原创 关注AI的 2025-08-25 10:46 北京
为何画一条小丑鱼能给人《王者荣耀》上分的快感？
编辑：杨文
🎮 **AI 实时反馈与成就感**: 游戏的核心在于 AI 对玩家绘画的实时识别能力。通过神经网络分析玩家的笔触，并以“像鱼”的概率给出反馈，这种即时性的反馈机制，即使是在绘画技能不佳的情况下，也能让玩家体验到进步和成就感，从而鼓励他们持续尝试，直到作品被 AI 认可。
🐠 **“作品活了”的动态体验**: 与传统 AI 绘图工具不同，Draw A Fish 允许玩家将自己的画作放入一个动态的共享虚拟鱼缸中。这种“让作品动起来”的体验极大地增强了创作的满足感，玩家可以看到自己的鱼与其他玩家的作品一同游动、互动，这种参与感和生命力是传统静态作品无法比拟的。
🌐 **社区互动与趣味排行榜**: 游戏通过共享虚拟鱼缸、排行榜和互动功能（点赞/拉踩）营造了浓厚的社区氛围。陌生玩家的作品可以混在一起，增加了发现的乐趣。而趣味性十足的排行榜，即使是抽象或不成形的涂鸦也能获得高分，进一步提升了游戏的娱乐性和参与度，使得“赛博养鱼”成为一种社交体验。
💻 **技术实现与优化**: 该游戏背后依托于一套完整的 AI 技术设计，包括使用 ResNet18 架构和 Google QuickDraw 数据集训练的卷积神经网络，用于识别涂鸦是否为鱼。为了提升用户体验，开发者还对模型进行了“宽松”的判定调整，并实现了透明度处理、早停机制、QuickDraw 数据集成以及处理类别不平衡等工程化功能，确保了游戏的流畅性和趣味性。
原创 关注AI的 2025-08-25 10:46 北京
为何画一条小丑鱼能给人《王者荣耀》上分的快感？
编辑：杨文
为何画一条小丑鱼能给人《王者荣耀》上分的快感？
见过赛博遛狗，你见过赛博养鱼吗？
最近一款名叫 Draw A Fish 的 AI 小游戏，让全球百万网友疯狂上头。
玩法很简单。只要在画布上随手画一条小鱼，就能在虚拟鱼缸中看到它活灵活现地「游动」。
打开网站，你会看到一个简单的绘图工具，可以选择颜色和笔刷粗细，然后在画布上绘制一条面朝右侧的小鱼，AI 就会实时判断你的作品是否像鱼，并通过画布背景颜色的变化给予即时反馈。
当相似度达到 60% 以上时，点击 「make it swim」 按钮，再给小鱼起个名字，就能把它丢到一个共享的虚拟鱼缸中，观看小鱼和其他玩家的作品一起游来游去。
你还可以和这群奇形怪状的小鱼互动，点一下即可点赞或拉踩。
官方也挺会整花活，直接来了个排行榜，目前最高分是一条画的极其抽象的涂鸦小鱼，得分高达 53245，甚至还有一条长得像鸟的鱼拿到了 - 40182。
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如果注册了账号，还可以把自己画的鱼放到专属鱼缸。
为何百万网友会为一群小丑鱼上头？
百万网友沉迷赛博养鱼，其实一点也不奇怪。
首先，Draw a Fish 足够简单。无需登录，无需教程，点开就能玩，画条鱼谁还不会？这种低门槛设计让人想起当年的现象级小游戏 Flappy Bird，点一下屏幕小鸟飞一下，没有剧情、没有关卡，但凭借极低的门槛和极强的挑战感让人欲罢不能。
而且，AI 会在每一笔落下时给出「像鱼」的概率提示。哪怕你承认自己画技不佳，但当相似度从 30% 提升到 50% 的那一刻，那种小小的成就感足以让人继续尝试。
画完的鱼不会停留在画布上，而是能被放进鱼缸，与全球网友的创作一同游动。这种「作品活了」的体验，极大放大了创作的满足感。相比之下，传统的 AI 绘图工具虽然生成效果更精美，却缺乏这种即时参与和互动循环。
此外，共享虚拟鱼缸让陌生人作品混在一起，排行榜、点赞、随机浏览增加了社区氛围。
如果大家在虚拟鱼缸中看到一条叫「yoyo」的小鱼，欢迎给它喂点「鱼食」😂。
看似简单的小游戏，其实背后大有文章
别看它只是一款小游戏，背后其实有一套完整的 AI 技术设计。
Draw a Fish 之所以能在你绘制过程中不断提示「像不像鱼」，背后依赖的是一个基于 PyTorch 的卷积神经网络。开发者选用了经典的 ResNet18 架构，并结合 Google QuickDraw 数据集来训练模型。
QuickDraw 是谷歌推出的大规模手绘涂鸦数据集，涵盖了各种简笔画元素，其中的「fish」与「not fish」类别正好为模型提供了基础训练样本。
在训练过程中，模型的目标就是进行二分类：输入一张涂鸦，输出它是「鱼」的概率，还是「非鱼」的概率。这个「概率」正是用户在画布下方看到的实时反馈。由于训练数据相对有限，开发者特意调整了模型的判定方式，让它在识别时更加「宽松」，避免对用户的创作过于苛刻，从而提升游戏的趣味性。
技术上，项目还实现了多项工程化功能。
透明度处理：所有图像在预处理前都会合成到白色背景上，因此如果你画的鱼是纯白色的，就无法被识别。
早停机制（Early Stopping）：如果验证集的损失在 5 个 epoch 内没有改善，训练就会停止，从而减少过拟合。
QuickDraw 集成：提供脚本可以自动下载并转换 QuickDraw 涂鸦数据，用于鱼和非鱼的分类。虽然作者最后没有用它，但仍保留在仓库里，方便其他人使用。
一致的预处理：训练和推理（包括测试脚本）使用相同的预处理流程，保证一致性。
类别不平衡：在鱼与非鱼的数据不平衡问题上，采用了加权采样和加权损失来进行处理。
了解更多技术细节，请参考以下链接：
https://github.com/aldenhallak/fish-trainer
https://github.com/aldenhallak/fishes?utm_source=chatgpt.com
https://www.reddit.com/r/InternetIsBeautiful/comments/1m6c80g/draw_a_fish_and_watch_it_swim/
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