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探秘AI绘画技术，让人工智能释放创造力
发布时间：2024-08-07 12:38:27 浏览量：139次
一、前言
AI绘画技术已经深入大众视野，人工智能的创造力不断突破，今天我们将讨论AI绘画的火热话题，看看AI到底能否具备真正的创造力。
在AI绘画领域，我们探讨了Conditional GAN和Stable Diffusion两种模型。不同的商业版本采用不同的模型，比如Stable Diffusion分支模型在昆仑天宫的AI绘图中得到了应用。
二、GAN
生成网络被认为是AI获得创造力的突破口，在生成网络中包括文本、图像和音频的生成。GAN作为一种成熟的生成网络，广泛用于生成图像，具有许多变种，如DCGAN、CycleGAN等。
在GAN中，生成对抗网络通过造假专家（Generator）和鉴别专家（Discriminator）相互对抗学习，最终实现各自领域的专家，创造出逼真的赝品。
Generator的结构多种多样，通常基于卷积网络。比如在DCGAN中，Generator由5层反卷积组成，实现了输入随机向量生成图像的功能。
class Generator(nn.Module): def __init__(self, ngpu): super(Generator, self).__init__() # Generator结构定义 def forward(self, input): return self.main(input)
三、Conditional GAN
Conditional GAN通过接收额外的“思想向量”，实现根据描述生成图像的功能。生成网络和鉴别网络的输入参数有所不同，Generator和Discriminator同时接收两个向量，实现生成符合描述的图像。
Conditional GAN的训练数据集需要包含（文字描述-图像）的组合，以便网络学习到描述和图像之间的关系，从而实现更有针对性的图像生成。
四、Stable Diffusion
Stable Diffusion和Conditional GAN相似，都可解决Text-to-image的问题，但引入了Latent Diffusion模块，包括自编码器、U-Net和Text-Encoder，让训练变得更加顺利。
Latent Diffusion通过不同组件的协同工作实现高效的训练，并提供更加精准的图像生成效果。
五、体验
使用Stable Diffusion模型，我们体验了AI绘图的乐趣，展示了不同描述对应的图像效果。欢迎大家自己尝试AI绘画的效果！
1. 戴帽子拿剑的猫
2. 梵高星空
3. 阿拉斯加千年不化的雪山 一架红色直升机正在起飞
大家可以体验AI绘图带来的惊喜！
六、总结
通过实现Conditional GAN和Stable Diffusion等技术，AI绘画已经成为可能。在训练这些模型时，我们不仅学习到了图像的分布，还能根据描述生成对应的图像，展现出人工智能的无限潜力。
想了解更多关于数字艺术教育和AI绘画的内容吗？欢迎点击点击咨询！
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