玩法简单易上手
Draw A Fish的玩法非常简单直接：
你只需要访问网站 https://drawafish.com/，就能看到一个简单的绘图工具。
选择颜色和笔刷粗细后，在画布上画一条面朝右侧的小鱼即可。
AI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，你就能把它“放生”到一个共享的虚拟鱼缸中，观看它和其他玩家的作品一起游来游去。
为何让人如此沉迷？
这款看似简单的小游戏能吸引全球百万网友，主要有以下几个原因：
低门槛与即时成就感：无需登录，无需教程，点开就能玩。谁还不会画条鱼呢？这种低门槛设计让人想起当年的现象级小游戏 Flappy Bird。更重要的是，AI会在每一笔落下时给出“像鱼”的概率提示。哪怕你画技不佳，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。
“作品活了”的奇妙体验：画完的鱼不会静态地停留在画布上，而是能被放进鱼缸动态游动起来。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可能更精美，却缺乏这种即时参与和互动循环。
共享与社区互动：所有的鱼都会在一个共享的虚拟鱼缸中与全球网友的作品一同游动。你可以随机浏览他人的创作，并通过点赞或“拉踩”（踩一下）的方式互动。官方还设置了排行榜，目前最高分是一条极其抽象的涂鸦小鱼，得分高达53245，甚至还有一条长得像鸟的鱼拿到了-40182分。这种社区氛围和趣味排名增加了游戏的粘性和话题性。
轻松解压与创意激发：简单随意的涂鸦本身就是一个放松身心的过程。看到自己随手画的小鱼在屏幕里游动，并能与世界各地玩家的创作共存，这种体验既奇妙又治愈。
背后的技术亮点
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：
核心模型：Draw A Fish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。
分类目标：模型的目标是进行二分类：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。
工程优化：为了让体验更好，项目还实现了多项工程化功能，例如透明度处理（确保可识别性）、早停机制（减少过拟合）、一致的预处理流程（保证训练和推理一致性）以及处理类别不平衡问题等。
如何玩转Draw A Fish？
如果你想尝试一下：
访问官网：https://drawafish.com/。
开始创作：选择颜色和笔刷，在画布上绘制一条面朝右侧的小鱼。
获取反馈：观察AI给出的实时相似度概率提示，并不断调整。
放鱼入缸：当相似度达到60%以上，点击按钮，为你小鱼起名，然后就能看它在全球鱼缸中游弋了。
互动浏览：在鱼缸中欣赏其他玩家的作品，点赞你喜欢的，也可以给“怪怪的”鱼踩一脚。
小结
Draw A Fish 的成功在于它巧妙地将 AI技术、游戏设计、社交互动和创意表达结合在一起，用一个极其简单的操作提供了丰富的情感体验。它降低了创作和获得成就感门槛，让每个人都能轻松参与并乐在其中，这或许就是它能迅速风靡全球的原因。
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