cnn-generated images are surprisingly easy to spot... for now

目前来看，CNN生成的图像令人惊讶地容易辨认出来。虽然深度学习技术在图像合成领域取得了巨大进展，但生成的图像仍然存在一些明显的特征和瑕疵，使它们相对容易被辨认出来。

首先，由于CNN生成的图像是基于已有的训练数据集进行合成的，因此这些图像在一定程度上会反映出数据集的偏差和特点。这使得人们能够通过观察图像的风格和特征来判断其是否为CNN生成的。

其次，目前的生成模型在处理细节和真实感方面尚有不足，导致生成的图像往往存在一些模糊或不自然的地方。这些瑕疵可以通过肉眼观察或者简单的图像处理技术来发现，从而帮助人们迅速发现CNN生成的图像。

不过，随着深度学习技术的不断进步和改进，CNN生成的图像可能会变得更加真实和难以辨认。因此，我们不能排除未来CNN生成的图像会变得越来越难以辨认的可能性。但目前来看，这些图像在某些方面仍然相对容易被人们发现其合成的痕迹。

相关问题

checking that generated files are newer than configure... done

这是一个命令行工具检查，用于检查生成的文件是否比configure文件更新。如果返回"done"，则表示生成的文件比configure文件更新。在配置代码时，通常会通过configure脚本生成一些文件，例如Makefile等。如果生成的文件比configure文件旧，就意味着configure文件已经过时，需要重新运行configure脚本进行配置。因此，这个检查可以确保生成的文件是最新的，以便正确编译和运行代码。

Running setup.py bdist_wheel for opencv-contrib-python ...

It seems like you are trying to build a wheel distribution for the `opencv-contrib-python` package using setup.py. Building a wheel distribution allows you to easily distribute and install Python packages.

To build the wheel distribution for `opencv-contrib-python`, you can follow these steps:

1. Make sure you have the necessary dependencies installed. You may need to install `numpy` and other required packages beforehand.

2. Navigate to the directory where the `setup.py` file for `opencv-contrib-python` is located.

3. Open a command prompt or terminal in that directory.

4. Run the following command to build the wheel distribution:

   python setup.py bdist_wheel

This command will execute the `setup.py` script and generate a wheel distribution file (with a .whl extension) in the `dist` directory.

5. Once the wheel distribution is generated, you can install it using pip by running:

   pip install path/to/wheel/file.whl

Replace `path/to/wheel/file.whl` with the actual path to the generated wheel distribution file.

Note that these instructions assume you have Python and pip properly installed on your system. Make sure you have the correct versions of Python and other dependencies required by `opencv-contrib-python`.