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小明随意地涂鸦了一个头部，再简单地画了个翅膀，加上一个大尾巴……再单击「转换」键。
一只面目狰狞、皮肤粗糙、纹理细致的大怪兽就创造出来了。
这是Google研究人员制作的AI工具奇美拉画家（Chimera Painter）。
这是个线上绘画工具，可以将涂鸦变成一个栩栩如生的怪物。
奇美拉的条件型GAN
研究人员建立了一个生物混合体的概念，就像是一个纸牌游戏。
比如你拿到一张「鲸」卡，通过组合，可以变成一个「鲸VS大象」的嵌合体怪兽。
这个组合而成艺术作品，还能保留原始图像的视觉特征。
在此之前生成式对抗网络 （GAN, Generative Adversarial Networks ）被广泛用于图像创作上。GAN一般包含两个模块:
生成模型（Generative Model） 判别模型（Discriminative Model）
两个模块互相博弈学习产生相当好的输出。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法，否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。
例如，麻省理工学院和IBM合作，开发出了“GAN绘画工作室”。
允许用户上传自选图像以从多种角度修改其外观，从更改对象的大小到添加全新的物体，例如如树木、窗户、建筑物、桌子……等等。
再有，英伟达（Nvidia）最新的AI软件将粗糙的涂鸦变成真实的风景。
而在奇美拉画家中，与前两者注重照片写实的GAN不一样，他们采用了一种称作条件型GAN的方法。
这种方法与一般的GAN不一样，一般的GAN是在一系列图片基础上，生成器和判别器相互对抗磨合，形成全新的图。
奇美拉画家则是需要在生成器中输入一张创作图，在此基础上，再通过GAN生成新图。
将怪兽肢解建模，再组合渲染
为了训练GAN，研究人员创建了10000多个全彩色图像的数据集，包含不同生物的3D模型。
在这个生物模型的数据库中，不仅描绘了每个生物整体的大小和形状，还提供了肢体、器官、躯干的分割图。
艺术家就在这些“肢解”模型的基础上，重新组合出新的“生物”。可以选择头、牙齿、躯干、翅膀等不同部分进行绘画。
可以看到左侧有各种肢体部分选项按钮。
然后经过GAN，选出组合得最好的模型，将之合并，输出到Chimera Painter中。
在GAN模型中，在渲染对比度低的图像部分时，会有跳格，使图像失去空间连贯性。
例如这张图的腿和眼睛的识别界限不清晰，导致输出来的图像奇奇怪怪。
为了解决这个问题，奇美拉画家的研究人员开发了一种新的半自动化方法。
奇美拉画家对每种所需的生物类型（例如鬣狗或狮子）都会建立一个模型。
然后，艺术家使用虚幻引擎制作了叠加在3D模型上的彩色纹理。
再将「分割图」的单色（例如头，耳，颈等部分）套用到模型上，确保GAN了解到艺术家指定的的结构，形状，纹理和比例。
再次使用虚幻引擎将3D生物模型放置在简单的3D场景中。
为了增加数据库的模型数量，一个自动化脚本会主动采用这个3D场景。在10000张生物模型的基础上，继续补充，生成了10000+张图像+分割图。
根据生物的不同姿势，在视点和缩放级别之间进行插值，创建出全色图像和分割图，形成GAN新的训练数据集。
而每次手动创建这些数据，需要20多分钟。
谷歌表示，奇美拉画家为艺术家节省了数百万小时的时间。
