还记得早在 2021 年，所有人都可以使用 DALL-E 人工智能图像生成器了吗？
就在第二年，《福布斯》估计 每天有 150 多万用户使用 DALL-E 创建 200 万张图像.
如果你接触过人工智能生成的艺术作品，《达利》很可能也是你的第一站。
但是，人工智能早期仅用于娱乐的时代早已一去不复返了。如今，人工智能生成的图像已被用于商业目的。
A 2023 年 3 月的研究 发现，36% 的营销人员现在使用人工智能创建网站视觉效果，39% 的营销人员使用人工智能创建社交媒体内容。
然而，尽管许多人都接受人工智能的创造潜力，但真正了解人工智能图像生成幕后工作原理的人却寥寥无几。
人工智能模型如何从分析数百万张图片到根据简单的文字提示制作出前所未有的全新视觉效果？
这正是我将在本指南中向你介绍的内容。我们将介绍什么是人工智能图像生成、它是如何工作的、幕后的人工智能模型是什么等等。
那就开始吧。
什么是人工智能图像生成？
人工智能图像生成是利用人工智能模型从零开始创建视觉效果的过程。
你只需向人工智能图像生成器提供几行文字，经过大量图像数据集训练的算法就能在几秒钟内生成图像。
这个过程不需要画笔或相机。
再也不用担心人工智能检测到你的短信了 Undetectable AI 可以帮助您：
- 让人工智能辅助写作显现出来 像人一样
- 旁路 只需点击一下，就能使用所有主要的人工智能检测工具。
- 使用 人工智能 安全地 和 自信地 在学校和工作中。
这套算法已经在数以吨计的绘画、照片和数字艺术作品上接受过训练，这些作品来自生活的各个领域，现在可以根据你的指令制作出全新的作品。
我所说的全新，指的是人类头脑所能想到的任何东西，无论是真实的还是虚幻的，存在的还是不存在的。
例如，你可以输入 "日落时分的赛博朋克城市"，人工智能就会根据你的描述创建一张前所未见的图片。
而且，人工智能不会从已有的照片中提取素材，也不会复制其他艺术品。它每次都会生成完全独一无二的作品。
但是，图像的效果如何呢？
这些图像有时令人惊叹。有时也很搞笑。(曾要求人工智能生成人手吗？?祝你好运）。
复杂的场景与物体之间的精确互动有时会让人工智能感到困惑，从而导致视觉故障，看起来就像是在另一个现实中出现的。
不过，较新的机型在绘制手、脚和其他复杂细节方面有了很大改进。
一些主要的人工智能图像生成器包括
- DALL-E
- 稳定扩散
- 中途旅程
- Craiyon
它们各有所长。有的擅长写实，有的则更擅长风格化艺术。
来看看这张由 Stable Diffusion 制作的像素艺术图片：
那么，在技术层面上，人工智能究竟是如何做到这一点的呢？让我们进一步分析一下人工智能图像生成的原理。
人工智能如何利用机器学习创建图像
人工智能图像生成背后的主要角色是机器学习，简称 ML。
机器学习是一种复杂的计算机框架，它允许算法学习模式、识别关系并生成新数据，而无需人类过多干预。
通过在海量数据集上的训练，ML 模型可以自己学会物体、颜色和纹理应该是什么样子。
现在，训练这些模型的技术主要有两种：
- 监督学习： 向人工智能展示图片及其描述，帮助它将文字与视觉元素联系起来。
- 无监督学习 人工智能通过分析海量数据集中的模式进行学习，不需要人类标注指令，自己就能理解视觉信息。
从技术层面来看，神经网络是这项技术的基础。
这些计算机模型模拟人脑，分层处理信息，有点像人类。
当然，这仅仅是个开始。
接下来，你将逐步了解图像生成 AI 的实际工作过程。
人工智能图像生成的工作原理（逐步进行）
我们已经大致了解了人工智能图像生成的原理，那么它在实际应用中是如何工作的呢？
实际过程并不像按下按钮，看着魔法发生那么简单。每一张人工智能生成的图像背后都有一个结构严谨的管道。
下面是该管道的鹰眼视图。
1.在海量图像数据集上进行训练
在人工智能模型生成图像之前，它首先需要看到大量图像。所谓 "大量"，是指数以百万计（甚至数十亿计）的图像，这些图像通常是从互联网上搜索而来。
这些图像配以文字说明，有助于人工智能理解文字与视觉元素之间的关系。
当它看到 "一只毛茸茸的金毛猎犬躺在阳光下 "时，就会知道 "毛茸茸 "指的是质地，"金色 "指的是颜色，而 "躺在阳光下 "影响的是光影。
这一阶段至关重要，因为人工智能模型的好坏取决于其训练数据。
如果数据集不平衡，比如大部分是西式艺术，或者对某些职业的描述有偏差，则 人工智能的输出将反映这些偏见.
正因如此，研究人员不断对数据集进行人工微调，以确保数据集的多样性和公平性，从而避免人工智能生成的首席执行官默认倾向于中年白人这样的失误。
2.使用神经网络识别特征
一旦人工智能摄取了堆积如山的图像，它就会开始使用以下方法处理模式 神经网络.
