同时GauGAN还是是多模式软件 ， 也就是说 ， 即便是你和别人输入了同样的涂鸦或文本 ， 软件中内置的随机数也能确保你们最终的生成的作品是不同的 。 因此 ， 每个人所产出的图片都是独一无二的 。

GauGAN 2 “魔法”之初体验 虽然英伟达把GauGAN 2的能力宣传得如此神奇 ， 但本着对科学负责任的态度 ， 硅星人还是决定要亲自上手“验验货” 。
此次英伟达免费为大众开放了一个GauGAN 2的体验平台 。 整个平台的构成很简单：左边是绘画区 ， 右边是图片生成区 ， 上方是文本输入栏和绘画工具栏 。 打开该平台后 ， 会有一个简单的使用指南 ， 教你如何使用文本和绘画工具生成和修饰图片 。
一开始 ， 硅星人的体验还是非常顺利的 ， 一度为AI创作出来的效果而惊叹 。
硅星人首先尝试使用了简笔涂鸦转换图片的功能 。 目前GauGAN系统内提供了建筑、土地、景观和植物四大类别的涂鸦选择 ， 每个大类下设置了一些子类 。
硅星人以先“海山礁石”为主题来做了一幅画 ， 分别选择了“海”、“石头”的选项 ， 然后在画布上涂鸦画了一通 。
点击生成后 ， 左侧就立马出现了一幅跟画布上格局一样的风景画 ， 同时还生成了落日、星空等不同种类的天空背景选项 。 接着 ， 硅星人在天上画了一块云 ， 在海上画了一颗树 。 左侧就立马生成了令人惊叹的云彩效果和一颗棕榈树 。
接着 ， 硅星人尝试在文本区域分别尝试输入了Rainy的天气描述 ， 令人惊喜的是 ， 整个画面也会瞬间变成阴雨天 。
在体验了涂鸦功能后 ， 硅星人也单独尝试了此次重点更新的文本输入功能 。
在输入“Endless tall mountains in a sunny day（晴天下连绵的高山）”之后 ， 左侧立刻就生成了符合文本描述的景象 。
自此 ， 硅星人的整个体验都处于“哇”的状态 。 但就在硅星人准备将GauGAN称之为魔法之时 ， 随着更多的尝试 ， 画风开始逐渐走偏 。

AI也有翻车的时候 在按照英伟达给出的范例、测试了最简单的转换之后 ， 硅星人尝试按照自己的想法 ， 输入比描述性短句更加复杂的文本 。 而这时 ， 返回的作品就开始凌乱了 。
当硅星人在文本框输入“一座坐落在宁静湖边的房子（A house near the peaceful lake）”时 ， 系统并没有返回正常的湖泊或者房子的图像 ， 而是呈现了一些非常抽象的图 。
这是啥？黑暗城堡、长在天上的树 ， 还是云端的战舰？怎么看都跟湖边小屋没啥关系 。
此外 ， 硅星人还发现 ， 目前GauGAN 2的文本识别好像是只局限在建筑、土地、景观和植物这四大类之中 。 比如 ， 当我们输入“一顿感恩节火鸡大餐（A Thanksgiving turkey dinner）”时 ， 系统返回的图像仿佛是什么外星来物 ， 跟火鸡、甚至晚餐根本都不沾边 。
输入单词“沙发（Sofa）”时 ， 返回来的图是这样的 。 如果有人看懂了这跟沙发之间的关系 ， 麻烦留言解释一下 。
输入单词“圣诞树（Chritmas tree）”时 ， 返回的图片是这样的 。 感觉不像是圣诞树 ， 倒有点中国春节灯会的感觉 。
而除了文本转换 ， 涂鸦模式也在接下来的体验中屡屡翻车 。 比如硅星人想画一个“小河边一座房子 ， 房旁立着一颗树”的情景 ， 在使用各种类别的画笔在画不上画出布局之后 ， 生成的图像里就没有小河 ， 画风也非常诡异 ， 完全跟想要呈现的宁静画面大相径庭 。
想画“两山之间一座桥”的情景 ， 返回的画风也是十分灰暗 。 虽然硅星人也承认自己是灵魂画手 ， 但也没有必要这么“灵魂”吧？
而在多次尝试和摸索后 ， 硅星人终于总结出了一个用GauGAN 2返回正常画作的规律 。
首先 ， 在文本生成部分 ， 输入的文本最好都跟自然景观相关 ， 且形容词越简单越好 ， 像大海、湖泊、山、岩石、树这些关键词都能比较准确返回结果 。 在涂鸦部分 ， 尽量不要给画布留白 ， 比如在画河流或湖泊时 ， 周边也要画上土地或者草地 ， 在涂鸦时也要尽量精细 ， 这样系统会更容易理解你想要的感觉 。
这背后的原因则是因为目前用于训练GauGAN 2的图像大部分都是风景类的 ， 导致模型结果存在偏差 。 此前 ， 英伟达也公开表示 ， GauGAN 2模型有超过 1 亿的参数 ， 但目前训练时间还处于初始阶段 。 训练图像几乎都来自专有的风景图像数据集 ， 因此系统识别目前也只专注于风景 。
虽然GauGAN 2仍然还在Demo阶段 ， 自己的作品也都大部分翻车了 。 但硅星人也发现很多大神已经使用GauGAN 2创作出了很多有趣的作品 。

稿源：(PingWest品玩)

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标题：英伟达|在花了两小时体验英伟达升级版“神奇画布”后，整个人都凌乱了( 二 )