雷鋒網按：本文為 AI 研習社編譯的技術博客，原文This Machine learning Algorithms Can Turn  Any Line Drawing into ASCII Art，作者 Daniel Oberhaus 。

翻譯 | 張碩璽      校對 | 余杭          整理 | 余杭

人類使用計算機創(chuàng)造的藝術形式已被計算機學會

回顧 1960 年代，貝爾實驗室的天才們想出了用計算機語言來繪畫的方法。這種繪畫形式叫做 ASCII 繪畫，盡管這種繪畫需要使用計算機，但很難讓計算機自動生成圖片。盡管 ASCII 繪圖生成器已經存在了很多年，但他們始終不能很好的轉換復雜的手工圖片。 

 現(xiàn)在，就讀于大阪大學的醫(yī)學院研究生 Osamu Akiyama，同時也是名 ASCII 畫家，創(chuàng)造出了通過模擬人腦運作機制的一種機器學習架構——神經網絡，相比手工，這可以生成任何線條圖片的 ASCII 碼繪畫。

 ASCII 碼繪畫是通過使用美國信息交換標準代碼（一種用來將機器語言翻譯成人類語言的編碼系統(tǒng)）中所定義的數字與字母創(chuàng)造出來的。 

有趣的是，秋山構建的神經網絡使用日本字來生成圖片，而非使用 ASCII 碼來生成圖片。  

秋山選取日本流行的留言板 5channel 與 Shitaraba 上的 500 個 ASCII 碼繪畫來訓練神經網絡模型。秋山在郵件跟我吐槽，說目前遇到的主要問題在于訓練的手工 ASCII 碼繪畫由于來自于網絡，所以并沒有引用相關原始圖片。這意味著這樣的算法很難學習線條圖片是如何轉換成文字圖片的。  

為了解決這樣的問題，秋山使用了其他研究者的神經網絡去清洗圖像，這樣就可以將 ASCII 碼繪畫轉換成原始線條圖片。通過這種方式估計出的原圖，就可以用來作輸入來訓練神經網絡學習用哪些字符來生成相應 ASCII 碼圖像。 

通過這樣的訓練，神經網絡就可以生成與手工相媲美的 ASCII 碼圖片。秋山基于圖片相似度算法，將這種圖片和其他生成器以及手工生成的圖片作比較，發(fā)現(xiàn)機器學習生成的 ASCII 碼圖片與原圖更具相似性。

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