人生总有那么一些时候，你突然间想文艺一下。比方画一幅画。

但，理想和现实之间，可能远隔千山。比方，你其实没有创作的灵感。以及，你其实没有把灵感实现出来的基本技能。

每当这时，有人会妥协退缩，也有人会迎难而上。俗话说：“只要思想不滑坡，办法总比困难多”。

今天，就是这样一位不妥协的程序猿的故事。

澳大利亚人Jeremy Kraybill活了40多岁，突然对绘画产生了兴趣。横亘在他面前的就是那两个问题：既没有艺术灵感，也没有绘画基础。但，他有技术。

先看结果。下面这幅画，就是Jeremy的绘画作品。为了完成这幅画，他动用了人工智能（神经网络）来产生创意，然后又动用了机械臂，把创意画了出来。

这幅成品，看起来是不是有模有样，还颇有大师神韵？实力演绎“不想当画家的创始人不是好的软件工程师”年度大戏。然而，这也并不是一番坦途。

这篇文章就带你真实还原AI设计、机械臂全自动作画完整过程。对了，量子位还“采访”了JK的“御用”机器人，问了问它这几个月的修炼感受。

大概就是这样的画风

从歪七扭八开始

一切都得始于灵感。

在这个出发点上就不能输。不过，怎么才能拥有大师级的创作灵感？作为资深程序员，Jeremy立刻就想到，可以靠AI啊！

没错，现在的AI其实已经有了某种程度的“想象力”和“创造力”了。AI的灵感来源，其实有点像那句话：模仿是艺术家向艺术家最高级别的致敬。

为了生成画作，Jeremy选用了DCGAN（深度卷积生成对抗网络），直接用了tensorlayer在GitHub上开放的TensorFlow代码。

而所用的训练集，由男男女女的肖像画组成，全都是他喜欢的风格。挑选、修改、增强等等一套操作下来，他Jeremy得到了一个包含10万幅画的训练集。

接下来，就是训练和生成了。即使已经有了开源代码，训练一个GAN也并不容易。一不小心，就会遇到这样惨不忍睹的崩溃NG场面：

各种NG都解决了之后，就进入了最终的训练和生成过程，在亚马逊的AWS p2.xlarge实例上进行，整整花掉了7天时间。Jeremy得到了——

就是这个，一个64×64像素的、歪七扭八的、全新的创意。From AI with Love.。GAN还为这幅作品起了个充满诗意的名字：028749_0001_08。

上面这张小头像和成品之间的差距，可能能绕地球好几圈。但这已经是Jeremy可以得到的最好结果了。他还有过不少其他改善的尝试，不断碰壁后，最终他决定：就用这个了。

这里插播一下，为啥他没有继续尝试，而是急急忙忙接受目前的结果？可能是因为Jeremy初心变了，他不只想画一幅画，而且还想参加机器人艺术大赛RobotArt。

于是，时间一下子就变得很紧张。

转攻机械臂

接下来的问题是，怎么把这个AI贡献的灵感，变成一幅真正的画作？靠机械臂。

那也得教一下机械臂，怎么画画。

第一次尝试机器人手臂大概还是在去年7月份，Jeremy试图熟悉机械臂的功能，并且想让它看起来像人类的笔触，他先就购买了一套温莎牛顿的豪华刷头马克笔。

这套马克笔的笔尖像毛笔，非常适合测试，又不用担心调色的事。

2017年9月早期测试

虽然，没试出什么惊艳的结果，但Jeremy浑身上下写满了 (蜜汁) 自信，感觉用真正的水粉画笔也没问题。

后来，他工作一忙，就开始捉急了。看看越来越近的截止日期，再看看还没玩过水粉笔的自己，Jeremy决定用Aqua Brush (一种内置颜料盒的笔刷)，来代替了水粉笔这种需要配置的操作。选了8种预先混合好的颜色，实验又开始了。

Aqua Brush笔刷

“您的扑街只用了一秒。”走出实验室之前，他丧丧地扔掉了所有的Aqua Brush。这种工具需要的水量太大，效果很水。