造一个大型神经网络，也许可以做到这一点。我们想得到更有效的方式达到目的，因为要将人脸转化成漫画将是一个反复漫长的过程。

为了给你的朋友们塑造一个你所期待的形象，我们和艺术团队一起创作了各种各样的元素。例如，艺术家最初设计的发型，用于实验在人工介入下，训练网络为自拍匹配相应的漫画。之后，人工评判输出的表情和输入照片的匹配程度，以了解工具的表现。在某些情况下，评估者认为有些风格并没有很好的表现，所以艺术家们创造了更多神经网络可以识别的元素。

评估者对发型进行分类，越左边的图标代表越接近的。达成共识之后，常驻艺术家Lamar Abrams就根据图片的共同之处创作出表情。

避开恐怖谷效应

在美学研究中，有一个著名的问题 "恐怖谷效应"--这一假说认为，如果人类的复制品几乎就像真人一样，就会让人感到厌恶。在机器学习中，如果遇到计算机对你的看法，比对你对自己的看法，这可能会变得更加复杂。

相比准确复制一个人的外表，得到一个低分辨率模型，比如表情和贴纸，让团队探索通过返送图像增强表达，这与其说是重现现实，更多的是打破规则。

团队与艺术家Lamar Abrams合作设计的组合超过563，000，000亿

将像素转换为艺术漫画

计算机如何感知你，和你如何看待你自己以及你想怎么展示自己，协调这两者的关系是一种艺术实践。这是一个定制功能，包括不同的发型、皮肤色调和鼻子形状，这是至关重要的。毕竟，漫画的定义是主观的。美学是由种族、文化和阶级定义的，它会引导人们不自觉地因异排外。因此，我们努力创造的空间拥有不同种族、年龄、男性、女性和雌雄同体。我们的团队将继续对研究结果进行评估，以防止在训练系统时产生偏见。

为身份和情感创建一个宽广的调色板

没有所谓的"普遍的审美"或"单调的你"。人们与父母交谈的方式不同于与朋友交谈的方式，也与同事交谈的方式不同。当你有很多社会角色的时候，制作一个虚拟的化身是不够的。为了解决这一问题，Allo团队正在研究一系列的艺术声音，以帮助其他人扩展自己的声音。目前发布的第一款风格，可能是一种自黑风格，下一款用于那些真诚时刻，可能会更可爱。在那之后，也许他们会把你变成一只狗。如果表情符号扩大了交流的世界，最兴奋的点不是这种技术和语言是如何演变的，而是人们对工具本身功能的看法。

我们获知，Allo目前已Android系统中推出，并将很快在iOS系统上推出。