在 AI 大行其道的时代，工程师们也开始思考如何用这项技术来解决一些实际问题。
当这班工程师把 “魔爪” 伸向艺术家们擅长的绘画领域时，有趣的事情发生了，他们发现一些艺术家们引以为豪的图像绘制、色块填充、图层修补等技巧都能轻而易举的通过 AI 完成。
今天就跟大家盘点一下，在 GitHub 上都出现过哪几个敢公然与艺术家叫板的项目吧。
PI-REC
昨天晚上在 V 站看到这么一个项目，它通过与 AI 结合的方式，帮用户快速将手绘草稿转为成品图。
使用者只需简单画上几笔就能转成完整画像，简直堪称手残党的福音！
它的绘制过程大概是像下面这样的：
简单几笔给你画个老婆：
还能把真人转为动画：
该项目由南京大学与中山大学的几名学生联手制作而成，其中一名作者是个 95 后帅气小哥，目前单身，有兴趣的可以去他微博撩一下（小哥哥，我只能你帮到这了?）。
关注 GitHubDaily 公众号，后台回复「0328」获取项目链接与小哥哥微博。
看了这个项目之后，你还觉得通过下面步骤画好一只马是在搞笑吗？
style2paints
线稿成图工具有了，线稿上色还远吗？
Style2Paints 是一款 AI 驱动的线稿上色工具 ，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色，甚至连画作的光线、阴影等效果也能一并处理，最终处理效果令人震撼。
其中线稿的上色工作会分为多个步骤进行，使得最终成品也能拥有多个图层，让创作者可以很轻松的完成后续的微调与修改工作。
一图胜千言，发几张示例图让大家感受一下。
少女风：
萝莉风：
御姐风：
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deep-painterly-harmonization
这是一个基于深度学习的开源项目，让图片可以毫无违和感的融入到绘画作品中，目测后面会被广大网友玩坏 ?
照例来两张图感受一下。
第一列为原图，第二列为未被处理过的融合图，第三列为成品图：
最后这张最骚了，来自卷福的蜜汁微笑 ?
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该项目作者栾福军是一名 90 后，本科毕业清华，现在在康奈尔大学攻读博士学位。
递上一份作者简介让大家感受下。
此外该作者还发表过其它一系列论文：
都是 90 后，人与人之间的差距竟是如此巨大
deep-photo-styletransfer
最后分享的这个项目，它基于深度学习，利用深度卷积网络进行摄影风格转换，能在瞬间切换图片摄影风格。
下面给大家看下示意图。
第一、二列为原始图，第三列为合成图：
宇宙第一人工智能体小扎也没被放过
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看到这里，摄影师恐怕要哭晕在厕所了，"我 P 半天的图，你一下就给处理了？"。
顺带提一点，该项目作者跟上面那个 deep-painterly-harmonization 作者是同一人，隐隐约约感受到一股来自学霸的压力。。。
大家从上面我分享的几个项目应该可以看出，我们目前日常所做的一些重复性劳动正在慢慢的被人工智能所替代。
不少人在这时应该又要开始感到焦虑了，其实大可不必，为了避免让自己成为一名「卢德分子」，你要做的应该是先去接纳这项新技术，并思考如何如何将这项技术应用到自己的实际生活，提高自己的工作效率。
在此顺便延伸提一点，如何保证自己的工作不被人工智能所替代呢？
迈克斯·泰格马克在《生命3.0》一书给出了非常好的建议，在此分享给大家看下：
近期，在对“哪些工作会被机器取代”的一项预测中，有人提出了一些在职业教育之前应了解的职业问题。这些问题十分有用。
比如：
- 这份工作是否需要与人交互，并使用社交商？
- 这份工作是否涉及创造性，并能使你想出聪明的解决办法？
-
这份工作是否需要你在不可预料的环境中工作？
在回答这些问题时，得到的肯定答案越多，你的就业选择可能会越好。这意味着，相对安全的选择包括教师、护士、医生、牙医、科学家、企业家、程序员、工程师、律师、社会工作者、神职人员、艺术家、美发师和按摩师。
相比之下，那些高度重复、结构化以及可预测的工作看起来过不了多久就会被机器自动化。计算机和工业机器人早在很久以前就已经取代了这类工作中最简单的那部分。
持续进步的技术正在不断消灭更多类似的工作，从电话销售员到仓管员、收银员、火车司机、烘焙师和厨师。接下来，就是卡车、公交车、出租车和 Uber/Lyft 司机等。
还有更多职业，包括律师助理、信用分析师、信贷员、会计师和税务员等，虽然这些工作不属于即将被完全消灭的工作之列，但大多数工作任务都将被自动化，因此所需的人数会越来越少。
可以看到，程序员在目前还是处于一个比较安全的位置的，但随着后面人工智能的技术愈加成熟，应用愈加广泛。一些相对平庸、没有创造力的程序员应该还是会最先被淘汰。要让自己不可替代，还是得保持有终身学习，不断进取的态度。