塗鴉栗 乾明 郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報道 | 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就能腦補出餘下的畫面。

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

因為她愛貓成痴，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多人點贊。

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。

你想要什麼樣的美人魚？

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，鞦韆，直升飛機，連龍貓里的貓巴士都有。

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。

一頭鯨魚噴水沒什麼，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。那麼，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，那這個數據集里，也有你的一份貢獻。

既然使用的是Quick, Draw!數據集，模型基本上沒有什麼懸念。

正是Sketch-RNN。這是一個用Quick, Draw！數據集訓練出來循環神經網路（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麼難了。

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。

不同圖像，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交車的圖案，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博客：

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

Magenta博客：

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

—完—

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