學習外語，不是件容易事。

在Reddit上，有一個「r/ChineseLanguage」的話題，里頭專門發一些外國人學中文遇到的問題的吐槽。

對大部分學習中文的外國人來說，漢字永遠是個跨不過去的坎。

沒有正確的學習方法，學習者很難記住成百上千個結構各異的漢字。

不過沒關系，Stable Diffusion會出手。

代碼鏈接：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-depth/blob/main/512-depth-ema.ckpt

該模型使用Stable Diffusion的技術，可以將漢字圖像轉變為它所代表的含義。

例如，用火腿組成的「肉」字，

以及用繩子組成的「繩」字。

博主分享了圖像的生成方式，在模型中輸入需要呈現的材質照片，Depth2Image就會生成該材質對應的中文漢字。

此貼一出便引來廣泛討論。網友在熱情分享自己創作的文字同時，也激動地表示：這在教育領域的應用未來可期！

其實在兩年前，已經有人從事文字圖像化的研究。推特網友@azlenelza就利用助神經網絡，通過生成視覺助記符的方式將漢字圖形化，表示各自的含義。

Azlen表示，這種方式會讓各個漢字的意義和形狀之間建立更多的聯系，從而使每個漢字更容易記住。