创造力和艺术创作，而不是专注于枯燥乏味的艺术创作。例如，机器学习算法可以帮助将视频框架化为特定功能，并进行块状填充，填充画布的特定区域。
此外，工程师们目前正在研究能够“学习”特定美学风格的人工智能算法（通过研究数百万张照片）。该算法随后会尝试根据其通过研究先前数据所获得的原则来创作新的图像。
人工智能用于创作艺术的流行例子
人工智能机器人可以被训练来编写剧本。这里有一个例子，一个机器人被要求观看1000小时的蝙蝠侠电影，然后被要求编写关于这位披风斗士的剧本。最终的结果非常搞笑。
生成对抗网络(GAN)算法最近成为 电报筛查 新闻焦点，用于创建AI 生成的视频和图像。该算法于 2014 年由计算机科学家 Ian Goodfellow 首次使用。
艺术家可以将一组随机的照片样本输入机器学习算法。该算法会创建一个可操作图像框架，并以此创建新的视频帧。之后，艺术家可以根据自己的设置使用这些视频帧，创作出完全不同的图像或视频。这种技术在大众媒体中也被称为“深度伪造”（deepfake）。
人工智能的局限性
毫无疑问，人工智能有很多好处，尤其是在协助艺术家方面。它可以快速完成许多耗时的任务，让艺术家专注于艺术创作的其他方面。
尽管人工智能擅长创作设计和生 如何成为一名合格的程序员？ 成视频帧，但它只能根据艺术家的指令进行操作。计算机无法自行随机生成一整串帧或图像。因此，艺术家在图像创作、视频构图和项目后期策划方面发挥着重要作用。
计算机会扭曲人类的特征，无法准确复制人脸。例如，艺术家丹尼尔·E·伯林 (Daniel E. Berlyne)和 安娜·里德勒 (Anna Ridler)的作品就利用人工智能通过 GAN 创作图像。
他们利用静态帧，通过生成模型创作水墨画。这些模型会生成一系列新图像，然后将它们组合成一部短片供观众观看。然而，最终的图像质量严重受损，需要后期修复。
这两个例子表明了艺术家可以如
何利用人工智能工具进行艺术创作。艺术创作需要一套明确的流程，并且必须设定最终结果的预期范围。当然，人工智能生成的结果往往存在偏差，也并不那么引人入胜。它们本质上是对预先整理的数据进行略微修改后的复制，最终呈现出来的效果。
然而，艺术领域的人工智能不仅仅 whatsapp 数字 关乎最终结果，它还关乎艺术家与计算机协作创造视觉形状。
当然，单凭人工智能无法创造真正的艺术。它的输出难以预测，而且在其他用户看来可能过于精打细算。但人类的智慧与计算机的稳健性相结合，可以创造奇迹。正因如此，许多艺术家将人工智能融入到他们的作品中。