ai智能绘画(ai智能绘画作品)

【PConline杂谈】AI绝对可以称得上是近年来最热门的话题。自从阿尔法围棋击败顶级围棋选手后，越来越多的人意识到，在很多领域，AI已经能够用类似人类的思维更高效地完成任务。在很多领域，AI甚至可以涉及甚至部分取代以前只能由人类执行的工作。比如有了AI加持机器翻译，翻译的质量在很多场景下都达到了可用的水平，计算机和互联网也变得越来越智能。
AI加持的翻译GNMT比之前的PNMT更接近人工翻译。
但是，长期以来，很多人仍然认为一些体现人类原始思维的领域仍然是AI的禁区。比如艺术和绘画，很难想象AI能比肩人的想象力和手艺。
然而这几年AI在图形学上的进步让人惊呼时代真的变了！许多高质量的AI绘画方案相继问世。即使你根本不会画画，用几个涂鸦甚至一两句话甚至几个字的简单描述，就可以通过AI生成漂亮的画。就像黑科技，尤其是最近在Google Colab开源的Disco扩散。全世界都在玩疯！
Disco扩散已经可以画出这么高质量的图了！
AI画画不是一蹴而就的。随着计算能力的增强和算法的改进，逐渐修炼到现在的功力。那么近年来有哪些令人印象深刻的AI绘画方案？今天我们就来介绍一些值得玩味的AI绘画，看看AI是如何在艺术领域一步步挑战人类的。
Paintschainer，这可能是最早的AI绘画方案。Paintschainer早些年就引起了人们的注意。它不能完全自己画图。Paintschainer的主要功能是给线条画上色，效果已经可以赶上一些粗糙的人工上色作品了。
Paintschainer GitHub主页：https://github.com/pfnet/PaintsChainer
绘画展示：https://petalica-paint.pixiv.dev/index_zh.html
Paintschainer当时突然就火了，因为人们突然发现AI居然能认出线稿的内容！Paintschainer的神奇之处在于它可以识别线稿的内容，比如一个漂亮女孩的画像。它可以识别出有些部分属于皮肤，有些部分是头发，有些部分是衣服，有些部分是背景，然后用合适的颜色涂上。不仅如此，它的上色范围还挺准的。虽然线稿没有闭合，但是颜色还是会保持在合适的范围内，不会画得满地都是。在——中使用过PS中油漆桶工具的朋友应该知道这是什么意思。
AI可以区分对计算机来说很抽象的线条，并自动着色。
在使用简单的彩色线条进行颜色指定ho后，着色更加准确，效果甚至可以媲美手工着色。
在很多人的固有认知中，计算机很难“理解”图像，很难从照片中识别和总结出内容是什么。然而，Paintschainer达到了更高的水平，能够“理解”线条画等图像，这些图像比现实照片更抽象。虽然Paintschainer并不完美，但它足以让人们对AI的力量有一个更恰当的体验。
NV GauGANNV是显卡界的赢家，无数游戏玩家视老黄为偶像。NV也是AI计算能力的重要贡献者。很早就在AI领域布局了很多棋子，现在NV在AI领域无论是硬件还是配套软件都达到了非常高的水平。如果3354游戏玩家用过DLSS AI算法用NV增强画质，一定深有体会。
DLSS并不是NV在图像人工智能领域的唯一体现。其实NV近几年的开源AI项目SPADE/GauGAN就很厉害。
NV SPADE GitHub主页：https://github.com/NVlabs/SPADE
NV高根2演示版：http://gaugan.org/gaugan2/
GauGAN是NV利用AI生成图像的一种方案。与上面介绍的线描上色AI相比，GauGAN的强大之处在于它可以生成完成度极高的图像，而前提是你只需要涂上几笔，用不同的色块和线条来表示它，让GauGAN明白你的意思，给你一张保真度极高的照片。
高根一直在开发。今年，GauGAN还推出了第二代。除了仍然能够通过简笔画生成照片，它现在还能够通过文本描述生成图像！
在GauGAN 2中，用户只需要输入描述图片的文字，AI就可以自动生成相应的图片。而且，生成速度惊人，几乎是瞬间的。比如下图，输入“Ocean”表示大海，然后输入“waves”表示海浪，继续输入“rocks on the beach”继续生成海滩和岩石。效果惊人。
此外，GauGAN还支持用户手动应用修改。如果想对生成的内容进行调整，可以直接用笔涂鸦，AI会像变魔术一样变出逼真的对应内容。
GauGAN之所以这么厉害，是因为它使用了对抗网络。大量数据经过机器训练后，用生成器和鉴别器识别出相应的元素，从而匹配数据生成图像。据了解，GauGAN 2使用1000万张图像进行训练。艺术家不仅可以用它生成逼真的风景，还可以生成富有想象力的艺术场景，这超出了过去很多人对计算机参与艺术的固有印象。
Disco扩散这可能是今年AI最抢眼的画了！Disco扩散一出，就炸了全球各大社交媒体，它颠覆了很多人对AI的认知。
