人工智能设计师之“模仿”能力

利用“以图搜图”我们可以赋予人工智能设计师“模仿”的能力。本文基于DIY一个以图搜图引擎1的思路，把数据集换成了unsplash爬下来的照片，拿了930张做试验。

1 模型训练

照片大小跟训练时间、以图搜图效果的对比。

python里缩放照片非常方便，不用自己根据图片比例换算长宽，只需要输入一个最大值即可自动缩放。

尺寸 200x200

训练耗时 369s

尺寸 300x300

训练耗时 435s

尺寸 400x400

训练耗时 497s

尺寸 600x600

训练耗时 485s

从上面看，图片尺寸跟训练模型时间没多大关系，只跟识别的精度有关系，比如识别照片里很小的人，所以我直接改成了1200大小的图片来训练。

尺寸 1200x1200

训练耗时 440s

试试把照片里的人截取出来，查找：

找到的是有人的照片。

2 应用

试试看效果先，查找下冲浪的照片：

再查找下向日葵的照片：

查找下钟表的照片：

改“别人家”的设计：

上图是原作，通过“以图搜图”，匹配到我的图像库里类似的照片，进行替换：

再来一张：

你们觉得哪个是原作呢？

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实验品

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