更让【超群集团】的高层们惊讶的是，使用自家集团的【画画】程序，吃书之后，弄出来的画作，整一个看下来，是十分丝滑的，察觉不到异常之处，完全贴合原著。

如果使用者在创作过程中，对其提出要求进行改编的话，还会呈现出不一样的结果。

甚至在创作完成之后，在【画画】程序上进行翻阅的时候，还可以通过语音工具或者智能笔工具，对成品进行调整，调整的过程是十分之快的。

【超群集团】的高管们做过实验，一本百万字级别的书籍，转化成漫画，大概需要一个小时的时间，数字更多，内容更复杂的书籍，转化的时间就越长，但只要不是几千万字的佳作，一般转化时间是不会超过一天。

这个时间，只得是系统自动生成的时间，如果使用者要对其进行调整的话，整个过程就会相应的延长。

不仅仅是内容详实的书籍，有【超群集团】的高管弄出来一本剧本，丢给【画画】，也能生成一部相当不错的成品。

有趣的是，同样的剧本，不同时间丢进去给【画画】，最后生成的画作是不一样的。

这【画画】就像一个人似的，拥有难以限制的想象力。

之所以会有这种结果，是因为这个生成模型的一个核心思路，或者说很多深度学习模型的核心思路，就是把人类创作的内容，表示为某个高维或者低维数学空间里的一个向量。

如果这个“内容->向量“的转化设计足够合理，那么人类所有的创作内容都可以表示为某个数学空间里的部分向量而已.而存在于这个无限的数学空间里的其他向量，正是那些理论上人类可能创造，但尚未被创造出来的内容.通过逆向的“向量->内容“的转换，这些还没被创造的内容就被挖掘出来了。

可以说是在创作新的内容，也可以说是新绘画作品的搬运工，产生的新绘画作品在数学意义上一直客观存在，只是被通过很聪明的方式，从数学空间里还原出来而已。

这也是同样的剧本，却产生出不一样的成果作品一样。

说个题外话，其实以吴思源掌握的【人工智能技术】，建立一个相应的模型，针对网文产品进行不间断地训练模拟的话，其实是可以生出逻辑通顺，且没有错别字以及语法错误的网文产品的，大神级别的网文作品水平不一定有，但5级别水准的产品，肯定是没有问题的。

只要对某些关键要素进行设置，程序可以在短时间之内就生成一本指定风格的完整长篇，尤其是那些
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