AI绘画入门

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什么是AI绘画？

  • AI绘画，也称为基于人工智能技术的绘画，是指使用机器学习和计算机视觉算法来创建艺术作品。
  • AI绘画通常通过输入图像并应用特定的算法来生成新的图像。
  • 通过使用深度学习算法和神经网络，机器可以学习不同样式的艺术，并创建与人类艺术家类似的视觉效果。
  • 此技术可以在数字艺术、电影和游戏开发等领域中得到广泛应用。
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AI绘画的发展阶段都有哪些？

AI绘画的发展可以分为以下几个阶段：

  1. 风格转换：这是AI绘画较早的应用之一，也是最简单的形式。它利用深度学习算法，将一种图像风格转移到另一种图像上，实现风格的转换。
  2. 图像生成：图像生成是通过人工智能算法创造全新的图像。这些算法可以从数据集中学习形状、纹理和颜色等视觉元素，并生成新的图像。
  3. 对话生成：对话生成是指机器学习算法创建和回答人类对话的文本。对话生成可以用来创建对话式交互体验，在智能客服和人机对话等领域得到应用。
  4. 视频生成：视频生成是将图像生成和对话生成相结合的一种技术，可以创建逼真的虚拟人物和交互体验。
  5. 3D绘画：3D绘画利用深度学习算法训练计算机，以生成逼真的三维模型。这项技术可应用于游戏开发、影视制作、工业设计等领域。
  6. 共创：共创是指在人与机器协作下共同完成绘画作品的过程。人类可以提供创意和审美思路，机器则通过算法实现创意落地，满足用户的需求。

哪些大型公司在从事AI绘画？

以下是AI绘画方面的一些大型公司：

  1. Google：Google开发了一款名为DeepDream的算法，可以将图像转换为幻觉般的艺术品。他们还推出了Tilt Brush，一款VR绘画工具，可让用户在虚拟现实中创作。
  2. Adobe：Adobe在2019年推出了一款名为Adobe Premiere Rush的手机视频编辑工具，其中包含了AI功能，可帮助用户自动生成背景音乐、色彩校正和字幕等。
  3. Microsoft：Microsoft推出了名为Sketch2Code的工具，该产品可将手绘草绘图转换为HTML代码。
  4. NVIDIA：NVIDIA是一家以设计和制造GPU为主打产品的公司，他们的GPU技术对于AI和机器学习的发展至关重要。
  5. Huawei：华为最近推出了Huawei P40 Pro，该手机的画廊应用程序中包含了一些AI增强功能，可自动制作云背景、直接添加标签和创建动态故事。

这些公司积极投资AI绘画技术的研究和开发，这使得AI绘画领域可以迅速发展并有更多的商业应用场景。

AI绘画都有哪些开源的网站？

以下是一些AI绘画方面的开源网站：

  1. RunwayML：RunwayML是一款基于云的AI创作平台，提供多种模型和工具，可用于图像生成、风格转换、语音识别等领域。
  2. Magenta：Magenta是Google创立的一个免费AI绘画开源项目，其目的是创建新的艺术形式。Magenta提供了一系列的工具和模型，开发者可以自由使用。
  3. DeepArt.io：DeepArt.io是一款在线平台，旨在基于风格将您的图像转换为艺术品。用户只需上传自己的图片，并选择一种风格，DeepArt.io会为用户创作一张新的艺术作品。
  4. ml5.js：ml5.js是一个基于机器学习的开源JS库，可用于创建各种人工智能应用程序，包括图像和声音处理应用。
  5. DALL-E：DALL-E是OpenAI开发的一种AI模型。它可以根据文本描述创作图片，这些图片往往非常独特、有趣且具有创造性。