你能相信这是艾画的画吗？
如果说GauGAN的优势在于它可以借助人们简单的想象力生成逼真的图像，那么Disco扩散就更进一步了。不仅可以进行复杂的想象，还可以生成各种画风的画作！
Disco Diffusion是一个运行在Google Colab上的AI。如果你想使用它，你需要有一个谷歌帐户，并有权访问谷歌。国内用户可以自行解决这个问题。迪斯科扩散的节目对公众开放。在使用之前，我们可以将其保存到我们的Google Drive网络磁盘中，以便进一步编辑。
迪斯科扩散：https://colab . research . Google . com/github/alem bics/Disco-Diffusion/blob/main/Disco _ Diffusion . ipynb
迪斯科扩散GitHub主页：https://github.com/alembics/disco-diffusion
迪斯科扩散的威力在于，你只要给出一个描述，就能生成高质量的画作。虽然它没有图形界面，但使用起来并不复杂。进入“设置”，可以设置名称(AI生成的画作会保存到Google Drive中对应的文件夹)、大小(不要设置太大，保持默认就好)、步数(保持默认就好)等等。
然后，进入“提示”的设置，这是最关键的部分。在提示中，您可以输入描述绘画的文字。例如，官方的例子是“格雷格鲁特考斯基(greg rutkowski)和托马斯金凯德(Thomas kinkade)在artstation上绘制的一幅美丽的画，描绘了一座奇异的灯塔，将它的光芒照耀在一片混乱的血海上。”、“黄色配色”，大致意思是“一座奇异灯塔的美丽画卷，在汹涌的血海中闪闪发光”。参考greg rutkowskiThomas kinkade的绘画风格和artstation网站上流行的风格“黄色主调”。
然后点击“代码执行程序”中的“全部运行”，静静等待。手术过程可能需要几十分钟甚至几个小时。操作运行在谷歌的云服务器上，对本地电脑的性能没有要求。然后，Disco扩散生成了这样一幅画！
在很多人看来，AI能生成这样一幅画已经很了不起了，其完成度甚至不属于某些真正的画家。Disco扩散生成这样一幅画，过程比手绘更快，而且通过改变提示词，可以生成另一幅不同风格的画。
同样的提示，Disco扩散只需要改变作者风格的关键词，就可以生成不同的画风。
Disco扩散对提示词的要求非常宽松，可以用简单的词甚至机器翻译来回答。比如作者填写了“夜晚的现代城，超广角，艺术站”这样简单的提示，就生成了下面这幅画。
迪斯科扩散有很大的潜力可以挖掘。比如使用计算能力更强的云服务，设置更多的迭代算法，提供更具体的提示，甚至给出参考图片，都可以生成质量更高、风格更多的画作。下面是一些从网络上Disco扩散产生的作品。你能感觉到它们。
提示：森林缺乏国家和森林
提示：当你走完了所有的路，剩下的路将会是你走过的路
提示：禁止审美
毫无疑问，Disco扩散的出现颠覆了很多人的三观。这个AI生成的画，甚至可以说有一定的艺术感。虽然在动物和人物的绘制上还有不足，对于人物和场景设计这种需要细节的具体工作也不能胜任，但是给普通人一场视觉盛宴或者给行业人员寻找灵感还是绰绰有余的。
可以说，Disco扩散将绘画AI推向了一个新的高度，绘画这种强调审美和灵感的技能不再是人类的专属。
TiamatDisco扩散依靠Google Colab，对国内用户有网络门槛。而且界面不好用，提示词需要用英文写(虽然可以机器翻译)。现在，一个更友好的人工智能绘画方案正在路上。
最近，一个名叫迪亚马特的绘画人工智能在中国进行了测试。根据微博中用户@春娟的体验反馈，其界面友好，可以用中文给出AI命题，效果相当不错。
相比Disco扩散，迪亚马特的本土化要好得多。比如它甚至可以根据诗词作画，画面效果相当不错，颇有意境。在微博和小红书平台可以找到很多这样的案例。
提示：天灰蒙蒙，田野茫茫，风吹草低，可见牛羊(来自微博@春娟)
提示：海中竹枝低，风吹山角，明归(来自小红书@清干普洱不甜_迪亚马特)
提示：帘卷似雪，月满烟。谁在小红亭(来自小红书@5 1=6)
可以看出，迪亚马特的人工智能方案是有吸引力的和独特的。然而，目前，迪亚马特仍处于内部测试阶段。如果你想亲身体验，可以通过下面的链接申请检测资格。
迪亚马特内测申请：https://tiamat-ai . Fei Shu.cn/share/base/SHR cn 2 uxl 8 wniveykifyqwszspf
希望迪亚马特能尽快推出公版，让更多人感受到AI绘画的魅力。
随着硬件性能和算法的提升，AI仍在快速发展。艾在绘画上的成就是惊人的。有条件的话，强烈推荐玩Disco扩散，感受一下AI绘画的魅力。未来AI会在更多方面挑战人类的智能吗？我们拭目以待。