谷歌打造了一个模仿人类绘画的神经网络,练习7万次画出一只猫

几个月前,谷歌(Google)做了一款游戏,名叫Quick, Draw!。该游戏会显示一个单词,要求你在线把它画出来。然后,这游戏程序会利用一个神经网络(对人脑学习方式的统计模拟),识别你想要画的是什么。这就像小时候玩的画图猜词游戏,只不过你的对手是分布在世界各地的十多个高性能数据中心。

谷歌打造了一个模仿人类绘画的神经网络,练习7万次画出一只猫

人类/AI合作画的素描图

通过这款游戏,谷歌收集到了关于人类如何快速画出常见事物的很多样本,比如猫头鹰、花园、猪和瑜伽。研究人员利用这些样本,打造了另一个模仿人类绘画方式的神经网络,它能自己把一些想法画出来。这个神经网络名叫Sketch-RNN。按照谷歌研究人员大卫·哈(David Ha)和道格拉斯·埃克(Douglas Eck)的说法,Sketch-RNN依靠人类输入Quick, Draw!网站的500多万幅素描图来学习画画。

“我们的研究目标是训练机器画画,以类似于人类的方式,把抽象概念具现化。”大卫说,“我们认为,训练神经网络像人类那样理解和画出素描图,这是一个很好的起点。”

Sketch-RNN如同一个小孩,不管看到其他人做什么,自己也想跟着学。例如,经过大约7万幅猫的素描图训练后,它能理解人类画的是一只猫,并试图照着画,画得还比较像。

谷歌打造了一个模仿人类绘画的神经网络,练习7万次画出一只猫

左边是人类画的素描图,右边的彩色图是AI所画

这个神经网络不只是临摹它见过的东西,每次还会融入自己的想法,甚至改变一点细节。研究人员表示,它也许会增加一根胡须或者一条小尾巴。这说明,该神经网络真正理解了“构成”猫的各个组成部分。而且,在进行素描时,它会纠正人类犯下的一些错误。

“看到猫的非标准图像时,比如猫脸上有三只眼睛,Sketch-RNN会重构图像,只画两只眼睛。”大卫和埃克说。

当被要求自己作画,没有任何东西可以临摹时,Sketch-RNN能画出“青蛙”、“猫”和“螃蟹”的多个不同变体,准确性与很多绘画功底差的人相当。这是可以理解的,因为该神经网络的大部分训练数据就来自于绘画功底差的人。

谷歌打造了一个模仿人类绘画的神经网络,练习7万次画出一只猫

AI自己画的画

这项研究不同于艺术、图像或视频方面的其他很多研究。Sketch-RNN不是把图像视为一组像素,而是把素描图当成矢量。矢量是形状的一种数学表达方式。这使该神经网络可以知道想法是如何用形状来表达的,而不是用大小、颜色、对比度和其他位图信息来表达。在大卫看来,这更接近于人类的思维。

他说:“作为人类,我们不是把图像视为2D像素网格,而是根据我们看到的东西形成抽象概念。”

研究人员认为,Sketch-RNN对艺术家来说可能是一种有力的工具。在一项实验中,该神经网络被要求完成人类画到一半的素描图。研究人员发现,它能够根据已画出的部分进行简单的补完,比如蚊子、消防车和猫头鹰。

那么,这种AI到底有什么实际的用途?比如说,可以帮助艺术家或建筑师补完成他们的草稿,或者帮助新手学习绘画。研究人员甚至建议利用这种方法来创作壁纸,或者帮助设计师以不同的方式把心中的想法画出来。

翻译:于波

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