Draw A Fish爆火：AI画鱼游戏如何俘获百万用户的心

你是否想过，随手涂鸦一条小鱼竟能带来类似游戏胜利的成就感？

或许你体验过赛博遛狗的乐趣，但赛博养鱼的新奇概念正悄然兴起。

最近，一款名叫Draw A Fish的AI小游戏风靡网络，吸引全球数百万用户沉迷其中。

体验地址：https://drawafish.com/

访问该网站，你会看到一个简洁的绘图界面，可以选择颜色和笔刷大小，然后在画布上绘制一条面向右侧的小鱼。AI会实时评估你的作品是否像鱼，并通过画布背景色的变化提供即时反馈。

当相似度超过60%时，点击“make it swim”按钮，为小鱼命名后，它就会被放入一个共享虚拟鱼缸，与其他玩家的创作一同畅游。

你还能与这些形态各异的小鱼互动，点击即可点赞或踩一下。

开发者还添加了趣味排行榜，目前最高分是一条极其抽象的涂鸦小鱼，得分高达53245，甚至有一条形似鸟类的小鱼获得了-40182的负分。

注册账号后，你还可以将绘制的小鱼放入个人专属鱼缸中收藏。

为何百万用户为这些数字小鱼痴迷？

数百万网友热衷于赛博养鱼，其实并不令人意外。

首先，Draw a Fish极其简单。无需登录或教程，打开即玩，画鱼对任何人来说都轻而易举。这种低门槛设计让人联想到昔日的现象级游戏Flappy Bird，简单操作却充满挑战性，让人欲罢不能。

而且，AI会在每一笔落下时提供“像鱼”的概率提示。即使你自认画技不佳，但当相似度从30%提升到50%时，那种微小的成就感足以激励你继续尝试。

画完的鱼不会静止在画布上，而是能放入鱼缸，与全球网友的创作一同游动。这种“作品活过来”的体验，极大地增强了创作满足感。相比之下，传统AI绘图工具虽能生成精美图像，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汇聚一堂，排行榜、点赞和随机浏览功能增添了社区氛围。

如果你在虚拟鱼缸中看到一条名为“yoyo”的小鱼，不妨给它点个赞吧😂。

看似简易的游戏，背后技术不容小觑

别看它只是一款小游戏，其背后蕴含着一套完整的AI技术架构。

Draw a Fish能在绘制过程中实时提示“像不像鱼”，依赖于一个基于PyTorch的卷积神经网络。开发者采用了经典的ResNet18架构，并结合Google QuickDraw数据集进行模型训练。

QuickDraw是谷歌推出的大规模手绘涂鸦数据集，包含多种简笔画元素，其中的“鱼”与“非鱼”类别为模型提供了基础训练样本。

在训练过程中，模型的目标是进行二分类：输入一张涂鸦，输出它是“鱼”或“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。由于训练数据有限，开发者特意调整了模型判定方式，使其更加“宽松”，避免对用户创作过于苛刻，从而提升游戏趣味性。

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，就无法被识别。
• 早停机制（Early Stopping）：如果验证集损失在5个epoch内没有改善，训练就会停止，以减少过拟合。
• QuickDraw集成：提供脚本可自动下载并转换QuickDraw涂鸦数据，用于鱼和非鱼的分类。虽然作者最终未使用，但仍保留在仓库中，方便他人使用。
• 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，确保一致性。
• 类别不平衡：针对鱼与非鱼数据不平衡问题，采用了加权采样和加权损失进行处理。

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/