《探索 AI 绘画的奥秘与魅力》
AI 绘画，作为人工智能领域的一项创新应用，正以其独特的魅力吸引着越来越多的关注。它通过收集大量前人创作的作品，利用算法进行分类和识别，从而生成新的图像。AI 绘画的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长的历史进程。
上世纪 50 年代初，美国艺术家拉博斯基用示波器制作的数字作品，开启了 AI 绘画的早期探索。这些作品主要是曲线集合的有序变化，非常抽象。随着技术的不断进步，到上世纪 80 年代，“亚伦”已经可以进行写实创作，但其风格受到程序开发者的影响。近年来，随着深度学习神经网络的发展，AI 绘画程序的创作水准得到了快速提升。2022 年热门的 AI 绘画程序，如 Disco Diffusion、DALL·E2、Midjourney、Stable Diffusion 等，都建立在深度学习神经网络的基础之上。
AI 绘画程序的创作本质上是计算。科学家将程序接入绘画数据库，通过算法对作品进行视觉风格的分析和学习，进行图像模式的识别和计算。如今，AI 绘画已经进入“text-to-image”（文字生成图像）的新阶段。用户只需打开人工智能绘画程序，提供一个词群来描述所想要的内容、风格、材质等，绘画程序就能进行解析，生成相应风格的画作。
在实际应用中，为了获得更符合期望的作品，我们可以采用一些技巧。例如，推荐使用 Prompt 公式，包括画面主体、更多细节描述和更多风格描述。比如，想要生成一个“金毛，在雪中微笑，写实风格”的画作，这样的描述能够让 AI 更好地理解我们的需求。同时，更清晰地表达要生成的内容也是很重要的。比如想要生成一个“明月下的少女”画作，与其直接告诉大模型“明月下的少女”，不如进行更细致的描述：“明亮月光，华服，中国风少女，桂花与仙鹤，脸部精致，古风，二次元”，这样可以绘制出更符合期望的作品。此外，我们还可以通过构造输入+Prompt 修饰词来展示不同修饰词的效果，从而获得更丰富多样的作品。
然而，AI 绘画也存在一些问题。图片生成模型一般由两部分组成，一部分用于文本到图像理解，将文本与图像做关联，另一部分为图像生成。以近年最火的 Stable Diffusion 为例，该模型就包括 CLIP 文本 – 图像的多模态部分、生成图像的 Diffusion 部分。AI 生成图片离谱的问题，一方面可能出在文本 – 图像部分，即训练过程中，模型内将一些本来无关的特征做了不当地、单一化地关联。另一方面，也可能与生成部分有关，由于动漫风格绘图模型的训练集本身有倾向性，可能导致生成过程中出现一些不符合预期的特征，如“男男向腐文化”、“身材性感化肌肉化”、“人像萌化娘化物化”、“物体拟人化”等。即便头部 AI 模型也无法完全解决这些问题。
当下，AI 绘画技术的大幅度进步，激发了人们对“创意 AI”的兴趣。其中，Stable Diffusion 得益于人工智能“扩散”算法，该算法突破了 AI 绘画的应用临界点，更易上手，效果更好。Stable Diffusion 通过潜在的扩散模型，学习图像和文本之间的联系。它的工作原理是，获取图像数据，并对其添加“噪点”，一幅画面被逐步加入噪点，一直到整个画面都变成白噪点。该模型记录这一过程，进行逆转，给 AI 学习。从 AI 的角度，先看到的是一幅布满噪点的画面，再看到画面一点点变清晰，最后成为画作。
Stable Diffusion 和 Dall – E2、Midjourney 类似，都要靠“文字描述”生成图像。不过，Stable Diffusion 是开源的，其基础代码也是公开的，而 Open AI 和 Google 都没有开放自己的人工智能模型。Stability AI 公司的运营和云支出成本较高，但该公司声称可以提供“速度和质量的突破”，内存低于 10G 的 GPU 也能跑，他们还会提供运行在 AMD、苹果 M1/M2 芯片的版本。目前，Stable Diffusion 的功能强大，可以在几秒内将文本转换为 512×512 像素的图像；图像可以转换、放大、修改和替换；使用 GFP – GAN 建模，允许用户上传模糊的面部图像，进行放大或恢复原貌。
除了 Stable Diffusion 等知名的 AI 绘画工具，市场上还有许多其他的 AI 绘画应用。比如改图鸭，它是一款简单易操作的 AI 绘画工具，基础生图功能免费且不限制次数，提供多种类型的模型，用户可以根据自己的需求生成各种类型的图片。LiblibAI 则是一个 AI 绘画模型分享平台，用户可以在线使用或下载各种模型，并参考他人的作品生成类似的图片。
此外，还有一些 AI 绘画工具具有独特的功能。比如，有的工具可以将用户的照片转换成任何想要的风格画作，有的工具提供多种素材分类，激发用户的灵感，还有的工具拥有超多艺术风格供用户选择。这些工具都在不断推动着 AI 绘画的发展，为用户带来更多的创意和可能性。
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总的来说，AI 绘画为艺术创作带来了新的机遇和挑战。虽然它在某些方面还存在不足，但随着技术的不断进步，相信 AI 绘画将会在未来的艺术领域中发挥更加重要的作用。
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