固式思维下的发散是局限的，只了解看到的、读到的、听到的。
所以从类别的束缚中做最大的叛逆，但又谨慎地模仿着遵从艺术本质的初心。
直到人类也真假难辨，这是人之为人的灵感迸发，还是数字代码的一次偶然，又或者两者早已融为一体。
当机器开始懂得创造，你是痛苦还是欢欣？
创意生成网络（CAN）是在生成对抗网络GAN的基础上专门面向艺术作品生成的深度学习模型，于2017年6月刊登论文提出。其核心理念是通过风格学习与风格规范的迁移来生成艺术作品。论文作者认为这样的网络具备了创意生成的能力，而这也将是一种极其新颖的艺术创作方式。
计算机从抽象的高维度上发现了艺术作品的空间分布特性，并对其加以区分与生成。在这一点上似乎与人类的自身的思维模式既有冲突也有吻合之处。
有意思的是，当将人类艺术家与AI创作的作品同时打乱展现给观众，并且准备了一系列提问时，这些问题包括：你能否感受到作品的感染力？是否具有创新性？等等。实际的结果中会发现观众可能甚至无法区分作品是否出自艺术家之手还是AI之手。
参考资料论文链接
欢迎关注GAN生成艺术