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AI绘画的爆发点在于今年的Text-to-Image技术。Disco Diffusion的崛起,以及OpenAI发布的DALL-E 2和Stable Diffusion的高精度人脸生成,展示了AI在艺术领域的重要突破。特别是Stable Diffusion,其开源和易用性推动了这一热潮。技术核心在于深度学习模型,如Diffusion模型。
AI绘画的历史可以追溯到70年代的艺术家Harold Cohen,但如今的技术进步让作品质量与速度大幅提升,开启了一个全新的创作领域。AI绘画背后的科技基础包括深度学习,如2012年的AlexNet、2014年的GAN和2020年的Diffusion model。
AI绘画的技术研究趋势包括:更强的语义理解能力,降低用户使用门槛。更精准可控的生成能力,满足复杂需求。运算速度的提升,加速生成过程。AI绘画的未来趋势展望了图像生成技术在更广泛领域应用的潜力,如一致性的***生成、精确的构图设计等,将深刻改变艺术创作与应用的边界。
上面所说的,我们的视觉系统就是一种 Attention机制, 将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息。 AI 领域的 Attention 机制 Attention 机制最早是在计算机视觉里应用的,随后在 NLP 领域也开始应用了,真正发扬光大是在 NLP 领域,因为 2018 年 BERT 和 GPT 的效果出奇的好,进而走红。
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