2018 年度 GtiHub 开源项目 TOP 25：数据科学 & 机器学习(12)_：2018年度GtiHub开源项目TOP25：数据

首先从我最喜爱的一个开源项目讲起。我希望你花点时间仅仅来欣赏一下上面的图像。你能分辨出哪张是由人类做的，哪张是由机器生成的吗？我确定你不能。这里，第一个画面是输入图像（原始的），而第三个画面是由这项技术所生成的。

很惊讶，是吗？这个算法将你选择的外部物体添加到了任意一张图像上，并成功让它看上去好像本来就应该在那里一样。你不妨查看这个代码，然后尝试亲自到一系列不同的图像上去操作这项技术。

Image Outpainting

开源地址：https://github.com/bendangnuksung/Image-OutPainting

如果我给你一张图像，并让你通过想象图像在图中完整场景呈现时的样子，来扩展它的画面边界，你会怎么办？正常来说，你可能会把这个图导入到某个图像编辑软件里进行操作。但是现在有了一个非常棒的新软件——你可以用几行代码就实现这项操作。

这个项目是斯坦福大学「Image Outpainting」论文（论文地址：https://cs230.stanford.edu/projects_spring_2018/posters/8265861.pdf，这是一篇无比惊艳并配有示例说明的论文——这就是大多数研究论文所应有的样子！）的 Keras 实现。你或者可以从头开始创建模型，或者也可以使用这个开源项目作者所提供的模型。深度学习从来不会停止给人们带来惊喜。