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像机器一样绘画和其他AI实验

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代码医生工作室
发布2019-10-31 13:25:10
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发布2019-10-31 13:25:10
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文章被收录于专栏:相约机器人
作者 | Karolina Jozefowicz 来源 | Medium

编辑 | 代码医生团队

是否想过“人工智能”一词背后隐藏着什么?使用Google实验提供的在线应用程序可以直观地看到“机器学习”带给我们的可能性。通常,由一群设计师和工程师组成的小组创建有趣的实验,以此作为基于Google技术引入这些概念的方式。其中一些是可爱而又快速的网页游戏,另一些则更高级,但是所有这些都是为了使其他人更容易理解新技术。

1.快速绘制!

https://quickdraw.withgoogle.com/

快画!是一款类似于Pictionary等猜字游戏的在线游戏。不同之处在于您不是在与朋友一起玩,而是在计算机上玩。您有20秒的时间根据显示的文字来绘制图片,与此同时,人工智能正在尝试根据在屏幕上书写的所有线条来猜测您要绘制的内容。

有史以来最好的洋葱绘图

在该项目的开始阶段,有意对模型进行了不完善的训练,因此会更加有趣。用户制作的所有涂鸦都有助于创建描述完整的图纸集。多亏了他们,用于建立该模型的神经网络每天都在学习越来越多的知识。网上有超过5000万张图片组成的数据集。它激发了许多研究人员建立新模型,发表研究论文并进行各种分析,例如在绘制火烈鸟方面有多糟糕。在下面,可以查看概述人们画长颈鹿的方式。

https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset

用户制作的长颈鹿图纸示例

2.自动绘图

https://www.autodraw.com/

绘图应用程序的另一个示例是AutoDraw-借助此应用程序,可以绘制生活中的最佳插图。该网站的广告宣传是“所有人的快速图纸”,而且描述非常准确。是否曾经计划过为聚会创建传单,但是缺乏绘画技巧总是会导致使用预制模板?

在这里可以再次看到绘画技能

在此网站上,可以草绘任何内容,然后计算机会尝试帮助您完成此任务。在动画片中添加更多细节将使计算机方面的预测更加准确,如果对此感到满意,则可以与现场建议的图纸轻松交换。

AutoDraw模型建立在Quick,Draw!中收集的数据集之上。但是剪贴画本身是由各种插图画家和设计工作室制作的。

3.教学机

https://teachablemachine.withgoogle.com/

在此网站上,实际上可以教计算机如何以所需的方式运行。使用可教机器,相机可让在浏览器中实时教机器,而无需任何编码经验。该实验使任何人都可以更轻松地开始探索机器学习的工作原理。

那么,它是如何工作的呢?在屏幕上,可以看到相机的提要,三个大按钮和Gif。相机中的图片将作为神经网络算法学习的输入。在做出不同的手势时,必须使用“训练”按钮进行拍照。对于每种手势,至少需要拍摄30张照片。这三类图片与输出关联-第一个手势将启用第一个gif,第二个和第三个将启用以下gif。教完神经网络后,可以立即对其进行测试。显示与示教阶段相同的手势将导致输出更改。

还可以更改gif并在网站上显示您选择的gif。除了gif之外,可以得到的另一种输出是声音和语音-可以选择输出而不是显示猫和兔子,从而可以与计算机对话。机器学习就是整个过程,即向算法提供数据并学习正确分类。

在Teachable Snake之上构建的应用之一是Teachable Snake。可能会猜到,这是一个著名的Snake游戏,但是控制器是您必须使用相机显示的标志。拿一张纸,画一个箭头,向蛇展示吃掉所有要点的地方!

4.AI二重唱

https://experiments.withgoogle.com/ai/ai-duet/view/

在本实验中,可以与本机一起演奏钢琴二重奏。在这里,可以释放所有音乐创造力,并尝试使用笔记本电脑键盘与人工智能一起演奏最佳即兴二重奏。AI Duet是一种工具,可以通过神经网络运行您演奏的音符,并尝试在冒险中陪伴。神经网络已经用大量的旋律实例进行了训练。在传统的编程方法中,代码将需要在音符,键和定时之间实现所有可能的连接。AI Duet模型从数据角度创建了所有旋律规则,将它们单独组合在一起,现在它会生成完全适合您的乐曲。

5.Giorgio Cam

https://experiments.withgoogle.com/ai/giorgio-cam/view/

该实验结合了两个主要的机器学习问题-图像识别和语音合成。首先从用户使用手机中的相机拍摄照片开始。Giorgio Cam尝试识别该对象并创建其发现内容的描述。然后,此描述变成了Giorgio Moroder所写音乐的说唱歌词。通过拍摄不同事物的照片以及您的手机,可以成为说唱王!

摘要

总的来说,以上所有示例都展示了机器学习的工作原理-它收集了大量输入并从中学习以预测某些事情。当更多的人使用它们时,这些应用程序将受益最大,并告诉他们对与错。从用户收集的数据越正确,结果将越准确。人工智能的应用远比敲拍照相机和用计算机玩木乃伊要先进得多,但是这些仅仅是简单的示例。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-10-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 相约机器人 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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