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AI绘画何以突飞猛进? 从历史到技术突破, 一文读懂火爆的AI绘画发展史
2022.09.20
注：本文来源于微信公众号 Web3天空之城 （ID:Web3SkyCity），作者 | 城主，
转自：钛媒体
前言：自从前段时间偶然间被当下AI绘画的水平震住之后 (超越一切的AI作画神器, 和它创作的234个盔甲美女未来战士 ) , 作者深感当今AI绘画的飞速进展或许已远超所有人的预期. 而这里的前因后果, 包括AI绘画的历史, 以及最近的突破性进展, 值得好好和大伙儿梳理和分享一下. 因此有了本文.
本文分为如下几小节:
- 2022, 进击的AI绘画
- AI绘画的历史
- AI绘画何以突飞猛进
- 顶级AI绘画模型的PK
- AI绘画的突破对人类意味着什么
2022, 进击的AI绘画
今年以来, 输入文本描述自动生成图片的AI绘画神器突然雨后春笋的冒了出来。
首先是Disco Diffusion。
Disco Diffusion 是在今年 2 月初开始爆红的一个 AI 图像生成程序，它可以根据描述场景的关键词渲染出对应的图像:
到了今年4月, 著名人工智能团队OpenAI 也发布了新模型 DALL·E 2代，该名称来源于著名画家达利（Dalí）和机器人总动员（Wall-E）, 同样支持从文本描述生成效果良好的图像。
而很多读者对AI绘画开始产生特别的关注, 或许是从以下这幅AI作品闹出的新闻开始的:
这是一幅使用AI绘画服务 MidJourney 生成的数字油画, 生成它的用户以这幅画参加美国科罗拉多州博览会的艺术比赛, 夺得了第一名. 这件事被曝光之后引发了网络上巨大的争论至今。
目前 AI绘画的技术仍在不断变化发展中, 其迭代之快, 完全可以用"日新月异"来形容. 即使把今年年初的AI绘画和现在相比, 效果也有天壤之别。
在年初的时候, 用Disco Diffusion可以生成一些很有氛围感的草图, 但基本还无法生成人脸; 仅仅2个月后, DALL-E 2已经可以生成准确的五官; 现在, 最强大的Stable Diffusion在画作的精致程度和作画速度上更是有了一个量级的变化。
AI绘画这项技术并不是近年才有的, 但是今年以来, AI产出作品的质量以肉眼可见的速度日益提升, 而效率也从年初的一个小时缩短到现在的十几秒。
在这个变化后面, 究竟发生了什么事情? 就让我们先全面回顾一下AI绘画的历史, 再来理解一下, 这一年多来, AI绘画技术足以载入史册的突破发展。
AI绘画的历史
AI绘画的出现时间可能比很多人想象的要早。
计算机是上世纪60年代出现的, 而就在70年代, 一位艺术家，哈罗德·科恩Harold Cohen（画家，加利福尼亚大学圣地亚哥分校的教授) 就开始打造电脑程序"AARON"进行绘画创作. 只是和当下AI绘画输出数字作品有所不同, AARON是真的去控制一个机械臂来作画的。
Harold 对 AARON的改进一直持续了几十年, 直到他离世. 在80年代的时候, ARRON"掌握"了三维物体的绘制; 90年代时, AARON能够使用多种颜色进行绘画, 据称直到今天, ARRON仍然在创作。
不过, AARON的代码没有开源, 所以其作画的细节无从知晓, 但可以猜测, ARRON只是以一种复杂的编程方式描述了作者Harold本人对绘画的理解 -- 这也是为什么ARRON经过几十年的学习迭代，最后仍然只能产生色彩艳丽的抽象派风格画作，这正是 Harold Cohen 本人的抽象色彩绘画风格. Harold用了几十年时间, 把自己对艺术的理解和表现方式通过程序指导机械臂呈现在了画布上。
(左：ARRON和哈罗德.科恩 右: ARRON 在 1992 年的创作作品)
尽管难说AARON如何智能, 但作为第一个自动作画且真的在画布上作画的程序, 给予它一个AI作画鼻祖的称号, 倒也符合其身份。
2006年, 出现了一个类似ARRON的电脑绘画产品 The Painting Fool. 它可以观察照片, 提取照片里的块颜色信息, 使用现实中的绘画材料如油漆, 粉彩或者和铅笔等进行创作。
以上这两个例子算是比较"古典"方式的电脑自动绘画, 有点像一个学步的婴儿, 有一点样子, 但从智能化的角度来看是相当初级的。
而现在, 我们所说的"AI绘画"概念, 更多指的是基于深度学习模型来进行自动作图的计算机程序. 这个绘画方式的发展其实是比较晚的。
在2012年 Google两位大名鼎鼎的AI大神, 吴恩达和Jef Dean进行了一场空前的试验, 联手使用1.6万个CPU训练了一个当时世界上最大的深度学习网络, 用来指导计算机画出猫脸图片. 当时他们使用了来自youtube的1000万个猫脸图片, 1.6万个CPU整整训练了3天, 最终得到的模型, 令人振奋的可以生成一个非常模糊的猫脸。
