李林 编译整理

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

这个小游戏，你大概还有点印象。机器给出一个名词，给你20秒时间画画，同时，它会根据你画的东西一直猜猜猜。

游戏的名字，叫“Quick, Draw!”。

今天，谷歌开放了Quick, Draw!数据集，包含345类、5000万幅简笔画。这些简笔画，来自这个小游戏的1500万用户。

数据集的GitHub地址：

与通常的图像数据集不同，谷歌捕捉了这些简笔画的绘制过程，存储成为一组带时间戳的向量，并加上了元数据信息标签，包括机器要求用户画的是什么、用户所在国家等。

机器成功认出的图像，也就是被收录到数据集中的那些，都展示在Quick, Draw!的数据集网站上：

△ Quick, Draw!游戏玩家画的苹果

谷歌希望开发者、研究人员和艺术家，能用这些数据来进行研究、探索。他们说，这些简笔画构成了一个独特的数据集，开发者可以用它来训练新的神经网络，研究人员可以借助它探索世界各地人民画画的模式，艺术家则可能从中获得灵感，创造我们从未想过的东西。

如果你用这个数据集创造了什么东西，谷歌希望你通过邮件告诉他们，或者去A.I. Experiments网站提交。

邮箱：quickdraw-support@google.com

网站：

上个月，谷歌用这个数据集完成了一个教机器画画的项目：Sketch-RNN。在这个项目中，机器不仅学会了画简笔画，还对自己所画的东西建立了抽象概念，比如说知道猫应该有两只眼睛，猪有四条腿。

谷歌大脑团队研究员David Ha和Douglas Eck发表了论文《A Neural Representation of Sketch Drawings》来详细阐释这个项目，并在谷歌官方博客上发文做了通俗说明。

在Quick, Draw!数据集开放之后，Sketch-RNN模型也在谷歌的艺术项目Magenta下开源。谷歌开放了Sketch-RNN的预训练模型、供你在TensorFlow中训练自己模型用的源代码、以及一份Jupyter notebook教程。

最后，这里还有一个Douglas Eck发布的视频，展示了Sketch-RNN生成的瑜伽过程：

上图是节选gif，视频开始后不久，模型为画面中的人，加了个瑜伽垫，你会看到机器懵了一会儿。具体原因，作者在项目相关论文中做出了解释。

Sketch-RNN开源模型：

A Neural Representation of Sketch Drawings论文：

【完】

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