作者 | 伟鸿

我喜欢那些把事情做得很糟糕的技术。比如从楼上摔下来的机器人、编写疯狂卡拉ok歌曲的算法。他们始终是那么“努力”地工作。

所以，一个名为AttnGAN的AI让我非常开心。这是一种运用生成性对抗网络（GAN）的机器学习算法，它被训练成基于文本输入生成图像，由微软深度学习技术中心的研究人员于今年1月发布。同时，他们的论文也发表在arXiv.org上。

理论上，AttnGAN可以基于文本内容生成图片，但它目前表现的并不好，有时甚至会生成十分糟糕的图片。公正地说，当研究人员在特定的数据集（比如鸟类图像）上训练人工智能时，它能够生成令人信服的鸟类效果图。但是，当在一个更大的、包含更多不同图像的数据集中进行训练时，AttnGAN在艺术上的造诣就显得捉襟见肘了。

（AttnGAN针对特定鸟类数据集生成的图像）

AttnGAN可以针对简单的文字内容生成相应图片，比如“一只猫”。但研究人员指出，“文字描述比较复杂的鸟类，比如‘冠绿色、翅膀黄色和腹部红色的鸟’，它便无法识别。”

（纽约大学Cristobal Valenzuela基于AttnGAN制作的网页demo）

纽约大学的技术专家和研究员Cristobal Valenzuela基于AttnGAN制作了一份demo，让读者也可尝试这款AI的效果。AttnGAN是一款更大的项目——Runway（一个AI工具包，可为设计和创意平台添加人工智能功能）中的一部分，它可以创作更具创造性的内容。Valenzuela同时还在marrowa——一个交互式网站中工作，研究AI是如何像大脑一样处理信息的。

Valenzuela在Twitter上告诉我:“我之所以研究这项技术，是因为我相信人工智能有一种我们未知的创造性潜力。”

Valenzuela说:“虽然有些生成出来的图片十分奇怪（比如你输入任何和人类相关的文字时），但有些人在往里输入了诗歌、歌词、语录之后，还是得到了不少激发灵感或富有诗意的图片。”

除了作为一种有趣的游戏，Valenzuela相信人工智能也是一种实用的工具。比如，它可以应用在CG、数码动画的合成中，甚至能基于人们的意愿自动生成动画角色。”

原文来自：motherboard