涂鸦栗 乾明 郭一璞 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

这两天，一个“魔法画板”在国外传疯了。

AI圈内外的灵魂画手们玩到根本停不下来，创造的惊喜画作能装满好几个美术馆。

这个画板背后，可不是一个普通的画画AI。它，会脑补。

随便画一笔，就能得到一只猫：

画个圆圈，变成猫：

画个三角，变成猫：

画个方块，变成猫：

真是万物皆可喵喵。

当然，你也可以不让它画猫，改成画狗。只要你设定了一个绘画的目标，之后随便画一笔，AI就能脑补出余下的画面。

这个“魔法”，是来自谷歌的吸猫少女Monica Dinculescu用Sketch RNN开发的。

因为她爱猫成痴，不仅自己头像是和自家喵子的合影，连个人主页域名都叫Meowni.ca，我们就叫她喵妮卡好了。

所以，受到创作者的影响，这个AI默认属性为吸猫爱好者，但除了猫之外，AI也会脑补许多其他内容，脑洞很大。

发布之后，众人竞相玩耍，好评如潮，2000多人点赞。

有人让AI画了满屏的骷髅，说，好美啊！

谷歌大佬David Ha也表示，他已经试过用各种基本形状来教导AI画羊了。

不止有魔力，还可以加戏

喵妮卡给应用起名为魔法画板 (Magic Sketchpad) ，也名副其实。

毕竟，只要画一笔，妈咪妈咪哄！一整张图就出现在眼前。

△ 你想要什么样的美人鱼？

而且，只要按一下选择栏左边的刷新按钮，AI就会根据刚才那一笔，不断为你展现新的画法。

一共有100多种东西可以画，青蛙，秋千，直升飞机，连龙猫里的猫巴士都有。

我是一只豆豆眼的猫头鹰：

我是一只很鬼魅的仙人掌：

为了这100多种选项，都能找到合适的色彩来诠释，画板还提供了18种颜色的画笔。

这样一来，就有数不清的排列组合。有大胆想法的小伙伴们，可以在魔法画板上尽情加戏了。

在你开始表演之前，量子位先抛抛砖：

鲸鱼喷出的不一定是水，也有可能是花。

牙刷上方温柔的曲线不一定是牙膏，也有可能是蜗牛。

另外，如果你还没想到，除了排列组合之外，还可以鬼畜啊。

一头鲸鱼喷水没什么，十几头鲸一起喷，就很有节奏感了 (误) 。

一个人做瑜伽太孤单了，十几个人一起做，姿态各不相同，清明瑜伽图岂不美哉？

不过虽然好玩，量子位似乎还是发现了一个bug，像猫巴士 (Catbus) 这种组合选项：画方成车，画圆成猫，无法兼顾。那么，怎样才能一步生成下面这样的效果呢？

想要体验一下的盆友，传送门照例在文末~

人家是有背景的

可能你已经发觉了，它的画风很像的谷歌推出的Quick, Draw!，中文名为“猜画小歌”。

是的，他们是一家人。

喵妮卡在推特上说了，她的魔法画板使用的就是Quick, Draw!数据集。

这个数据集里面，有5000万张画，分为345个类别。每一张画，都记录了画画的整个过程：画笔运动的方向，何时提笔，何时停止绘画。

如果你玩过猜画小歌，那这个数据集里，也有你的一份贡献。

既然使用的是Quick, Draw!数据集，模型基本上没有什么悬念。

正是Sketch-RNN。这是一个用Quick, Draw！数据集训练出来循环神经网络（RNN）。目标是让AI以类似人类的方式来画画，并概括出抽象的概念。

模型有这样的能力，做出来魔法画板也就没有那么难了。

你随手画个圈，就是为Sketch-RNN输入了一个序列，它可以根据这个序列和你选择要画的东西，预测接下来的序列：也就是补完这幅画。

虽然画风奇特，但画啥就有点像啥。

具体的实现代码，喵妮卡也全部放出来了。（传送门在文末。）

三种额外玩法

除了这个万物皆可喵的网页之外，喵妮卡所在的Google Magenta团队还用Sketch-RNN创作了几个不同的涂鸦应用。

9×N种预测，总能猜中你的心

你涂鸦的每一笔，都被我预料到了。

无论你画了个啥，我都能猜出你接下来准备如何下笔。

并且，我有无数种方案，只要点击predict，就可以出现新的9种图案。

而且我还能选择不同的美术风格，通过调整temperature，数值越接近1，我的画风越抽象、越狂放不羁；

数值越接近0，我的画风越写实，下笔婉转，基本符合小学美术的要求。

不同图像，一键生成渐变效果

和GAN的许多应用Demo一样，Sketch-RNN也可以实现“渐变”功能。

比如，我们随机选了两个公交车的图案，图案的美术风格依然由“狂放度”temperature决定。

之后，点击Interpolate!就可以实现插值效果，也就是两个图案渐变过程的每一帧变化图案。

我画得跟你一样

这个玩法用上了变分自动编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）

VAE在这里的应用，是“模仿你画画”。

比如，画一只猫猫，画完之后点击auto-encode，就可以模仿你的笔触，画出各种不同的猫。

不过，在不同品类上，似乎学得不太像。

可能是贡献数据集的那些外国人，不认识“王”字，对小脑斧的理解跟我们不太一样吧。

另外，这个AI很有个性，非常坚持自己的看法。

比如选中菠萝pineapple，你非要画一个苹果，它也不相信你画的就是菠萝。

△ “图样，本AI见过的菠萝多了去了，不要拿苹果糊弄我”

真是“投之以苹果，报之以菠萝”。

传送门

魔法画板

亲测手机可玩
https://magic-sketchpad.glitch.me/

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

其他可玩Demo

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

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

变分自动编码器（VAE）：
https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/multi_vae.html

背后的Sketch-RNN

Sketch-RNN论文：
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

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

— 完 —

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