在当今的游戏中，玩家往往不仅从游戏玩法的角度进行评价，还从游戏的美术风格进行评价。对于很多来自“程序员”的游戏开发者来说，这是一个很大的问题，但是可能有解决这种情况的方法。
Preferred Networks（PFN）是一家日本科技公司，主要从事物联网方向的“深度学习”研究。一家研究人工智能 (AI) 的公司。 “深度学习”是指让机器分析大量样本数据，总结内部规律，适应新情况。 PFN 的研究成果丰硕，基于这些成果，PFN 与多个学科的公司合作，将他们的研究应用于这些学科。
优选网络的领域和成就
例如，2015年，PFN开始与在机器人领域拥有全球最大机器人安装能力的日本公司FANUC合作。功能性机器人应用于生产。地点。在汽车制造领域，PFN从2014年就开始与丰田合作进行自动驾驶研究。不仅如此，PFN的成就还包括医学、教育、娱乐和体育等诸多领域。这一次，我们将介绍PFN在娱乐领域应用AI的一些成果。
没有基础知识也能“画”出漂亮的动漫人物
2017年，网上出现了一个叫Make Girls Moe的网站。当您访问本网站时，您可以设置一些属性。通过这些属性，网站产生了网站。对于用户二维角色，生成的角色的复杂程度与画家绘制的角色大致相同，并且该网站迅速在全球二维圈中流行起来。
设置了条件生成的一些角色
该网站由复旦大学、石溪大学和同济大学的研究人员创建，使用生成对抗网络 (GAN)。Networks）这是一个深度学习模型，在此过程中得到了 Preferred Networks 研究人员的帮助。此后不久，他们基于 Make Girls Moe 开发了 CryPko，一年后，主要创作者加入了 CryPko 和 PFN。
在加入PFN之前，CryPko整合了区块链技术，并在线运营了一段时间的beta。开发商提供50,000个字符供玩家购买。作为代价，玩家必须支付开发者的以太币（一种类似于比特币的虚拟货币）。购买这些角色后，玩家可以支付一定数量的以太币。它们产生新的字符。作为融合材料的角色不会消失，而是会冷却一段时间。
创建新角色后，玩家可以选择租用或直接出售。当然，这也是通过以太完成的。此外，对于每个角色，网站都会设置这些级别，这些级别会影响角色合并后的冷却时间。高级角色的冷却时间为数十秒，低级角色的冷却时间为数十秒。级别字母可以是几十个小时。
当采访者询问该工具的现状时，柴津社长表示该工具可以作为一套完整的工具在内部使用。一般人都想这么做，一方面可以降低其他游戏公司的成本，另一方面可以为AI提供更多的学习数据，让这个工具集更加智能，在讨论了对游戏制作者的支持之后，他们还谈到了无法描绘自己的人。他们相信这项技术也会给这些人带来很大的好处。斋藤导演也用照片中的例子进行了比较。在科技不发达的时候，摄影很好，但科技的进步让不懂摄影的人也可以用智能手机拍出漂亮的照片。 AI在摄影和绘画中的应用，最终可能是一样的。