这些开源网站和平台，为AI绘画的研究和开发提供了很好的支持和工具，同时也为开发者和用户提供了更多更便捷的AI艺术体验。

AI绘画都有哪些开源的资源？

以下是一些AI绘画方面的开源资源：

  1. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，也可用于图像生成、风格转换、人工智能等领域的研究和应用。它包括各种预训练的模型和工具，提供了很多帮助。
  2. PyTorch：PyTorch也是一个开源的机器学习框架。它的使用较为自由，方便开发者进行实验和研究。
  3. Keras：Keras是一个用户友好的深度学习库，可用于您的AI绘画项目和机器学习应用。
  4. GAN(zoo)：GAN(zoo)是Uber开发的一个开源的深度学习环境，其中包括了各种GAN的训练代码、模型和数据集等工具。
  5. ImageNet：ImageNet是一个大型的图像识别数据集，其包含了几百万张不同分类的图像，可用于开发人工智能模型和研究。

这些开源的资源可以为AI绘画的开发者和研究者提供数据集、模型、训练代码和工具等资料，降低了AI绘画的学习和开发门槛。同时，这些资源也可以帮助AI绘画技术的发展，为AI绘画提供更多的可能性和应用场景。

我想从事AI绘画相关的工作，前景如何？

AI绘画是一个新兴、多元和有前途的领域，具有许多广阔的就业和发展机会。如果您对AI技术和艺术感兴趣，那么从事AI绘画相关的工作可能会是一个不错的选择。

以下是一些AI绘画相关的工作职业：

  1. AI绘画工程师：作为AI绘画工程师，工作内容主要包括设计、编写和优化AI算法、开发人工智能模型，研究并基于所得到的智能数据来创作艺术品等。
  2. 3D建模师：3D建模师利用3D建模技术来创造各种虚拟形象，可以应用于电影、游戏、VR和AR等领域。
  3. 动画设计师：动画设计师使用AI技术来创建虚拟形象、角色设计和动画效果，这涉及到2D和3D绘图以及动画制作。
  4. 虚拟现实和增强现实设计师：虚拟现实和增强现实设计师可以开发具有艺术价值的VR和AR应用，这些应用有助于提升用户的体验和沉浸感。
  5. 数据科学家：数据科学家使用AI技术来分析和处理数据，提取数据特征并观察数据集的趋势，以支持AI绘画相关的工作。

总的来说，AI绘画领域的工作未来前景非常广阔，并且它可以应用于许多领域。如果您有AI领域和艺术方面的知识和技能，那么在AI绘画领域内寻求发展机会是非常不错的选择。

AI绘画都能做哪些辅助工作？

AI绘画可以做很多辅助工作，具体包括但不限于以下几个方面：

  1. 线稿自动生成：AI绘画可以根据输入的草图或线条自动生成完成度较高的线稿，这可以帮助艺术家快速完成大量作品的草图及其修改。
  2. 色彩自动填充：AI绘画可以根据输入的颜色线稿自动填充色彩，大大提升了绘画的速度和效率，减少了计算量大且繁琐的人工上色过程。
  3. 完善绘画：AI绘画可以通过机器学习和模拟艺术家的绘画风格和技巧，来完善和优化手绘作品，使其更加真实和自然。
  4. 图像转换：AI绘画可以将输入的图像按照指定的风格进行转换，如将照片转换成卡通风格或油画风格的画作，这样可以帮助艺术家更快速地完成样稿或草图。

总的来说，AI绘画可以提高绘画的效率和质量，帮助艺术家更快地完成作品。此外，AI绘画还可以启发人们创作的灵感，让我们发现更多琳琅满目的艺术可能。

我不太懂AI绘画，如何入门？

如果您对AI绘画感兴趣，但不知道从何入手，以下是一些开始入门的建议：

  1. 学习基础知识：首先，您需要了解人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的基础知识。您可以在线学习相关课程，如 Coursera、Udemy或edx等，并学习深度学习、神经网络、数据分析等技术。
  2. 探索AI创作平台：接下来，您可以通过探索各种AI绘画平台，如DeepArt.io、Runway等来深入了解人工智能绘画的应用和操作方式。您可以通过这些平台进行试验和创作，以了解如何使用AI算法来创作艺术作品
  3. 实践应用：在掌握了基础知识和使用技巧后，您可以开始实践应用，尝试进行人像、风景、建筑的图像生成、风格转移等操作，并不断尝试改进自己的作品。
  4. 参加课程或研讨会：如果您有机会参加AI绘画的课程或研讨会，这是一个很好的机会认识同行、学习最新的技术和趋势、并与其他人分享创意和经验。

