機器之心報道

編輯：楊文

為何畫一條小丑魚能給人《王者榮耀》上分的快感？

見過賽博遛狗，你見過賽博養魚嗎？

最近一款名叫 Draw A Fish 的 AI 小游戲，讓全球百萬網友瘋狂上頭。

玩法很簡單。只要在畫布上隨手畫一條小魚，就能在虛擬魚缸中看到它活靈活現地「游動」。

體驗地址：https://drawafish.com/

打開網站，你會看到一個簡單的繪圖工具，可以選擇顏色和筆刷粗細，然后在畫布上繪制一條面朝右側的小魚，AI 就會實時判斷你的作品是否像魚，并通過畫布背景顏色的變化給予即時反饋。

當相似度達到 60% 以上時，點擊 「make it swim」 按鈕，再給小魚起個名字，就能把它丟到一個共享的虛擬魚缸中，觀看小魚和其他玩家的作品一起游來游去。

你還可以和這群奇形怪狀的小魚互動，點一下即可點贊或拉踩。

官方也挺會整花活，直接來了個排行榜，目前最高分是一條畫的極其抽象的涂鴉小魚，得分高達 53245，甚至還有一條長得像鳥的魚拿到了 - 40182。

如果注冊了賬號，還可以把自己畫的魚放到專屬魚缸。

為何百萬網友會為一群小丑魚上頭？

百萬網友沉迷賽博養魚，其實一點也不奇怪。

首先，Draw a Fish 足夠簡單。無需登錄，無需教程，點開就能玩，畫條魚誰還不會？這種低門檻設計讓人想起當年的現象級小游戲 Flappy Bird，點一下屏幕小鳥飛一下，沒有劇情、沒有關卡，但憑借極低的門檻和極強的挑戰感讓人欲罷不能。

而且，AI 會在每一筆落下時給出「像魚」的概率提示。哪怕你承認自己畫技不佳，但當相似度從 30% 提升到 50% 的那一刻，那種小小的成就感足以讓人繼續嘗試。

畫完的魚不會停留在畫布上，而是能被放進魚缸，與全球網友的創作一同游動。這種「作品活了」的體驗，極大放大了創作的滿足感。相比之下，傳統的 AI 繪圖工具雖然生成效果更精美，卻缺乏這種即時參與和互動循環。

此外，共享虛擬魚缸讓陌生人作品混在一起，排行榜、點贊、隨機瀏覽增加了社區氛圍。

如果大家在虛擬魚缸中看到一條叫「yoyo」的小魚，歡迎給它喂點「魚食」。

看似簡單的小游戲，其實背后大有文章

別看它只是一款小游戲，背后其實有一套完整的 AI 技術設計。

Draw a Fish 之所以能在你繪制過程中不斷提示「像不像魚」，背后依賴的是一個基于 PyTorch 的卷積神經網絡。開發者選用了經典的 ResNet18 架構，并結合 Google QuickDraw 數據集來訓練模型。

QuickDraw 是谷歌推出的大規模手繪涂鴉數據集，涵蓋了各種簡筆畫元素，其中的「fish」與「not fish」類別正好為模型提供了基礎訓練樣本。

在訓練過程中，模型的目標就是進行二分類：輸入一張涂鴉，輸出它是「魚」的概率，還是「非魚」的概率。這個「概率」正是用戶在畫布下方看到的實時反饋。由于訓練數據相對有限，開發者特意調整了模型的判定方式，讓它在識別時更加「寬松」，避免對用戶的創作過于苛刻，從而提升游戲的趣味性。

技術上，項目還實現了多項工程化功能。

透明度處理：所有圖像在預處理前都會合成到白色背景上，因此如果你畫的魚是純白色的，就無法被識別。早停機制（Early Stopping）：如果驗證集的損失在 5 個 epoch 內沒有改善，訓練就會停止，從而減少過擬合。QuickDraw 集成：提供腳本可以自動下載并轉換 QuickDraw 涂鴉數據，用于魚和非魚的分類。雖然作者最后沒有用它，但仍保留在倉庫里，方便其他人使用。一致的預處理：訓練和推理（包括測試腳本）使用相同的預處理流程，保證一致性。類別不平衡：在魚與非魚的數據不平衡問題上，采用了加權采樣和加權損失來進行處理。

了解更多技術細節，請參考以下鏈接：

https://github.com/aldenhallak/fish-trainerhttps://github.com/aldenhallak/fishes?utm_source=chatgpt.comhttps://www.reddit.com/r/InternetIsBeautiful/comments/1m6c80g/draw_a_fish_and_watch_it_swim/