产业气象站 那些让我半夜偷偷收藏的沙雕表情包，竟是出自AI之手，想不到
参与：蛋酱
要是收藏夹里没几个独家沙雕表情包 ， 当代网民都无法在朋友圈立足 。 但有一些「妙不可言」的图片 ， 也许是AI生成的结果 。
一般人很难读出「meme」这个词 ， 它通常译为「模因」 ， 起源于1976年 ， 本意为「模仿传递行为」 。
但读音和来源或许没那么重要 ， 重要的是每个网上冲浪的人都见过它 ， 甚至沉迷于它 。 在中文里 ， 它大概被称为「网络梗图」、「沙雕图片」、「表情包」等等……
比如这个：
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还有这个：
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这个金发蓝衣的快乐男孩 ， 你难道不眼熟吗？
作为机器学习研究者 ， 你可能还偷偷在收藏夹里保存了这些：
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这是一张在深度学习社区流传很广的图 ， 表达的是新的预训练方法如何比之前的SOTA方法更优越 。 当然 ， 新SOTA方法是层出不穷的 ， 这样的图片收集起来甚至能形成一个完整的系列 。
图的创建通常只有两步：选一张时兴的meme模版（即图像） ， 然后配上「精妙绝伦」的说明文字 ， 制造出一种别有韵味的幽默感 。
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这种图像、文字和幽默感的奇妙组合 ， 在信息传递方面极具穿透力和感染力 ， 比如当你看到这张图时：
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虽然这只是一张静态图片 ， 句子也不成句子 ， 但你的眼前已经浮现出了七人共舞的场景 。
当代网友人人都用表情包 ， 甚至还会自制 。 比如：
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然而 ， 表情包除了自制 ， 还可以由AI生成 。 你可能想不到 ， 某个平平无奇的表情包背后竟然隐藏着「神秘力量」 。
今天 ， 我们就来了解一下meme自动生成 。
meme自动生成一直是深度学习领域的课题之一 。 以往的生成方法要么是从一堆meme字幕中选择最适合的一个 ， 要么是基于给定图片和模版来生成meme字幕 ， 似乎有点不够「便捷」 。
近日 ， 来自美国亚利桑那州立大学的研究者对meme图生成方法进行了改进提升 。 在这篇论文中 ， 研究者提出了一种根据给定的输入语句来生成匹配图片的方法 。 这是一项很有挑战性但有趣的NLP任务 。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.14571v1
【产业气象站 那些让我半夜偷偷收藏的沙雕表情包，竟是出自AI之手，想不到】通过对meme图生成机制的深入了解 ， 研究者决定将meme图生成与自然语言翻译结合起来 。
在自然语言翻译工作中 ， 为了将输入的语句转换为目标语言 ， 必须对语句的完整含义进行解码 ， 分析其含义 ， 然后将源语句的含义编码为目标语句 。
类似地 ， 此处也可以将源语句的含义编码为图像和字幕对 ， 使之传达与源语句相同的含义或情感 ， 从而将语句翻译成「梗」 。
受该方法的启发 ， 研究者提出了一种端到端的编码-解码模型「memeBot」 ， 可面向任意给定的语句生成meme图 。 同时在训练的过程中 ， 研究者创建了首个大型meme图字幕数据集 。
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给出句子「Iamcuriouslywaitingformyfathertocooksuppertonight」 ， memeBot使用meme模板选择合适的图 ， 然后用字幕生成器生成恰当的字幕 ， 从而生成meme表情包 。
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