有没有想过人工智能如何生成令我们所有人惊叹的图像？
AI（人工智能）是计算机科学的一个广泛领域，旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。 它不是单一的技术，而是允许机器自主学习、推理和行动的技术和方法的集合。
尽管这是我们今天受到启发的一项技术，但这项在艺术和图像生成领域引起了很多批评的技术，截至 2024 年，在模仿人类方面已经有了相当大的进步。
但人工智能是如何生成图像的呢？ 好吧，让我们解释一下。
AI如何生成图像？
人工智能拥有通过利用多种方法（涵盖一系列技术）来创建视觉内容的卓越能力。 人工智能采用的这些方法能够以展示人工智能系统中嵌入的多功能性和独创性的方式生成图像。
如果您想知道人工智能如何生成图像，这些是人工智能系统用来生成我们都欣赏的艺术作品的最常用方法：
- 生成对抗网络（GAN）
- 变分自动编码器 (VAE)
- 卷积神经网络 (CNN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 图像到图像的翻译
- 文本到图像合成
- 风格转移
生成对抗网络（GAN）
GAN 是一种用于生成新图像的深度学习算法。 它们由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。 生成器创建新图像，而鉴别器评估生成的图像并告诉生成器它们是否真实。 这两个网络协同工作以提高生成器创建逼真图像的能力。
生成器网络采用随机噪声向量作为输入并生成合成图像。 鉴别器网络将合成图像和真实图像作为输入，并预测图像为真实图像的概率。 在训练过程中，生成器尝试生成可以欺骗鉴别器的图像，让其认为它们是真实的，而鉴别器则尝试将图像正确分类为真实的或假的。
GAN 已被用于生成各种图像，包括面部、物体和场景。 它们还被用于各种应用，例如图像到图像转换、数据增强和风格转换。
虽然 GAN 并不是人工智能如何生成图像问题的唯一答案，但它是一个非常重要的元素。
变分自动编码器 (VAE)
回答人工智能如何生成图像的另一种方法是通过变分自动编码器（VAE）。
VAE 是另一种用于生成新图像的深度学习算法。 它们由编码器网络和解码器网络组成。 编码器网络将输入图像映射到潜在空间，这是图像的低维表示。 解码器网络将潜在空间映射回输入图像。
在训练过程中，VAE 学习如何最小化输入图像和重建图像之间的差异。 VAE 还学习潜在空间上的概率分布，可用于生成新图像。
为了生成新图像，VAE 从概率分布中采样潜在代码，并将其传递到解码器网络。 解码器网络根据潜在代码生成新图像。
VAE 已用于生成与训练数据相似的图像，但它们也可用于生成训练数据中不存在的图像。 它们已被用于各种应用，例如图像生成、图像到图像转换和数据增强。
卷积神经网络 (CNN)
CNN 是一种广泛用于图像处理任务的神经网络。 它们可以通过学习图像的模式和结构来生成新图像，然后根据这些模式生成新图像。
CNN 由多个卷积层组成，可以学习检测图像中日益复杂的特征。 卷积层后面是池化层，可减少特征图的空间维度。 最后，使用全连接层进行最终预测。
为了使用 CNN 生成新图像，网络将随机噪声向量作为输入，并将其传递到卷积层和池化层。 然后，全连接层根据卷积层和池化层生成的特征图生成新图像。
CNN 已用于生成与训练数据相似的图像，但它们也可用于生成训练数据中不存在的图像。 它们已被用于各种应用，例如图像生成、图像到图像转换和数据增强。
因此，CNN 方法也可以作为人工智能如何生成图像的问题的潜在答案。
循环神经网络 (RNN)
RNN 是一种神经网络，非常适合处理序列数据，例如文本或时间序列数据。 它们还可以用于通过学习图像中的像素序列然后生成新的像素序列来创建新图像来生成图像。
RNN 由一个循环连接组成，允许先前时间步骤的信息影响当前步骤。 这允许网络捕获数据中的时间依赖性。
为了使用 RNN 生成新图像，网络将图像像素的随机初始化作为输入，并通过循环循环对其进行处理。 在每个时间步，网络将非线性激活函数应用于像素的当前状态，并将输出用作新状态。 此过程持续进行，直到达到所需的图像长度。
RNN 已用于生成与训练数据相似的图像，但它们也可用于生成训练数据中不存在的图像。 它们已被用于各种应用，例如图像生成、图像到图像转换和数据增强。
图像到图像的翻译
图像到图像转换是一种涉及训练神经网络将输入图像转换为具有所需属性的新图像的技术。 例如，将猫的照片翻译成一幅画。
该技术可用于生成训练数据中不存在的新图像。 网络学习根据从训练数据中学到的模式和结构将输入图像转换为新图像。
图像到图像的转换已用于各种应用，例如风格转换、图像合成和数据增强。
文本到图像合成
文本到图像合成是一种基于文本描述生成图像的技术。 例如，根据文本“a black cat with white paws”生成猫的图像。
该技术可用于生成训练数据中不存在的新图像。 网络学习根据从训练数据和文本描述中学到的模式和结构来生成图像。
文本到图像合成已用于各种应用，例如图像生成、图像到图像转换和数据增强。
虽然人工智能如何生成图像的问题仍有待解答，但人工智能驱动的应用程序，例如 Adobe 萤火虫，专门从事 文本到图像 方法，可能会在未来很长一段时间内保留在议程上。
风格转移
风格转移是一种将一个图像的风格转移到另一个图像的技术。 例如，将绘画风格转移到猫的照片上。
该技术可用于生成训练数据中不存在的新图像。 网络学习根据从训练数据中学到的模式和结构将输入图像的风格转移到新图像。
风格迁移已用于各种应用，例如图像生成、图像到图像转换和数据增强。
一个人的灵感，另一个人的仇恨
知道人工智能如何生成图像远远不能理解这项技术的敏感性。
人工智能图像生成的魔力闪耀出一系列令人眼花缭乱的可能性，但它的光芒也投下了伦理问题的阴影。 一种潜伏的野兽是偏见：在大量数据集上训练的算法通常反映社会偏见，吐出因种族、性别或其他因素而扭曲的图像。 这可能会使有害的陈规定型观念长期存在，并使本已脆弱的群体边缘化。
接下来是棘手的版权和作者身份问题。 人工智能艺术大量借鉴现有作品，引发了关于谁真正拥有创作的问题。 风格被模仿的艺术家是否应该得到补偿？ 或者人工智能本身值得赞扬吗？ 未解决的法律灰色地带比比皆是。
错误信息也潜伏在角落里。 超现实的人工智能生成图像可以模糊真相与虚构之间的界限，助长“深度赝品”和被操纵的叙事的传播。 这可能会削弱对媒体的信任，制造不和，甚至影响选举。
最后，对人类创造力的影响值得暂停。 人工智能会取代艺术家，让画布空空如也，工作室保持沉默吗？ 或者它会激发新的合作形式，通过数字笔触放大人类的想象力吗？ 驾驭这一新的艺术景观需要仔细考虑。
这些道德困境需要公开对话、强有力的监管和负责任的发展。 只有这样，人工智能图像生成才能真正为艺术、科技和社会描绘出更加美好的未来。 好吧，至少在写完这篇文章之后，你不必再想知道人工智能是如何生成图像的了。
特色图片来源： 矢量图/免费图片。
