艺术与算法的交响AI绘画文章-杨娇.pdfVIP

探索AI绘画的提问技巧与应用场景

图文杨娇

6.

图片来源：摄图网7.

图片来源：摄图网

8.

AI绘画解锁创造力的

无限可能

从古至今，图像一直是人类传递情感、记录

历史和交流思想的重要媒介。一幅精心绘制的图

片，往往能够以最直观的方式，传达出语言难以

企及的深度和丰富性。随着人工智能技术的飞速

发展，AI绘图技术已经从科幻小说的幻想走向现

实，融入了我们的日常生活。它不再仅仅是艺术家

和设计师的专属工具，而是成为普罗大众表达创

意的新途径。

尤其是在数字艺术的领域，AI绘图技术正以

其独特的魅力，逐渐成为一股不可小觑的力量。

它不仅能够创造出令人叹为观止的视觉效果，还

能够根据用户的提问和指令，生成极具个性化的

图像。

AI绘图技术的核心在于深度学习和神经网

络的应用。通过分析和学习海量的图片数据，AI

逐渐掌握了图像的基本构成要素，并学会了如何

创造出全新的图像。这不仅仅是简单的复制粘

贴，而是一种真正的创造过程，能够根据用户的

指令生成前所未有的图像。如果相似度过高，只

能说明作者本身的出发点就是在模仿和抄袭，而

不是基于模仿基础上的“创新”。

从技术的角度来看，AI绘画的基本原理是这

样的：

9.

图像识别：AI的“视觉”神经网络：AI的“大脑”

图像识别是AI绘图系统的第一步。神经网络是AI绘图系统的核心。它们

这个过程涉及到自然语言处理（NLP）和是受人脑结构启发的计算模型，能够通过学

计算机视觉两个关键技术。自然语言处理习大量的图像数据来理解图像的构成和风

（NLP）是使计算机能够理解、解释和生格。深度学习中的卷积神经网络（CNN）是

成人类语言的技术。在AI绘图系统中，处理图像数据的常用网络类型。CNN通过

NLP用于解析用户的指令，理解用户想要多层的卷积层、池化层和全连接层来提取图

生成的图像类型。例如，如果用户输入“画像的特征。在训练过程中，网络会学习到如

一只坐在草地上的小猫”，NLP会识别出何从低级特征（如边缘和纹理）到高级特征

关键词“小猫”、“坐”和“草地”，并将这（如物体的形状和位置）的映射。

些信息传递给绘图系统。计算机视觉则是一旦训练完成，这些网络就能够生成新

使计算机能够“看”和理解图像的技术。它的图像。它们通过学习到的特征来预测新图

通过分析图像中的像素、形状、颜色和纹像的像素值，从而创造出全新的视觉内容。

理等元素，来识别图像中的对象和场景。

在AI绘图系统中，计算机视觉帮助AI理解生成对抗网络（GAN）：

用户上传的参考图像，或者从描述中推断AI的“艺术家”

出需要绘制的内容。生成对抗网络（GAN）是AI绘图中的

一项革命性技术。它由两部分组成：生成器

风格迁移：AI的“画笔”和判别器。生成器的任务是创建新的图像，

风格迁移技术是AI绘图中的另一项创而判别器