谷歌AI猜画小歌刷屏,于是诞生了这些大神,笑死了……

谷歌今日推出了一款名为猜画小歌的微信小程序,瞬间就占领了朋友圈。

猜画小歌是什么:

你来画,Google的猜画小歌来猜,和之前的“你画我猜”功能类似,但是玩法有很大不同,休闲娱乐的同时还可以不断解锁自己的画作,目前一共有335幅画作等待解锁。

用户需要在规定时间内勾勒出一幅日常用品的图画(比如狗、钟表或鞋子),AI 队友则需要在时间结束前猜出图画中的物体。

AI 猜出用户画的物体后,就会进入下一轮,此外用户还可以邀请朋友或家人一起挑战最长的连胜纪录、分享有趣的素描图,并在体验过程中不断收集新的题目和图画。

到目前为止,单局最高纪录是18分钟 264张,平均4.3秒画一张!

天哪!!

接下来就是,见证大神的时刻!

绘制一些简单的物件,有些时候还是很容易猜中的。

但有的时候,AI的思路特别的清奇,仿佛知道你要画什么一样,在画完细节之前,就给出了答案。

还有的时候,可能我们都不觉得这是正确答案,但AI答对了。

杜高犬:我不是长颈鹿!!!

但遇见不按套路出牌的各位大神画家,以下的大作就发生了....

这是AI眼中的蒙娜丽莎

这是蒙娜丽莎?

(这分明是向日葵)

我怎么没见过这样的浴缸

当然了

很多时候

你觉得对

AI可不这么想

这个直升机 AI居然猜不出来

而且

很多时候会遇到变态词汇

比如

“动物迁徙”

这该怎么画呢?

3

2

1

或者这样

又或者这样...

这都是什么鬼!!

感觉被谷歌AI调戏了一把

。。。

(我也好想调戏它啊)

每画一笔,AI都在猜你画的是啥。实在太灵魂了,它还会用经典谷歌口音说:“我没看懂你在画什么”。

比方说,你能认出这是个芦笋?反正谷歌AI认出来了!

(这才是我印象中的芦笋)

AI小哥儿的工作原理

“猜画小歌“对你画作的辨识,利用的是神经网络技术,是基于对大量涂鸦样本的学习。

涂鸦是人们对事物的抽象表达,只不过,这个抽象对AI来说有点困难。谷歌的研究人员正在朝这个方向努力,训练机器像人类一样学习绘画和生成抽象的概念。

这里利用到的技术有一个高大上的名字:RNN,也就是递归神经网络。不过你不用管这个名字,你只需要知道,你们费力怼出来的灵魂作品,最后都跑去丰富了人家庞大的人类涂鸦数据集。

光是苹果就已经攒了这么多

那……拿到了这些涂鸦,AI怎么学?

研究人员在人类涂鸦数据集中训练神经网络,让AI来理解人们在绘制涂鸦时是在何时起笔、走笔方向、何时停笔的。当经过训练的RNN模型接收到人类绘制的涂鸦后,会生成一张类似的新涂鸦:

有样学样哈?

不过照着描毕竟还是简单。如果人类提供的涂鸦本身有瑕疵,AI“知道”要纠正吗?

答案是肯定的。

在RNN模型中,当研究者输入参与者创作出的灵魂涂鸦,例如没眼睛猫、没鼻子猫和没胡子猫,AI仍然能够重构(强扭)出“正常”的图像来。甚至到了下图的最后一排,那明显是一把刷子啊,但是模型仍然执着于生成有猫耳朵、猫胡须、猫脚的图像。

还真把刷子当猫……

我们再用猪来试试。

第三排的猪猪,8条腿被修正成了4条腿。然而可能是为了遵守原来的笔画数,猪身上乱入了奇怪的东西:不可名状的眼睛、翅膀和犄角什么的……

再输入一张卡车图:

猪就很像卡车了……

可是一千个人会画出一千种不同的小猪,同一个抽象概念可能被表达成不同的样子,模型要怎么理解这些差异?

还是用小猪举例子(强势出镜):

一开始只有头,再后来各部位尺寸被不断调整,然后身子出现了,最后,我们得到了一只完整的小猪。

科研人员还发现,RNN模型的确对不同的涂鸦进行了类比。

比如上图,模型将“身体”部分进行了类比,选择给猫头涂鸦加上身体,或是将“完整小猪”中的身体去掉,只剩下猪头。

除了你画我猜,这个研究还能用来做什么?研究人员表示:能用到的地方还是很多的,提出绘画建议啦、扩展艺术家想象力啦、让AI帮学生学绘画啦…

以上就是一身艺术细菌的该模型提出的指导意见

最后,附上猜画小歌的小程序,大家快去创作你的大作吧!

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180719A09L9Q00?refer=cp_1026
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