研究人员开发神经网络可读取食谱并生成熟食产品的图像( 二 ) 来自特拉维夫大学的一组研究人员开发了

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由于目前大多数人工智能系统都试图在人类易于完成的任务中取代人类专家，解决一项甚至超出人类能力的任务会很有趣。

值得一提的是，与CUB和Oxford102数据集中的图像相比，recipe1M数据集中的图像质量较低。这反映在许多模糊的图像上，光照条件差，“粥状图像”以及图像不是方形（这使得训练模型变得困难）。这个事实可能会解释这两个模型成功生成“类似粥”的食物图像（例如面食，米饭，汤，沙拉），但却难以生成具有独特形状的食物图像（例如汉堡包，鸡肉，饮料））。

如果有足够的配方，特拉维夫团队的人工智能现在可以将它变成一个看起来足够好的图像，根据研究论文显示，在盲测中，人类有时更喜欢计算机生成的图片而不是真实照片。

该团队打算继续开发该系统，希望扩展到超越食物的领域。包括完善当前的数据集质量，还考虑构建一个包含儿童书籍文本和相应图像的数据集，这样就可以让计算机看文章画插画了。

研究人员开发神经网络 可读取食谱并生成熟食产品的图像( 二 )

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