AI生成图片AI 生成图片的原理和过程

AI 生成图片

相伴技术进步，过往主要应用于数据分析的传统型 AI 技术，已被拓展至更多的创新场景。如今，基于大量的数据训练而成的 AI 生成图片技术，已被广泛应用于千行百业。AI 生成图片，即应用 AI 技术，尤其是深度学习算法（如生成对抗网络等）来生成全新图像。

当然，图像可以完全由AI创造，也可以基于现有图像修改或合成。常见使用范式，即向 AI 助手输入描述相应图像的文本信息，等待 AI 助手反馈输出一张特定图片。此类自动创作符合定制要求的 AI 生成图片技术，已被广泛应用于计算机视觉、图像处理、图像生成等领域。

微观至 AI 生成图片的原理和过程，主要基于深度学习技术，尤其是使用生成对抗网络（GANs）的架构。结构上，GANs 由两个相互竞争的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。在 AI 生成图片实际应用中，还存在许多改进和变体，比如条件 GANs（cGANs），它允许用户控制生成图像的一些属性，例如主题、风格、颜色等。

 

前期数据准备

在开始训练之前，需要收集大量的图像数据作为训练集。AI 生成图片的具体数据可能包括各种类型的图像，如人物、风景、物体等。

 

模型构建

构建生成器神经网络，任务目标是根据随机输入（通常为高斯噪声或均匀分布的向量）生成逼真具象的图片；构建判别器神经网络，它的任务是区分真实图像和生成器产生的假图像。

 

开启训练过程

初始阶段，生成器会产生一些随机的图像，而判别器则试图将它们与真实图像区分开来。然后，生成器会根据判别器的反馈调整参数，以提高 AI 生成图片的质量，更接近真实图像。同时，判别器也会根据生成器的新输出更新具体参数，来更好地识别真假图像。

 

生成新图像

AI 生成图片的训练过程会反复进行，直到生成器能够产生几乎无法被判别器分辨出真假的图像为止。训练完成后，可以提供一个新的随机向量给生成器，生成器会根据这个向量生成一个全新的图像。

AI 生成图片的应用领域

AI 生成图片在许多领域都有应用，例如艺术、设计、科学、医学等。人们可能对特定领域中 AI 生成图片的应用感兴趣，例如使用 AI 生成医学图像或艺术作品。随着技术迭代，相信有更多的应用场景将会被发现和探索。如下类别是一些典型的 AI 生成图片应用领域：

辅助艺术设计

通过学习著名艺术家的作品风格，AI可以生成具有特定风格的艺术作品。AI还可以帮助艺术家进行创作，提供灵感或初步草图。例如在时装设计领域，AI 生成图片可以生成新的服装设计概念和配色方案，帮助设计师快速迭代和优化设计方案。

游戏与影视开发

游戏开发团队使用 AI 生成图片技术来创建各种游戏元素，如场景、角色、武器等。AI 生成图片可帮助提高游戏制作的画面品质和游戏体验。影视制作方面，AI 生成图片可支持创造特效，如虚构的环境、人物或物体，以及快速生成视觉预览，帮助导演和制片人做出决策。

广告营销与新闻媒体

AI 生成图片技术也可用于自动生成吸睛的图像，用于广告设计和社交媒体传播内容。具体是根据用户的偏好与倾向，定制贴近需求的个性化产品图像。使用 AI 生成图表和可视化数据，可增强新闻报道视觉效果。

医学和科学可视化

医疗领域中，AI 生成图片技术可支持生成医疗图像，如 CT 扫描和 MRI 图像，帮助医生诊断疾病。制作科学实验模拟和数据可视化方面，AI 生成图片也有助于生成治疗特定效果图像，推进医疗研究进展。

AI 生成图片运用了哪些技术

广泛应用于多重行业场景的 AI 生成图片，在核心技术方面，主要运用了深度学习技术，特别是生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAEs），旨在将高维空间映射至低维空间。GAN 会将生成器网络和判别器网络结合起来，让生成器生成逼真的图像，用判别器评估生成器生成的图像是否真实。而 VAEs 在编码器和解码器之间引入了一个潜在空间，使得生成的图像可以在这个空间中进行插值和操作。此外，AI 生成图片还运用了一些其他技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力机制（self-attention）。

 

AI 生成图片的优缺点

AI 生成图片在优势方面，具有高效性、自动化等特性；但 AI 生成图片也存在难以调控、依赖数据训练等缺点。通过对 AI 生成图片的优缺点的全面把握，才能让用户借助于 AI 生成图片技术释放生产力。

优点

 

高效性

相较手绘作图，AI 生成图片速度更快，在几秒钟或几分钟就能创造出高质量的图片，且无需聘请专业的设计师和购买软件，减少了人力成本。同时，AI 生成图片的精度很高，还能根据用户的需求进行优化，满足用户不同风格和效果的需求。

 

可定制性

AI 生成图片可以根据用户需求进行定制，满足不同场景下的需求。使用 AI 生成图片，可以根据描述控制生成图片的特征、风格、尺寸、分辨率、色彩以及亮度。AI 生成图片也可以对图片细节内容进行定制，如增加或减少纹理、边缘、线条等。

 

质量稳定性

AI 生成图片具有稳定性，是因为 AI 基于机器学习算法经历了大量的训练和调试，让模型掌握了更准确的图像生成方法。此外， AI 生成图片的训练模型中，会运用很多技术避免过拟合和欠拟合，降低模型不稳定产出的几率，保证 AI 生成图片的稳定性。

缺点

 

相对缺乏灵活的创意能力

本质上来说，AI 生成图片的“创意”能力，源自海量的训练数据集。AI 生成图片创作图像的效率确实很高，但 AI 生成图片的效果，不同于人类灵活多样的思路路径与灵感来源。

 

存在一定交叉过程，难以控制

鉴于 AI 生成图片不可控，AI 生成图片可能会生成一些意外或不符合要求的图像，这使得 AI 绘画难以完全控制。用户需要反复进行“调教”与引导，来实现定制化需求，但是在精细化绘图方面，面对高质量的出图标准，AI 生成图片的水平还未能达到。

 

依赖巨量数据，才能实现智能性

通过海量数据训练，AI 生成图片才能实现理想化的创作效果。如果缺失足量的成本与数据，AI 生成图片的智能化程度将不足。另外，用户与 AI 生成图片助手沟通时，也存在一定的上下文沟通交互过程，才能保障图片更贴近用户需求，这也意味着一定的时间成本。