TL;DR：
最近一款叫“Draw A Fish”的AI小游戏火遍全球，让你随手一画，AI就能让你的“灵魂涂鸦”秒变活鱼在虚拟鱼缸里撒欢。别看它简单，背后可是ResNet18和QuickDraw数据集的硬核技术在撑腰，主打一个低门槛、强互动、成就感爆棚，让你轻松体验“开挂”般的养鱼乐趣！
“赛博遛狗”你可能听过，但“赛博养鱼”这波新活儿，你跟上了吗？最近，一款名叫“Draw A Fish”的AI小游戏，像病毒一样席卷全球，硬生生把百万网友变成了“云养鱼”狂魔。大家都在问：为何画一条小丑鱼能给人《王者荣耀》上分的快感？
这不，我也好奇地点开了链接1，打算瞅瞅这群AI小丑鱼到底有啥魔力。结果，一不小心，就被它拿捏得死死的！
魔法上线：你的灵魂涂鸦，AI一秒变活物！
这款游戏玩法简直是“小白友好型”，简单到没朋友。打开网页，你面前就是一块画布，颜色、笔刷粗细随你选。你需要做的，就是随手画一条面朝右侧的小鱼。别担心你的灵魂画技，因为AI会实时在线“批改作业”！
当你每落下一笔，画布背景颜色就会悄悄变化，还会给你一个“像鱼”的实时概率提示。这感觉，就像考试时老师在你耳边悄悄报答案，又刺激又解压！当你画的鱼相似度达到60%以上，恭喜你，你的“作品”就获得了进入虚拟海洋的“绿卡”！
点击“make it swim”按钮，再给你的小鱼起个沙雕名字，比如“王多鱼”、“摸鱼大师”，它就能瞬间被**“注入灵魂”**，活灵活现地在共享虚拟鱼缸里游来游去，跟全球玩家的奇葩创作来个亲密接触。
在这个热闹的“赛博鱼塘”里，你还能当一回“点赞狂魔”或“拉踩高手”，给那些或天马行空、或抽象派，甚至长得不像鱼的“鱼”们点赞或吐槽。官方更是会玩，直接整了个排行榜。你敢信？目前榜首是一条抽象到极致的涂鸦鱼，得分高达53245！而那条“画风清奇”长得像鸟的鱼，直接喜提-40182的“负分王”称号，简直是“负分滚粗”的典范！
“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。”
看来，在AI的世界里，“抽象派”才是YYDS！
如果你觉得共享鱼缸太热闹，注册个账号，还能拥有自己的专属鱼缸，让你的“鱼子鱼孙”独享一方天地。
为何百万网友会为一群AI小丑鱼上头？其实原因很简单，却又**“不讲武德”**地抓住了人性：
- 极致的简单性：无需登录，无需教程，点开即玩。这就像当年的“Flappy Bird”，门槛低到尘埃里，但一旦上手，就根本停不下来。
- 即时满足感：AI在每一笔落下时给出“像鱼”的概率提示，这种从30%到50%的**“小确幸”**，足以让人产生“我行我也上”的冲动，并持续挑战。
- “作品活了”的震撼：画完的鱼不再是静止的像素，而是能游泳、能互动。这种从静态到动态的“魔法”，极大放大了创作的满足感，瞬间把传统的AI绘图工具甩了几条街。
- 社交与竞技：共享鱼缸、排行榜、点赞，让这个简单的游戏多了几分社区氛围和**“凡尔赛”**的资本。
拆解黑科技：这群AI小丑鱼背后，藏着啥“心机”？
别看“Draw A Fish”玩起来像个小玩具，背后可是有**“真枪实弹”**的AI技术在默默发力，不然它怎么能一眼识破你的“鱼”图呢？
这款游戏之所以能实时判断你的画作“像不像鱼”，核心秘密在于一个基于 PyTorch 框架搭建的卷积神经网络（CNN）。开发者选择了大名鼎鼎的 ResNet18 架构。简单来说，ResNet18就像是AI世界里的“火眼金睛”，通过多层深度学习，能够从你的涂鸦中捕捉到鱼的**“灵魂特征”**。
而训练这只“火眼金睛”的**“教科书”**，正是Google推出的 QuickDraw 数据集 2。这个数据集里，包含了海量的手绘涂鸦，其中“fish”和“not fish”这两类样本，就成了AI学习如何辨别鱼的基础素材。
在训练过程中，模型的目标很明确：输入一张涂鸦，输出它是“鱼”的概率，还是“非鱼”的概率。这个实时跳动的“概率”，正是你画布下方看到的神秘数字。值得一提的是，为了让游戏更有趣，开发者还特意给AI**“松了绑”**，让它的识别逻辑更加“宽松”，就算你的鱼画得有点抽象，AI也不会对你“鸡蛋里挑骨头”，毕竟，玩得开心才是王道嘛！
当然，除了核心的AI识别，这个项目在工程实现上也是亮点满满：
- 透明度处理：所有图像在预处理前都会合成到白色背景上。所以，如果你想画一条纯白色的“隐身鱼”，抱歉，AI会直接给你个“差评”——因为它看不见！
- 早停机制（Early Stopping）：这就像给AI训练设了个“止损点”。如果模型在验证集上的表现连续5个周期都没有进步，训练就会自动停止，防止AI“学傻”或**“过度凡尔赛”**。
- QuickDraw 集成：虽然开发者最终没有直接使用，但项目仓库里保留了自动下载和转换QuickDraw数据的脚本，方便其他**“技术宅”**继续探索。
- 一致的预处理：确保训练和推理环节（包括测试脚本）使用相同的处理流程，保证了AI判断的**“公平公正公开”**。
- 类别不平衡处理：在“鱼”与“非鱼”数据量不对等的情况下，项目采用了加权采样和加权损失的方法，确保AI不会“偏科”，实现了**“雨露均沾”**的平衡艺术。
所以，别以为这只是个小游戏，它可是将深度学习、大数据集和巧妙的工程设计**“缝合”在一起的杰作。它再次证明，AI不只是高大上的，它也可以很接地气，玩出花来，让普通人也能轻松体验到“黑科技”**的魅力。也许下一个刷爆朋友圈的，就是你随手画的“赛博宠物”呢！
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