AI表情包生成器来了！我给AI喂了96万份表情符号 　　

　　来源：大数据文摘 　　

　　本文篇幅为1400字.建议阅读5分钟. 　　

　　这篇文章向你介绍了AI表情包生成器。让我们一起战斗吧！ 　　

　　AI表情包生成器来了！我给AI喂了96万份表情符号 　　

　　在这个意见不一致的时代，表情包已经成为每个人必备的“装备”。 　　

　　最近，我们发现一个外国朋友做了一个AI表情包生成器,并坦率地告诉这个生成器依然逃不过“沙雕”的标签. 　　

　　就像之前的“废话文章生成器”和“读后感生成器”一样。 　　

　　它的主页是这样的，有48个表情包模板。 　　

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　　门户： 　　

　　https://imgflip.com/ai-meme 　　

　　*看看这里有没有朋友好奇什么是“Meme”？其实“Meme”就是我们常说的表情包。 　　

　　网站标题“这个Meme不存在”也延续了之前各种StyleGan网站产生的“不存在”系列，意思是“不存在的表情包”。 　　

　　接下来，让我们直奔主题。我们就好好看看它能和表情包搭配什么词吧~ 　　

　　首先粗略看了一下，发现最熟悉的是第二行中间的doge。确认眼神后，果然是！选择图片后，会生成以下表情符号： 　　

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　　这篇文字搭配得很好，大家都仔细品尝过，很符合我们日常的表情包风格。再次点击刷新，AI会给这张图片添加新的文字。以下是给美食家的： 　　

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　　刷新几次后，我们发现出现频率最高的词包括“wow”、“such”和“much”等一些野字，还有AI字符生成器的。 　　

　　水平也是,有时他认为这个表情包可以用，有时他认为它很可笑，而且他得不到任何有趣的东西。 　　

　　此外，我们还可以在参差不一帮助它生成我们想要的表情包。例如，如果我们输入“hello”，我们将生成如下表达式包： 　　

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　　它是.真的很难。为什么不输入一些符合表情符号逻辑的词呢？例如： 　　

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　　里面马上就有味道了，不是吗？ 　　

　　#文本框里输入一些文字提示 　　

　　从这个网站的首页来看，似乎还是一个表情包爱好者的交流社区。你可以在网站上发布自己的表情符号， 　　

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AI生成表情包只是这个网站的一个项目，除此之外还可以手动上传表情包背景，以及输入表情包内容。但在我们看来，这个网站相比国内微信表情包搜索和某图的一键表情包p图，简直弱爆了~

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说了这么多，还没有介绍项目作者。这个表情包生成器的作者是Dylan Wenzlau，也是 这个表情包素材平台Imgflip的创始人

。他在Medium上发表的一篇文章中，详细介绍了表情包生成器的原理，是通过深度卷积网络制作的。

Medium超详细教程：

https://towardsdatascience.com/meme-text-generation-with-a-deep-convolutional-

network-in-keras-tensorflow-a57c6f218e85

深度卷积网络是一种常用于图像的神经网络，Wenzlau使用机器学习平台Tensorflow和Keras对其进行了训练，建立了一个能匹配48种不同表情包格式的文本生成模型。他还在Github上发布了完整的代码供大家尝试。

Github指路：

https://github.com/dylanwenzlau/ml-scripts/tree/master/meme_text_gen_convnet

# 表情包质量如何，数据集来决定！

数据集简直就是AI生成文案的灵魂啊，要想表情包更接地气，就要尽可能多的收集数据。

就Wenzlau所说，在做这个生成器时，选取了 96万个表情包文案作为训练数据 。为了使文字生成的更加精确，Wenzlau

以字母为单位作为一个训练样本

，而不是一个单词。他还表示，以字母为单位训练的成果比以单词为单位要有趣多了！因为对于英文来说，以字母划分更加细致，能够激发AI更多的可能性。

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实际上，表情包生成器并不是第一次出现，两年前斯坦福大学的Abel L. Peirson V和E. Meltem Tolunayl就写了一篇关于

使用深度神经生成表情包的论文 。他们为此还做了一个APP，称之为 首个可以用AI生成表情包的应用程序。

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他们在论文中写道， 数据集对这个生成器来说太重要了。

他们的数据集 由大约40万张带有标签以及说明的图片组成 。其中有2600个专门的图片-标签组合，是他们 从Python脚本中获得 的。

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如上图所示，数据集中一张图片对应一个标签和相关的说明，“手把手”教AI学习。

来看看这个AI的作品吧，你pick哪张呢？

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目前看来，AI的这些配字，就像一个青涩的孩子说出来的话，有些很可爱，有些又很荒谬。

但事实上，幽默感确实很难评判，大都因人而异，还带有一些主观色彩。

这篇论文的作者也指出，他们的这项工作十分基础，要想表情包更加接地气，还要经过更长时间的研究。另外，他们还指出探索 视觉注意力机制在表情包生成中的作用

，也是一个不错的研究方向。

编辑：于腾凯

―完―

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