总的来说，入门AI绘画需要理解AI技术的相关知识、探索AI绘画平台和实践应用。同时你也可以通过参加课程、与人交流学习，这有助于更全面的了解AI绘画，并可以掌握更多相关技能。

Stable Diffusion是一项怎样的技术？

Stable Diffusion是一种新颖的深度生成模型技术，可以生成高质量的图像，并且它在处理大规模数据集时表现极为优秀。该技术最初由Facebook AI Research (FAIR)开发，并于2021年发布。

Stable Diffusion的生成模型架构与以往的模型不同。该模型使用了一种称为Diffusion process的随机过程，通过在输入图像和噪声之间进行漫扩，逐步生成高质量的图像。Diffusion process是一种数学上可追溯的过程，可以使用近似算法来优化它。与其他生成模型相比，Stable Diffusion需要更少的计算资源，并且可以通过与其他深度学习技术组合使用，使得图像的生成更加灵活、高效。

Stable Diffusion技术的另一个关键优势是其稳定性。由于使用Diffusion process，该技术不受输入图像中存在的噪声和干扰的影响。这意味着Stable Diffusion能够生成更准确、更稳定的图像，这对许多应用场景来说是非常重要的。

总之，Stable Diffusion是一种用于生成高质量图像的新兴技术，其独特的Diffusion process架构和稳定性使得它可以应用于许多图像生成和处理的任务中。

Stable Diffusion WebUI是什么？

Stable Diffusion WebUI是一个在线的基于Stable Diffusion技术的图像生成工具，是Facebook AI Research (FAIR)发布的一项新功能。它为用户提供了一个相对简单易用的图像生成工具，以生成高质量的、逼真的图像。

使用Stable Diffusion WebUI，用户可以上传自己的图像，选择Stable Diffusion参数以及生成图像的分辨率。然后，Stable Diffusion WebUI将应用Stable Diffusion过程来生成一张逼真的图像。

Stable Diffusion WebUI还包括了一些内置的图像数据集和预训练的模型，用户可以在Data和Models栏目中浏览和选择。此外，它还提供了许多工具和设置，可以帮助用户进行更高级的操作和控制，以实现更个性化的图像生成。

总的来说，Stable Diffusion WebUI是一个在线的基于Stable Diffusion技术的图像生成工具，可以帮助用户生成高质量、真实感强的图像。它的简单易用性和丰富的工具与设置，使得它成为一个非常有趣和有用的图像处理平台。

Stable Diffusion WebUI的模型怎么选择？

在Stable Diffusion WebUI中，用户可以在内置的模型库中选择预训练的模型来生成图像。根据您的需求和使用场景，可以选择适合的模型以获得最佳效果。

在模型库中，我可以看到一些不同的模型，包括：

  1. Unconditional model：无条件模型，用于生成无任何条件约束的图像。
  2. Conditional model：有条件模型，可以使用指定的条件信息，如文本描述等，生成与之相关的图像。
  3. Noise keyed model：这种模型可以通过使用预设的随机变量以及一些启发式方法来控制生成的图像的特征。
  4. Diffusion Unconditional Image Encoder：该模型可以用来编码输入图像的信息，并将其转换为Diffusion Framework可用的Latent Code。
  5. CLIP-guided model：这个模型使用OpenAI的CLIP模型，根据输入的文本描述自动调整模型参数以生成相应的图像。

