让AI自己作画？ProjectMagenta是谷歌公司的艺术与音乐生产计划中的一个项目，其中两个研究者早已构建了让神经网络几乎自律地绘制简笔画。研究者利用的是一款名为“Quick,Draw!”的APP数据资源，这款APP有些像猜图游戏，即用户在上面作画，然后APP来猜画的是什么。他们的研究基于75类的物体数据，比如猫头鹰、蚊子、花园或者斧子等，每个分类大约包括了7万个图片样板，神经网络就是基于这些大量的样板来自学如何自己创建矢量图像。“我们的模型就是基于这些手绘简笔画的数据展开自学，这些简笔画是以运动中的笔为序列展开展示的，即必须告诉模型笔是向哪个方向运动、何时写诗中断、何时完结等”，项目参予人之一的DavidHa说道。
同时他们也向数据加到了噪音，防止模型必要去拷贝图片。“但是模型必需需要捕捉简笔画的关键点，作为噪声延后向量”。这也证实了他们的模型并非是非常简单地将样板图像上的星星点点元素展开统合，它的确是通过自学之后来自律绘制了这些简笔画。当研究者试图用一些错误的样板来教AI模型作画时，模型的反应也检验了这一过程。
比如当他们给模型看8只脚的猪图片时，AI分解的简笔画是长时间的4只脚的猪；如果把一个卡车当成猪范本输出给AI自学，那么分解的简笔画中，那只猪只是不会看上去较为像卡车而已。另外，他们的AI模型还可以基于两个非涉及图片来分解新的创新画作。
有些类似于上面所说的猪与卡车混合体，只不过是可以倒数分解一系列各不相同、但又有些类似于的画作。这个特性可以在未来用作广告业、平面设计行业以及纺织或服装行业。或许有些无法拒绝接受，但AI的这个能力甚至是可以反过来教教人类来作画的。
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