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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)猜到了你要繪制的內(nèi)容

wendux / 1713人閱讀

摘要：我們進行了一個交互式網(wǎng)絡(luò)實驗，讓你能與一個名為的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一起繪制作品。我們利用來自于游戲的數(shù)百萬涂鴉訓練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一旦你停止涂鴉，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將接管并試圖猜測涂鴉的其余部分。在變分自動編碼器演示中，你將繪制指定對象的完整圖形。

對于通過蜂窩數(shù)據(jù)連接網(wǎng)絡(luò)的移動用戶：第一個演示大小約為 5 MB 數(shù)據(jù)。每次在演示中更改模型時，您將使用另外 5 MB 的數(shù)據(jù)。

我們進行了一個交互式網(wǎng)絡(luò)實驗，讓你能與一個名為 sketch-rnn 的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一起繪制作品。我們利用來自于 Quick Draw！ 游戲的數(shù)百萬涂鴉訓練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一旦開始繪制對象，sketch-rnn 將提出許多可行的方法基于你中斷的位置繼續(xù)繪制此對象。試試第一個演示。

在上面的演示中，我們被提示開始繪制特定對象。一旦你停止涂鴉，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將接管并試圖猜測涂鴉的其余部分。你可以再次接管繪圖并繼續(xù)從中斷處開始。我們訓練了大約 100 種可以用于試驗的模型，并且一些模型在多種類別上進行了訓練。

其他 sketch-rnn 演示

下面的演示較好在桌面瀏覽器上體驗，而不是在移動設(shè)備上體驗。

多預測

多預測演示

該演示類似于第一個預測繪圖其余部分的演示。在此版本中，您將在左側(cè)區(qū)域內(nèi)繪制草圖的開頭，模型將在右側(cè)較小的框內(nèi)預測圖形的其余部分。這樣，您可以看到模型預測的各種不同結(jié)局。預測的結(jié)局有時會讓人感到期待，有時會出乎意料和奇怪，而且有時也可能是丑陋和完全錯誤的。

你還可以選擇不同的類別，使模型基于相同的不完整的起始草圖繪制不同的對象，或者使模型繪制方形貓或圓形卡車等內(nèi)容。你可以隨時中斷模型并繼續(xù)在左側(cè)區(qū)域內(nèi)繪制圖形，并讓模型不斷預測你離開的位置。

插值

插值演示

除了預測不完整繪圖的其余部分外，sketch-rnn 還可以從一個繪圖變換到另一個繪圖。在 Interpolation Demo 中，可以使用屏幕兩側(cè)的按鈕隨機生成兩個圖像。點擊 Interpolate 按鈕，模型將提出新的草圖，作為兩個原始草圖之間的插值。在上圖中，模型在自行車和瑜伽位置之間進行插值。嘗試使用插值演示在兩個隨機生成的圖像之間進行變換。

變分自動編碼器

變分自動編碼器演示

該模型還可以模擬你的繪圖并生成類似的涂鴉。在變分自動編碼器演示中，你將繪制指定對象的完整圖形。在左側(cè)區(qū)域內(nèi)繪制完整草圖后，點擊自動編碼按鈕，模型將開始在右側(cè)較小的框內(nèi)繪制類似的草圖。模型將嘗試模擬你的繪圖，而不是繪制完美的繪圖副本。

你可以嘗試繪制其他類別的繪圖對象，并查看模型如何解釋你的繪圖。嘗試變分自動編碼器演示。

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