發(fā)布時(shí)間:2024-08-05 15:49:59 瀏覽量:235次
AI繪畫技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入我們的生活和工作,從吳恩達(dá)的貓臉到OpenAI的DALL-E系統(tǒng),AI繪畫不斷展現(xiàn)其神奇魅力。我們將深入探討AI繪畫的發(fā)展歷程、技術(shù)原理和趨勢(shì)分析,帶你了解AI繪畫背后的技術(shù)奧秘。
2012年,AI畫出了一只模糊的貓,開(kāi)啟了AI繪畫的先河;2015年,智能圖像識(shí)別重大突破,為AI繪畫帶來(lái)新可能;2021年,OpenAI發(fā)布DALL-E系統(tǒng),提升了繪畫質(zhì)量;2022年誕生的Disco diffusion、Midjouney、DALL·E 2等模型,讓AI繪畫蓬勃發(fā)展。
AI繪畫源自人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),類似于人類神經(jīng)元系統(tǒng)。通過(guò)數(shù)學(xué)公式表示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算,實(shí)現(xiàn)圖像的生成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度決定了記憶和知識(shí)的形成。
VAE是一種升級(jí)版的AE模型,主要應(yīng)用在圖像壓縮、降噪和生成新圖像等領(lǐng)域。通過(guò)潛在空間和解碼器等組件生成圖像。
GAN包含生成器和判別器,通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)生成假數(shù)據(jù)。用于圖像生成、修復(fù)、增強(qiáng)等應(yīng)用。
Diffusion模型是目前主流的圖像生成技術(shù),通過(guò)前向擴(kuò)散和反向擴(kuò)散訓(xùn)練,在大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練下具備生成高質(zhì)量圖像的能力。
CLIP模型實(shí)現(xiàn)文本和圖像之間的互通,開(kāi)創(chuàng)了文本生成圖像的新方法,為跨模態(tài)創(chuàng)新提供了基礎(chǔ)。
AI繪畫技術(shù)趨向于更深入理解語(yǔ)義,降低用戶對(duì)prompt的門檻,讓AI能更準(zhǔn)確理解用戶需求。
探索更精準(zhǔn)可控的生成技術(shù)是未來(lái)的發(fā)展方向,如Controlnet等新模型帶來(lái)更高的圖像生成控制度。
提高AI繪畫生成速度是當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題,涌現(xiàn)出了一致性模型等新方法,加速圖像生成過(guò)程。
通過(guò)以上內(nèi)容,輕松理解AI繪畫技術(shù)的奧秘。敬請(qǐng)關(guān)注下一篇關(guān)于AI繪畫產(chǎn)品的商業(yè)化分析。
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