深度学习的变革

现在已经有很多人作了关于DeepLearning以及其如何重要的讲座,我非常同意他们的看法。工作在DeepLearning这个领域是让我觉得最接近魔法师的事,我觉得未来三年内很多软件的重要部分都会由深度学习推动前行。不过,现在好像DeepLearning还非主流,因此我想分享些优秀的开发者的一些贡献。

图片增强

如果你手里只有一大堆低分辨率的图片,DeepLearning可以帮你预测高分辨率的图片会是什么样子,然后自动地帮你添加遗失的细节。
深度学习的变革
对于你的二次元小伙伴一样有用的奥:
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文本转换为语音

DeepLearning能够构建一个文本转语音的系统,基本上合成出来的语音效果和真人没啥区别。可以参考wavenet-generative-model-raw-audio这篇文章。
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音乐合成

DeepLearning能够帮你合成传统的音乐,效果跟真人合成的相比也是分辨不出来。
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绘画风格替换

DeepLearning能够帮你给选定的图片替换风格样式。
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字体生成

深度学习的变革

图片填充

DeepLearning能够自动帮你补全图片中遗失的部分。
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机器人

DeepLearning能够辅助进行机器人训练,让它像个人类一样走路:
深度学习的变革
或者训练地像人类一样去抓取东西

图片摘要

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Sketch

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自动驾驶

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