AI绘画是利用人工智能技术实现自动绘画,主要通过机器学习的方法训练计算机理解和生成图像。AI绘画的主要实现方法有:
1. 样式迁移。利用深度学习将一幅图像的样式迁移到另一幅内容图像中,生成新的绘画作品。这是最常见的AI绘画技术,代表作品有Prisma等应用。
2. 变异自动编码器。通过自动编码器学习样本图像的特征编码,然后随机变异编码来生成新的图像。这可以产生风格一致但内容各异的新作品。
3. 生成对抗网络。通过让生成网络与判别网络相互博弈来产生真实且新颖的图像,这是最近比较流行的AI绘画方法。代表作品有Nvidia的无条件图像生成技术。
4. 重新组合现有图像。根据图像数据库中现有的元素对图像进行重新组合、拼接,形成全新的画面构图,这也是一种常见的AI绘画技术,能产生意想不到的效果。
5. CNN递归。通过让卷积神经网络对自身产生的结果进行不断的递归,来生成意想不到的新图像。这种方法灵感来源于人工智能在游戏等领域的表现。
6. 学习艺术家的风格。通过机器学习分析大量艺术家的作品,学习到该艺术家独特的视觉风格,然后生成mimicry其风格的新作品。这需要海量的数据集与强大的计算资源。
总之,AI绘画主要是利用机器学习的方法学习图像的特征与规律,然后根据学习结果生成全新的绘画作品。这是一个颇富挑战的领域,需要解决生成图像的创新性与多样性等问题。随着计算机视觉和生成模型技术的发展,AI绘画的效果会日趋逼真和精巧,这预示着艺术创作方式的变革。
AI绘画给人工智能的发展带来新的想象空间,也为艺术创作开拓更广阔的可能性。这两个领域的结合正在催生出全新的内容形式与体验方式。AI绘画或成为人工智能与艺术碰撞的一个有趣起点。
