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揭秘AI如何改变视觉内容的创作和分发方式
发布时间：2024-08-01 20:21:16 浏览量：207次
今年，AI的生成图像能力取得了巨大进步。从难以绘制出正常人脸到如今绘制细致逼真的人物形象，AI的发展令人惊叹。
AI已经掌握了对人物形象的高度理解，继续训练将使其水平不断提升，对美术行业产生重大影响。AI的绘画方式与人类不同，一旦绘制出一幅优秀作品，便可持续作画，随着更多数据的学习，其水平将不断提高。
那么，AI绘图的原理是什么？它是如何学习的？AI未来的创作进步速度如何？这些问题要从第一性原理出发逐个分析。
AI作图的基本原理
AI的创作能力源自神经网络技术。神经网络由许多圆圈和连线构成，通过这些连接权重来决定最终输出的结果。
神经网络通过不断训练来调整权重，使得输出结果逐渐接近“正确”的图片。AI学习到的数据将直接影响其创作能力和产出质量。
AI的创作能力与未来发展
AI的学习依赖于训练数据，不同数据会对其生成结果产生影响。使用大规模、高质量的数据进行训练，将极大提高AI的创作能力。未来AI的进步速度将取决于数据训练的质量。
AI的出图效果受到训练数据的直接影响，尤其是关键元素缺失时，出图可能不理想。通过针对特定元素进行训练，AI的生成效果将得到显著改善。
AI引发创作模式转变
从2022年开始，AI生成技术将对视觉内容的创作和传播方式带来天翻地覆的改变。AI的出现类似于科学革命的范式转移，将重塑视觉创作行业。
AI的创意生成能力开辟了一条新的创意传播路径：“创意—AI—创意”，直接影响传统版权的流通方式。
AI对创作者的影响
AI技术对图片版权产生影响，但也为艺术家带来新的收益机会。艺术家可以利用 AI 对生成过程的贡献定价，从而在新模式下获得收益。
AI对艺术家的收益模式产生影响，创作者应关注内容特点对 AI 学习的影响，更好地创作与 AI 协作的作品。
总结
AI的绘图技术将改变传统艺术创作方式，提升作品生成效率，重塑创作流程和价值链，对未来视觉内容的创作和分发方式带来革命性变革。
“铁匠在啤酒中洒下眼泪，悲叹自己没有办法在铁路时代卖马掌，但是这并不会使他们的马掌更受欢迎。那些学习变成机械师的铁匠才会保住自己的饭碗。”
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