今年9月，在美国科罗拉多州的一场艺术展览会上，AI画作《太空歌剧院》勇夺数字艺术种别冠军，而早在2018年佳士得拍卖会上，首次由AI创作的《埃德蒙·贝拉米画像》就被拍出了43.25万美元的高价。随着AI绘画技能日月牙异的发展及其在社交平台的大火，这种“以文生图”、“驯服AI”的绘画办法开始走向大众，人们纷纭开始探求另一个次元的自己。
01
驯服AI绘画
莫让智能变智障
只需输入一张图片，选好参考指数，再搭配关键词赞助，就能打开三次元和二次元的次元裂痕，快速天生你的数字化身。究实在质，这种AI绘画便是利用打算机深度学习，通过神经网络对笔墨措辞和图像进行关联学习，实现对输入的关键词进行转换从而天生对应图像的技能。
而除了大略易操作，一欠妥心人工智能变人工智障也是AI绘画工具大火的缘故原由之一，将参考图片的人识别成动物，将背景识别成人的情形时有发生。按照经典的“猫与非猫”案例，人类能够很轻易识别出一张图片里有没有猫，但机器却并不能做到，由于种类、颜色乃至角度的差异，都会导致每张照片中的猫存在差异，无法将所有猫的照片输入机器里，自然也就无法从参考照片中直接分辨并转换成画作。卷积神经网络（CNN）能够自主通过样本照片的演习形成一套理解什么是猫的机制，持续向下探求低级特色，一贯到最低级的像素点，从而构成多层的神经网络。
02
并非艺术之去世
而是生产力变革
在近年来算力算法高速发展的背景下，AI绘画技能的进步日月牙异。卷积神经网络通过卷积层提取图像特色；通过池化层简化、降落数据维度；全连接层对卷积层和池化层的结果进行分类运算，得出结果。同时CLIP模型的演习使得AI能够将Prompt与参考图片逐一对应起来，从而终极达到以局部识别拼凑出整体形象的过程。扩散模型Diffusion Models作为更好的图像天生模块，通过噪声来滋扰信息，再通过去除噪声来天生图像，通过噪声来不断衰减信息，并通过学习到的模式来天生信息图像，并经由多次迭代天生终极结果。
为了更好地理解语义，将图片往预期的方向天生，Prompt的存在就显得尤为主要。所谓Prompt便是AI天生图片时的描述性措辞，也便是“关键词”，其对付画作的质量、风格等都有较大影响，清晰详尽的Prompt能够让画面主体和细节更加精确。《太空歌剧院》这幅画作得以呈现，是设计师花费了近 80 个小时，不断优化Prompt，才得到这样足以乱真的作品。可以说没有持续的精雕细琢，就没有成品的视觉盛宴，AI只是解放生产力的工具，而把控其艺术风格、主导其“进化”方向的仍是人类自身。
03
织就高速算力
让艺术更“智”识
深度学习模型大略说来便是输入大量标注好的演习数据，根据输入和相应预期输出，反复调度模型内部参数加以匹配的过程。而演习AI绘画的过程，便是构建大量画作的演习数据，输入AI模型进行参数迭代调度。要想天生内容生动，构造自然的画作，与每一笔的形状、颜色、纹理都密切干系，其繁芜的参数组合自然伴随着深度模型演习弘大的打算量。
泰戈尔说：艺术不过是表达思想的一种工具。犹如当年工业革命对手工业的冲击，AI的发展绝不是为了替代人力，而是生产力与艺术形式的变革，其发展势必撬动更多亟待开拓的蓝海领域。
▲参考图与AI绘画案例1
▲参考图与AI绘画案例2