在选择模型时，您需要考虑图像生成的条件和用户需求。例如，如果您需要生成更加个性化的图像，则可以选择相应的有条件模型、CLIP-guided model或Noise keyed model。在选择模型时，还需要考虑所需的计算资源和生成图像的分辨率。较高的分辨率和更好的图像质量需要更复杂的模型和更多的计算资源。

总之，在Stable Diffusion WebUI中，选择模型是非常重要的，因为模型的选择直接影响到生成图像的质量。

中国从事AI绘画的人多么？

中国的AI绘画领域人才众多。许多人在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等方面进行了激动人心的研究，并且在将AI技术应用于绘画、图片处理和艺术创作等方面取得了很多有趣的成果。

值得一提的是，中国的一些知名企业如阿里巴巴、华为、百度和腾讯也在AI绘画领域进行了深入的研究，如推出了许多基于AI技术的绘画软件，提供了更好的绘画体验和功能。

总体来说，中国有很多人在AI绘画领域工作，他们的成就和创新给未来的数字艺术带来了许多新的想象空间。

生成AI绘画的参数的时候，有什么小技巧？

生成AI绘画的参数设置是非常重要的，因为它们直接影响到生成的画作的外观和质量。

以下是一些小技巧，以帮助您更好地设置AI绘画的参数：

  1. 了解不同风格的参数：不同的绘画风格可能需要不同的参数设置，比如一些风格可能需要更多的细节，而另一些风格可能需要更粗糙的笔划。在设置参数之前，需要先了解所需绘画风格的特点及其基本的参数设置。
  2. 调整画面的比例和尺寸：对于需要生成高质量画作的项目来说，需要在设置参数时调整画面比例和尺寸，以确保生成的画作具有清晰的细节和高分辨率。
  3. 调整笔的粗细和斜度：AI绘画中的笔划参数非常关键，可以通过调整笔的粗细和斜度来控制生成画作中的线条的形状和粗细，使其看起来更自然和流畅。
  4. 调整光照和阴影参数：正确设置光线和阴影参数可以使生成的画作更具有维度感和深度感，从而增强画作的真实感和美感。
  5. 迭代和调整：在设置参数后，需要进行多次迭代和调整以获得最理想的结果。可以通过对比不同参数对生成画作的影响，逐步调整参数，从而找到最适合的组合。

总之，生成AI绘画需要注意的参数非常多，需要不断尝试和调整，才能得到让人满意的效果。

AI绘画的反向参数如何设置比较好？

在AI绘画中，反向参数是指以已有的艺术作品（如照片或绘画）为输入，运用计算机视觉和深度学习的技术生成对应的AI创作，以此实现风格迁移或图像转换等功能。

以下是设置反向参数的一些技巧：

  1. 确定目标风格：在设置反向参数之前，需要先确定所需的目标风格，从而选择合适的深度学习模型和参数设置。
  2. 选择合适的损失函数：在反向参数设置中，损失函数扮演着极其重要的角色，因为它能够评估输出画作与目标画作之间的差异，从而指导模型的学习。目前较为常用的损失函数主要包括内容损失、风格损失和总变差损失等，可以根据项目要求选择合适的损失函数进行调整。
  3. 调整学习率和迭代次数：学习率和迭代次数对于生成出高质量的反向参数画作非常重要。较高的学习率和迭代次数通常可以加快学习速度，但是容易导致过拟合，影响结果。因此，需要根据具体情况调整参数。
  4. 调整网络架构：针对不同的反向参数与目标，不同的神经网络架构会产生不同的效果。在调整网络架构时，可以尝试不同的神经网络架构，比较它们的效果以及效率，从而选择最合适的网络架构。

