关于AI 绘画，我给你总结了一份详细的关键词（Prompt 知识）

2023-04-06 不是海碗

写在前面

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景被发掘。其中，AI绘画是一种新兴的领域，其应用范围涵盖了数字媒体、游戏设计、动画制作、艺术创作等多个领域。在本文中，我们将介绍AI绘画的基本概念、发展历程、技术原理以及应用前景。

基本概念

AI绘画是利用人工智能技术进行图像生成和图像编辑的过程。它主要包括两个方面，一个是基于机器学习的图像生成，另一个是基于计算机视觉技术的图像编辑。其中，基于机器学习的图像生成包括了GAN、VAE、PixelRNN等多个模型，可以通过学习大量真实图片的样本，生成出具有类似特征的虚拟图片。而基于计算机视觉技术的图像编辑则是在生成的图像上进行编辑，包括风格迁移、超分辨率等技术，可以对图像的颜色、纹理、清晰度等方面进行调整。

技术原理

AI绘画的技术原理是基于机器学习的算法和神经网络模型。这些模型可以学习和识别图像中的特征，并且可以自动生成新的图像。

（图片源于网络）

以下是一些常用的AI绘画技术和它们的技术原理：

基于规则的方法：这种方法是最早的AI绘画技术之一，它基于一系列预定义的规则来生成图像。这些规则可以是关于颜色、形状、纹理、线条、角度等方面的规则。计算机程序员将这些规则编码到算法中，然后程序通过这些规则生成图像。虽然这种方法可以产生一些简单的图像，但它们通常缺乏创造性和想象力。
基于神经网络的方法：这种方法是目前最流行的AI绘画技术之一。它基于深度神经网络模型，通过学习大量的图像数据集来生成新的图像。神经网络模型可以自动识别图像中的特征，例如轮廓、颜色、纹理等。通过这种方式，神经网络可以自动学习生成新的图像。常用的神经网络模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。
生成对抗网络(GANs)：这是一种基于神经网络的技术，它可以生成逼真的图像。GANs由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成图像，判别器负责判断生成的图像是否真实。这两个网络不断交互，生成器通过学习从判别器反馈的信息中改进生成的图像，直到生成的图像足够真实。
风格迁移技术：这是一种基于神经网络的技术，它可以将一种图像的风格应用到另一种图像上。它通过将输入图像和风格图像传入神经网络模型，学习如何将输入图像的内容和风格合成到一起生成新的图像。这种方法可以生成非常有趣的艺术品。