机器学习可以生成任何线条图片的 ASCII 码绘画

雷锋网按:本文为 AI 研习社编译的技术博客,原文This Machine learning Algorithms Can Turn  Any Line Drawing into ASCII Art,作者 Daniel Oberhaus 。

翻译 | 张硕玺      校对 | 余杭          整理 | 余杭

机器学习可以生成任何线条图片的 ASCII 码绘画

人类使用计算机创造的艺术形式已被计算机学会

回顾 1960 年代,贝尔实验室的天才们想出了用计算机语言来绘画的方法。这种绘画形式叫做 ASCII 绘画,尽管这种绘画需要使用计算机,但很难让计算机自动生成图片。尽管 ASCII 绘图生成器已经存在了很多年,但他们始终不能很好的转换复杂的手工图片。 

 现在,就读于大阪大学的医学院研究生 Osamu Akiyama,同时也是名 ASCII 画家,创造出了通过模拟人脑运作机制的一种机器学习架构——神经网络,相比手工,这可以生成任何线条图片的 ASCII 码绘画。

机器学习可以生成任何线条图片的 ASCII 码绘画

 ASCII 码绘画是通过使用美国信息交换标准代码(一种用来将机器语言翻译成人类语言的编码系统)中所定义的数字与字母创造出来的。 

有趣的是,秋山构建的神经网络使用日本字来生成图片,而非使用 ASCII 码来生成图片。  

机器学习可以生成任何线条图片的 ASCII 码绘画

机器学习可以生成任何线条图片的 ASCII 码绘画

秋山选取日本流行的留言板 5channel 与 Shitaraba 上的 500 个 ASCII 码绘画来训练神经网络模型。秋山在邮件跟我吐槽,说目前遇到的主要问题在于训练的手工 ASCII 码绘画由于来自于网络,所以并没有引用相关原始图片。这意味着这样的算法很难学习线条图片是如何转换成文字图片的。  

为了解决这样的问题,秋山使用了其他研究者的神经网络去清洗图像,这样就可以将 ASCII 码绘画转换成原始线条图片。通过这种方式估计出的原图,就可以用来作输入来训练神经网络学习用哪些字符来生成相应 ASCII 码图像。 

通过这样的训练,神经网络就可以生成与手工相媲美的 ASCII 码图片。秋山基于图片相似度算法,将这种图片和其他生成器以及手工生成的图片作比较,发现机器学习生成的 ASCII 码图片与原图更具相似性。

……

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