在 Arxiv.org 上新发布论文「教导 GAN 用矢量格式草绘」中，印度研究人员提出了一种神经网络（以生物神经元为模型的数学函数层）可以生成矢量格式的基于笔画的草图。首先设计了一种新颖的基于 GAN 的架构叫 SkeGAN。他们在 73500 次迭代中对 50％的公开数据集进行了预先训练（发生器 38,500 次迭代，描述器 35,000 次迭代）。他们还创建了第二个人工智能系统称为 VASkeGAN，它是变分自动编码器（用于学习潜在表示的深度学习技术）和作为基线的 GAN 的组合。研究人员称未来的方向包括将这项工作推广到更大的矢量艺术数据集，包括漫画。（VentureBeat）