第二章
AI绘画的技术迭代及发展

真正的问题并不是智能机器能否产生情感，而是机器是否能够在没有情感基础的前提下产生智能。

——马文·明斯基 ( Marvin Minsky ),1969年图灵奖得主

正如上一章所提及的，AI绘画，顾名思义，就是用 AI算法来完成绘画的过程。目前来说，表现优秀的 AI绘画算法都是利用深度学习（Deep Learning）技术来生成各种各样的图像，比如手写数字、人脸、风景、动物等。与人类画家需要一笔一笔地完成绘画稍有不同的是，AI绘画往往会更“直接地”生成一幅作品。我们会在以下各个小节中具体叙述什么叫更“直接地”生成——事实上，不同AI绘画技术的“直接地”生成的过程，也都是会有细微差别的！

在阐述AI绘画的能力、应用等方面之前，如果能对AI绘画底层的技术有所涉猎，届时就可以更好地去理解相应概念，并对场景进行举一反三。因此，本章将会对AI绘画涉及的技术做一个梳理，以便让读者对AI绘画的定义、历史、发展与最新成果有一个全面的了解。首先，我们会简要介绍AI、机器学习和深度学习的概念，使读者能够更好地理解后面的内容。然后，我们会介绍GAN模型，它是一种能够在自我对抗中不断成长的生成模型，也是在Diffusion模型出来之前，AI绘画最重要的技术之一。接下来，我们会介绍CLIP模型，它是连接不同数据的桥梁，可以帮助AI更好地理解图像和语言之间的关系。最后，我们会介绍Diffusion模型，它是现代AI绘画的基石之一，可以用来生成高质量的图像。当CLIP模型与Diffusion模型相结合时，AI就同时拥有了理解图像和语言关系的能力，以及生成高质量图像的能力。此时，我们给AI说一段话，它就能理解我们想要的图像，并把相应的高质量结果生成出来。这正是当前最先进的AI绘画模型——Stable Diffusion模型大致的底层原理。 f9ESdMPO8iDyM8396U9RS6UixbhiyvXRrgzXBkPhTZDfD821mlvI6QJ5cPapCv5e