总之，反向参数的设置主要取决于项目需求和实际情况，需要结合艺术作品的特点、模型的设计和性能等多方面考虑，进行多次尝试和调整，才能得到最优的结果。

使用Stable Diffusion WebUI制作AI绘画的时候，有什么注意事项？

使用Stable Diffusion WebUI制作AI绘画的时候，需要注意以下事项：

  1. 选择正确的模型：Stable Diffusion WebUI提供多种不同的模型供选择，不同模型在处理不同类型的图像上效果可能有所不同，需要根据照片的特点和要求选择最合适的模型来进行处理。
  2. 调整参数：Stable Diffusion WebUI中有许多参数，包括时间步长、噪声级别和批次大小等等，需要对这些参数进行适当的调整，以达到最佳效果。
  3. 准备好输入：输入的照片需要是高质量的、无噪声的，以获得最好的效果。此外，照片的尺寸也需要适当调整以适应特定的模型。
  4. 理解不同参数的作用：在使用Stable Diffusion WebUI注意到，不同参数的作用不同，例如，时间步长决定生成图片的平滑程度，设置更低的时间步长对于更流畅的画面会更有益。
  5. 耐心等待结果：生成高质量的AI绘画需要时间，需要耐心等待机器运算结束生成结果。不过可以先在输入的数据量、参数、设备要求等方面进行一些调整，以更快地生成结果。

总之，Stable Diffusion WebUI为用户提供了强大的工具和灵活性，但在使用过程中需要注意各种参数的设置和调整，以最大限度发挥其功能和效果。正因为如此，使用Stable Diffusion WebUI可以制作出超级酷的AI 绘画。

我想生成一个中国女网红的AI绘画的参数，你有什么建议？

如果您想生成一个中国女网红的AI绘画，建议您参考以下几项：

  1. 数据准备：搜集和选择适合您的绘画主题的照片作为数据源，确保照片质量高且无噪点，有利于生成高质量的AI绘画。
  2. 模型选择：根据您所选择的女网红的绘画风格和特点，选择合适的图像转换模型。目前常用的模型包括CycleGAN、StarGAN、FUNIT、MUNIT等，可以根据您的绘画需求选择最合适的模型。
  3. 调整参数：调整模型参数以满足您的绘画需求，例如调整颜色、亮度、对比度等各种参数，以匹配绘画风格。
  4. 模型训练：在训练时，可以运用增量训练等策略，减少计算量和时间成本。同时，合适的批处理和迭代次数也是高质量AI绘画的关键，需要根据自身情况灵活调整。
  5. 后处理：在生成AI绘画之后，您可以使用图片编辑软件进一步编辑，如添加水印、裁剪图像，调整灰度和颜色等，以达到更好的视觉效果。

总而言之，生成一个中国女网红的AI绘画需要全面考虑各个因素，包括数据准备、模型选择、参数调整、模型训练和后处理等方面。希望这些建议可以帮助您开始您的AI绘画项目。

例如：我需要一个英文的AI参数，放在一行，描述如下，一个带着眼镜的28岁中国籍知性女孩站在海滩上，背景是大海和山，风，面带微笑，身穿白色衬衫和牛仔短裤，看着镜头，使用Sony A7 IV拍摄，电影级别的光线和背景。

A 28-year-old intelligent-looking Chinese woman wearing glasses stands on the windy beach with the backdrop of the sea and mountains, smiling and dressed in a white shirt and denim shorts. She is looking into the camera while shooting with a Sony A7 IV camera, capturing movie-level lighting and background.

照片的AI参数携带一些通用的前缀会比较好

((sfw)), (masterpiece:1.02), (best quality:1.12), (ultra high res:1.18),
(photorealistic:1.1),

反向参数

(nsfw:2),two people, Multiple people, easynegative, DreamArtistBADHAND, By bad artist -neg, (worst quality:2), (low quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), big head, severed legs:1.4, short legs, skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, backlight,(ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), mutated hands, (poorly drawn hands:1.331), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), (disfigured:1.331), (unclear eyes:1.331), bad hands, missing fingers, extra digit, bad body, NG_DeepNegative_V1_75T, glans, EasyNegative:0.5,monochrome:1.5, gross proportions. short arm, (((missing arms))), missing thighs, missing calf, missing legs, mutation, duplicate, morbid, mutilated,poorly drawn cloth,strange finger, bad finger, (mutated hands and fingers), text,