由麻省理工學院與IBM華生聯合實驗室共同發表的AI Portraits Ars，以近年流行的生成對抗網路(Generative Adversarial Network)學習方式，根據系統的自我鑑別及模仿過程，可自動分辨人物面部及背景部分，並將上傳至平台上的人物照片轉變成舊時畫作的繪製手法。產品推出後便造成話題，使用者都想見識AI Portraits Ars是如何透過演算完成風格轉換。

從生成的圖像來看，AI Portraits Ars不單只是將照片生硬地轉換成名畫，它會依據照片中人物及背景等各項資料挑選出不同的筆觸風格，從寫實派到印象派等多種作風，給出最符合照片的藝術詮釋。其中最有趣的部份，便是人物在肖像中總是帶著略為嚴肅的面容，原因是當時認為過多的表情會扭曲人類最真實的樣貌，因此無論給出多麼開懷喜悅的照片都無法呈現人物的笑容，反映出舊時歐洲的審美觀念與作畫習慣，這項重點反過來讓人們透過AI對古典藝術歷史有了進一步的認識。

AI Portraits Ars所使用的學習系統便是所謂的「生成對抗網路(GAN)」，簡單來說此系統內同時存在鑑識者及模仿者的身份，當接收到可學習的目標時，模仿者會模擬目標對象產出對應的資料，鑑識者則會分析模仿者所運算出的資訊，藉著兩者相互競爭抗衡，達成學習的目的。有別於Alpha go運用不斷吸收單方資訊的方式，GAN的處理方法大幅減少所需的樣本數，因此AI Portraits Ars才能在短時間內生成多樣化的作品風格。

AI演算用於研發及精進行業技術，已成為各大領域競相研究的潮流趨勢，藉由自我學習及實現，顛覆人們以往對數據資料的認知及想像。換臉科技固然新鮮，但在科技發達的時代也仍須留意個資的保護。

參考資料：

1.AI Portraits 運用 AI 人工智慧演算 將人像照片一鍵轉換藝術肖像畫：https://www.kocpc.com.tw/archives/270550

2.生成對抗網路到底在GAN麻？：https://reurl.cc/6lzRmZ 

3.What you look like as a Renaissance painting, according to AI：https://reurl.cc/OqWak3