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谷歌小姐姐搞出魔法畫板:你隨便畫,補不齊算AI輸

塗鴉栗 乾明 郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

這兩天,一個“魔法畫板”在國外傳瘋了。

AI圈內外的靈魂畫手們玩到根本停不下來,創造的驚喜畫作能裝滿好幾個美術館。

這個畫板背後,可不是一個普通的畫畫AI。它,會腦補。

隨便畫一筆,就能得到一隻貓:

畫個圓圈,變成貓:

畫個三角,變成貓:

畫個方塊,變成貓:

真是萬物皆可喵喵。

當然,你也可以不讓它畫貓,改成畫狗。只要你設定了一個繪畫的目標,之後隨便畫一筆,AI就能腦補出余下的畫面。

這個“魔法”,是來自谷歌的吸貓少女Monica Dinculescu用Sketch RNN開發的。

因為她愛貓成癡,不僅自己頭像是和自家喵子的合影,連個人主頁域名都叫Meowni.ca,我們就叫她喵妮卡好了。

所以,受到創作者的影響,這個AI默認屬性為吸貓愛好者,但除了貓之外,AI也會腦補許多其他內容,腦洞很大。

發布之後,眾人競相玩耍,好評如潮,2000多人點讚。

有人讓AI畫了滿屏的骷髏,說,好美啊!

谷歌大佬David Ha也表示,他已經試過用各種基本形狀來教導AI畫羊了。

不止有魔力,還可以加戲

喵妮卡給應用起名為魔法畫板(Magic Sketchpad) ,也名副其實。

畢竟,只要畫一筆,媽咪媽咪哄!一整張圖就出現在眼前。

你想要什麽樣的美人魚?

而且,只要按一下選擇欄左邊的刷新按鈕,AI就會根據剛才那一筆,不斷為你展現新的畫法。

一共有100多種東西可以畫,青蛙,秋千,直升飛機,連龍貓裡的貓巴士都有。

我是一隻豆豆眼的貓頭鷹:

我是一隻很鬼魅的仙人掌:

為了這100多種選項,都能找到合適的色彩來詮釋,畫板還提供了18種顏色的畫筆。

這樣一來,就有數不清的排列組合。有大膽想法的小夥伴們,可以在魔法畫板上盡情加戲了。

在你開始表演之前,量子位先拋拋磚:

鯨魚噴出的不一定是水,也有可能是花。

牙刷上方溫柔的曲線不一定是牙膏,也有可能是蝸牛。

另外,如果你還沒想到,除了排列組合之外,還可以鬼畜啊。

一頭鯨魚噴水沒什麽,十幾頭鯨一起噴,就很有節奏感了 (誤) 。

一個人做瑜伽太孤單了,十幾個人一起做,姿態各不相同,清明瑜伽圖豈不美哉?

不過雖然好玩,量子位似乎還是發現了一個bug,像貓巴士 (Catbus) 這種組合選項:畫方成車,畫圓成貓,無法兼顧。那麽,怎樣才能一步生成下面這樣的效果呢?

想要體驗一下的盆友,傳送門照例在文末~

人家是有背景的

可能你已經發覺了,它的畫風很像的谷歌推出的Quick, Draw!,中文名為“猜畫小歌”。

是的,他們是一家人。

喵妮卡在推特上說了,她的魔法畫板使用的就是Quick, Draw!數據集。

這個數據集裡面,有5000萬張畫,分為345個類別。每一張畫,都記錄了畫畫的整個過程:畫筆運動的方向,何時提筆,何時停止繪畫。

如果你玩過猜畫小歌,那這個數據集裡,也有你的一份貢獻。

既然使用的是Quick, Draw!數據集,模型基本上沒有什麽懸念。

正是Sketch-RNN。這是一個用Quick, Draw!數據集訓練出來循環神經網絡(RNN)。目標是讓AI以類似人類的方式來畫畫,並概括出抽象的概念。

模型有這樣的能力,做出來魔法畫板也就沒有那麽難了。

你隨手畫個圈,就是為Sketch-RNN輸入了一個序列,它可以根據這個序列和你選擇要畫的東西,預測接下來的序列:也就是補完這幅畫。

雖然畫風奇特,但畫啥就有點像啥。

具體的實現代碼,喵妮卡也全部放出來了。(傳送門在文末。)

三種額外玩法

除了這個萬物皆可喵的網頁之外,喵妮卡所在的Google Magenta團隊還用Sketch-RNN創作了幾個不同的塗鴉應用。

9×N種預測,總能猜中你的心

你塗鴉的每一筆,都被我預料到了。

無論你畫了個啥,我都能猜出你接下來準備如何下筆。

並且,我有無數種方案,只要點擊predict,就可以出現新的9種圖案。

而且我還能選擇不同的美術風格,通過調整temperature,數值越接近1,我的畫風越抽象、越狂放不羈;

數值越接近0,我的畫風越寫實,下筆婉轉,基本符合小學美術的要求。

不同影像,一鍵生成漸變效果

和GAN的許多應用Demo一樣,Sketch-RNN也可以實現“漸變”功能。

比如,我們隨機選了兩個公車的圖案,圖案的美術風格依然由“狂放度”temperature決定。

之後,點擊Interpolate!就可以實現插值效果,也就是兩個圖案漸變過程的每一幀變化圖案。

我畫得跟你一樣

這個玩法用上了變分自動編碼器(Variational Auto-Encoder,VAE)

VAE在這裡的應用,是“模仿你畫畫”。

比如,畫一隻貓貓,畫完之後點擊auto-encode,就可以模仿你的筆觸,畫出各種不同的貓。

不過,在不同品類上,似乎學得不太像。

可能是貢獻數據集的那些外國人,不認識“王”字,對小腦斧的理解跟我們不太一樣吧。

另外,這個AI很有個性,非常堅持自己的看法。

比如選中菠蘿pineapple,你非要畫一個蘋果,它也不相信你畫的就是菠蘿。

“圖樣,本AI見過的菠蘿多了去了,不要拿蘋果糊弄我”

真是“投之以蘋果,報之以菠蘿”。

傳送門

魔法畫板

親測手機可玩

https://magic-sketchpad.glitch.me/

實現代碼:

https://glitch.com/edit/#!/magic-sketchpad?path=README.md:1:0

其他可玩Demo

多預測:

https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/multi_predict.html

插值:

https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/interp.html

變分自動編碼器(VAE):

https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/multi_vae.html

背後的Sketch-RNN

Sketch-RNN論文:

https://arxiv.org/abs/1704.03477

Google部落格:

https://ai.googleblog.com/2017/04/teaching-machines-to-draw.html

Magenta部落格:

https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo

作者系網易新聞·網易號“各有態度”簽約作者

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