✔ また、選択においての1個体の選び方、交叉においての2個体の選び方も多種多様です。 例えば、つぎのように進行します。
19これを致死個体と呼びます。
AIの選択と人の選択 選択の基準が「なんとなく」だと、どちらが選ばれるかはランダムに近くなる。
🙃 性的なコンテンツとのお墨付きを得る 「で最高にエッチな画像を作ろう！」で腕の生成が安定しないのは、腕がエロくないからではなく、腕の自由度がありすぎるのと、人間が顔の方を重要視するためであろう。 まずはランダムに染色体を生成します。 特に、足よりも腕の欠損が目立つ。
13遺伝的アルゴリズムとは 英語ではgenetic algorithm。
二枚の画像が表示され、訪問者がエッチだと思う方を選択すると、その選択が蓄積されにより徐々にエッチな画像ができあがる仕組みになっている。
🤚 ピンク色の点は下側にあるので「口」に見えるが、おそらく中心にあっても顔と認識する人は多いだろう。 上位20％を残す方法、成績がいいほど次世代に遺伝子を残す確率が高くなるなど、選択の仕方はいろいろある。
逆に、奇跡的に適応度がとても高い個体が生まれたとしても、選択確率に上限があるために選択されない場合もあります。 このサイトでは、StyleGAN2 により生成されたアニメ調の絵がタイル状に並べられおり、それらが自動的にスライドしつつ、次々に表示されていく。
しかし結果は知っての通りである。
✊ 「このモザイクタイルみたいな絵のどこにエロティシズムを感じて選べばいいのか」「とりあえず肌色の多いほうを選ぶしかないか」と、参加者を困惑させながらも多くの投票を集めました。 選ばれた遺伝子情報が0であろうと1であろうと100であろうとお構いなしに、 全く別の値へ変更されます。 そんな中エリート選択方式は 「一番優秀な個体は絶対次世代にコピーします」宣言をしているようなものなので、その心配はありません。
62,000という世代（1月12日）を重ねても肌色の領域が少し増えたに過ぎなかった。 重みの引数で各個体ごとに対する確率の大きさを設定することもできます。
トップのタグは 「 おっぱい」で、身体パーツでは 「 巨乳」が続く形である。
👌 ルービックキューブを揃える• なお、長時間離席していたらより画像がになると思われます。 そのすべての遺伝子を正解と照らし合わせて、得点を計算します。
7現在の具体的なパラメータは以下の通りです。 先手は、最初のターンに「1」と言うことができます。
確率的に異性愛者の男性が最も多いため、性的対象である女性の身体が作られたというものだ。
🤭 生成された画像をモーフィングしているのか、画像を生成する際に分岐させているのかは分からないのだが、モーフィングの具合によっては、かなり奇抜な絵となる。 概要 以前に「」（2Dの方）を世に送り出した氏が作成した。
178,000世代前後から腕の片鱗が見られるが、両腕が安定するのは9,500世代以降である。
3,525世代 遺伝的アルゴリズムで作られているため、画像は少しずつ変化する。