李林 編譯整理
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
這個小遊戲，你大概還有點印象。機器給出一個名詞，給你20秒時間畫畫，同時，它會根據你畫的東西一直猜猜猜。
遊戲的名字，叫“Quick, Draw!”。
今天，谷歌開放了Quick, Draw!數據集，包含345類、5000萬幅簡筆畫。這些簡筆畫，來自這個小遊戲的1500萬用戶。
數據集的GitHub地址：
https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset
與通常的圖像數據集不同，谷歌捕捉了這些簡筆畫的繪製過程，存儲成為一組帶時間戳的向量，並加上了元數據信息標籤，包括機器要求用戶畫的是什麼、用戶所在國家等。
機器成功認出的圖像，也就是被收錄到數據集中的那些，都展示在Quick, Draw!的數據集網站上：https://quickdraw.withgoogle.com/data
△ Quick, Draw!遊戲玩家畫的蘋果
谷歌希望開發者、研究人員和藝術家，能用這些數據來進行研究、探索。他們說，這些簡筆畫構成了一個獨特的數據集，開發者可以用它來訓練新的神經網絡，研究人員可以藉助它探索世界各地人民畫畫的模式，藝術家則可能從中獲得靈感，創造我們從未想過的東西。
如果你用這個數據集創造了什麼東西，谷歌希望你通過郵件告訴他們，或者去A.I. Experiments網站提交。
網站：https://aiexperiments.withgoogle.com/submit
上個月，谷歌用這個數據集完成了一個教機器畫畫的項目：Sketch-RNN。在這個項目中，機器不僅學會了畫簡筆畫，還對自己所畫的東西建立了抽象概念，比如說知道貓應該有兩隻眼睛，豬有四條腿。
谷歌大腦團隊研究員David Ha和Douglas Eck發表了論文《A Neural Representation of Sketch Drawings》來詳細闡釋這個項目，並在谷歌官方博客上發文做了通俗說明。
在Quick, Draw!數據集開放之後，Sketch-RNN模型也在谷歌的藝術項目Magenta下開源。谷歌開放了Sketch-RNN的預訓練模型、供你在TensorFlow中訓練自己模型用的源代碼、以及一份Jupyter notebook教程。
最後，這裡還有一個Douglas Eck發佈的視頻，展示了Sketch-RNN生成的瑜伽過程：
上圖是節選gif，視頻開始後不久，模型為畫面中的人，加了個瑜伽墊，你會看到機器懵了一會兒。具體原因，作者在項目相關論文中做出瞭解釋。
Sketch-RNN開源模型：
https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/sketch_rnn
A Neural Representation of Sketch Drawings論文：
https://arxiv.org/abs/1704.03477
【完】
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