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探秘AI繪畫技術，讓人工智能釋放創(chuàng)造力

發(fā)布時間：2024-08-07 12:38:27 瀏覽量：142次

一、前言

AI繪畫技術已經(jīng)深入大眾視野，人工智能的創(chuàng)造力不斷突破，今天我們將討論AI繪畫的火熱話題，看看AI到底能否具備真正的創(chuàng)造力。

在AI繪畫領域，我們探討了Conditional GAN和Stable Diffusion兩種模型。不同的商業(yè)版本采用不同的模型，比如Stable Diffusion分支模型在昆侖天宮的AI繪圖中得到了應用。

二、GAN

生成網(wǎng)絡被認為是AI獲得創(chuàng)造力的突破口，在生成網(wǎng)絡中包括文本、圖像和音頻的生成。GAN作為一種成熟的生成網(wǎng)絡，廣泛用于生成圖像，具有許多變種，如DCGAN、CycleGAN等。

在GAN中，生成對抗網(wǎng)絡通過造假專家（Generator）和鑒別專家（Discriminator）相互對抗學習，最終實現(xiàn)各自領域的專家，創(chuàng)造出逼真的贗品。

GAN網(wǎng)絡結構圖

Generator的結構多種多樣，通?；诰矸e網(wǎng)絡。比如在DCGAN中，Generator由5層反卷積組成，實現(xiàn)了輸入隨機向量生成圖像的功能。

DCGAN Generator結構圖
class Generator(nn.Module):    def __init__(self, ngpu):        super(Generator, self).__init__()        # Generator結構定義    def forward(self, input):        return self.main(input)

三、Conditional GAN

Conditional GAN通過接收額外的“思想向量”，實現(xiàn)根據(jù)描述生成圖像的功能。生成網(wǎng)絡和鑒別網(wǎng)絡的輸入?yún)?shù)有所不同，Generator和Discriminator同時接收兩個向量，實現(xiàn)生成符合描述的圖像。

Conditional GAN網(wǎng)絡結構圖

Conditional GAN的訓練數(shù)據(jù)集需要包含（文字描述-圖像）的組合，以便網(wǎng)絡學習到描述和圖像之間的關系，從而實現(xiàn)更有針對性的圖像生成。

四、Stable Diffusion

Stable Diffusion和Conditional GAN相似，都可解決Text-to-image的問題，但引入了Latent Diffusion模塊，包括自編碼器、U-Net和Text-Encoder，讓訓練變得更加順利。

Latent Diffusion通過不同組件的協(xié)同工作實現(xiàn)高效的訓練，并提供更加精準的圖像生成效果。

五、體驗

使用Stable Diffusion模型，我們體驗了AI繪圖的樂趣，展示了不同描述對應的圖像效果。歡迎大家自己嘗試AI繪畫的效果！

1. 戴帽子拿劍的貓

貓的圖像

2. 梵高星空

星空圖像

3. 阿拉斯加千年不化的雪山 一架紅色直升機正在起飛

雪山和直升機圖像

大家可以體驗AI繪圖帶來的驚喜！

六、總結

通過實現(xiàn)Conditional GAN和Stable Diffusion等技術，AI繪畫已經(jīng)成為可能。在訓練這些模型時，我們不僅學習到了圖像的分布，還能根據(jù)描述生成對應的圖像，展現(xiàn)出人工智能的無限潛力。

想了解更多關于數(shù)字藝術教育和AI繪畫的內(nèi)容嗎？歡迎點擊點擊咨詢！

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