谷歌今天首次談?wù)撈鋬晌豢茖W(xué)家在使計算機(jī)使用人工智能(AI)生成簡單草圖方面所進(jìn)行的研究。

重點在于創(chuàng)造而不是分析，使其符合meme友好的DeepDream技術(shù)，以及最近從Google的Magenta項目中產(chǎn)生的藝術(shù)和音樂生成工作。

谷歌在一個真實的人制作的草圖上訓(xùn)練了一個反復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。他們來自Quick，Draw!，一個實驗性應(yīng)用程序，指導(dǎo)您繪制簡單的東西，如斧頭或蝸牛的圖紙，然后試圖猜測你做了什么。

“我們從原始數(shù)據(jù)集中選擇了75個類來構(gòu)建quickdraw-75數(shù)據(jù)集。每個班級都包含一組70K樣本的訓(xùn)練集，另外還有2.5K樣本用于驗證和測試集，“Google Research的David Ha和Douglas Eck在一篇 題為”草圖繪制的神經(jīng)表示“ 的新論文中寫道。將噪音添加到他們的系統(tǒng)中以確保它不會簡單地復(fù)制真實的草圖。

Ha和Eck寫道，其他研究人員之前已經(jīng)開發(fā)出了使軟件模仿照片內(nèi)容的方法，但用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制作矢量圖像并不常見。也就是說，已經(jīng)有一些嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成矢量格式的漢字。哈本人以前曾在這方面做過實驗。

新作品的關(guān)鍵在于檢查人們在素描時的行為，這對于完全成熟的成年人來說不一定是最重要的：“移動的方向，何時抬起筆，何時停止繪畫，”Ha寫道一篇博文。

雖然它們可能不會立即導(dǎo)致核心Google應(yīng)用程序和服務(wù)的收益，但最終的計算機(jī)草圖很有吸引力，人們可以想象它們會出現(xiàn)在手提袋或智能手機(jī)壁紙上。哈寫道，基礎(chǔ)模型可以幫助藝術(shù)家創(chuàng)作作品，甚至幫助人們學(xué)習(xí)畫畫。

Ha和Eck在論文中寫道，該模型的開源版本即將推出，一套人體繪圖也可以公開發(fā)布。同時，為了推進(jìn)他們的研究，他們可以很好地結(jié)合一種方式讓人們對草圖進(jìn)行評分，同時對系統(tǒng)進(jìn)行培訓(xùn)以產(chǎn)生更美觀的結(jié)果。