由于记住具体的图像并不现实，而且会有很大的局限性，因此人工智能将这些图像分解成数值，发现趋势并为各种关系分配概率。
例如，它知道吉他通常与手有关，猫往往有胡须，阳光投射出柔和的阴影。
如果你向人工智能询问 "一只戴着高帽和太阳镜的火烈鸟，在日落时分的海滩上翩翩起舞，以水彩画的风格呈现"，它不会找到现有的图像进行复制。
相反，它会通过拼凑已学过的概念（火烈鸟、高帽、太阳镜、海滩、日落和水彩风格）来生成原始图像。
3.使用人工智能模型生成图像
在这一阶段，人工智能已经做好了创建图像的准备，但它不会像人类艺术家那样一笔一画地描绘图像。
相反，许多模型使用一种称为扩散的过程，这是一种让人工智能学会从视觉噪声中 "恢复 "图像的技术。
具体操作如下
- 在训练过程中，研究人员会在图像中添加多层随机噪音（如旧电视屏幕上的静电）。
- 人工智能学会识别噪声下模糊的图像。
- 然后，它会逆向处理，逐渐去除噪点，直到恢复清晰、细腻的图像。
随着时间的推移，人工智能在这一过程中的表现会越来越好，以至于不再需要原始图像。
相反，当你输入文字提示时，人工智能会从纯粹的噪音开始，一个像素一个像素地细化，直到出现一个全新的图像。
4.通过迭代训练完善输出
虽然人工智能生成的图像逼真得令人瞠目，但这一过程并不完美。
有时，模型生成的图像看起来几乎是正确的，但随后你会发现多出了一个怪异的肢体或一张看起来融化了的脸。这就是人工智能模型需要迭代训练的地方。
人工智能模型通过反馈回路不断将生成的图像与真实图像进行比较，从而得到改进。
这通常是通过两个相互竞争的网络来实现的：
- 生成器，生成新图像
- 辨别器，用于辨别这些图像的真伪
生成器能更好地欺骗鉴别器，鉴别器也能更好地识别假货。
这种永无止境的游戏促使人工智能不断进步，直到生成的图像与真实图像几乎没有区别。
每一次迭代，人工智能模型都会变得更智能、更快速，并且更善于理解微妙的细节，例如水面反射的原理、不同材料与光线的相互作用，以及如何最终生成一双看起来不像属于长生不老怪物的人类双手。
人工智能图像生成模型的类型
在引擎盖下，人工智能图像生成器使用不同类型的模型让像素栩栩如生。
以下是这些模型的几种主要类型。
1.生成式对抗网络（GANs）
如前所述、 广域网 由两个相互竞争的神经网络组成--生成器和鉴别器。生成器创建图像，而鉴别器则评估图像的真实性。
随着时间的推移，生成器会提高生成逼真图像的能力，从而骗过鉴别器。GAN 被广泛用于生成高质量的逼真图像。
2.扩散模型
扩散模型 通过在数据中逐渐添加噪音，然后学习逆向处理来生成图像。
该模型从随机噪音开始，在文字提示的引导下逐步完善图像。
这种方法以产生高度详细和多样化的成果而著称。
3.变异自动编码器（VAE）
VAE 将图像编码成压缩 潜空间 然后将其解码为图像。通过从这个潜在空间采样，VAE 可以生成与训练数据相似的新图像。
它们通常用于需要控制和结构化图像生成的任务。
4.神经风格转移（NST）
有没有想过用梵高的《星夜》风格为您的宠物画像？那需要 NST的专业知识。
NST 采用两张现有图像，一张是内容图像，一张是风格图像，然后将它们混合在一起。
它利用深度神经网络来分离和混合纹理、颜色和图案等特征，从而模仿著名艺术品或独特设计的风格，创造出具有视觉冲击力的输出结果。
人工智能图像生成的应用
以前需要数小时的手工设计工作，现在只需几分钟就能完成。 人工智能内容创建工具.
以下是当今一些最具影响力的人工智能图像生成方法：
- 广告创作者： 品牌使用人工智能图像生成器来创建广告图形、产品渲染和活动视觉效果，其成本和时间仅为传统设计方法的一小部分。
- 艺术 艺术家和设计师利用人工智能创造新的风格，重新混合现有的美学，并探索他们自己可能无法想象的视觉概念。
- 博客和社交媒体缩略图及图片： 有了人工智能，博主不必再去寻找图片库中的照片，也不必再依赖通用图形。他们只需生成与其内容主题相匹配的自定义图片即可。
- 游戏开发和虚拟世界： 视频游戏开发人员正在使用人工智能生成详细的纹理、角色设计，有时甚至是整个景观。
如何验证图像是否由人工智能生成
随着人工智能生成的图像越来越逼真，辨别人造视觉效果和人工智能生成的视觉效果之间的差异变得越来越棘手。
不过，也有一些人工技术可以验证图像是否是人工智能生成的。
寻找不自然的细节
人工智能并不完美，有时会出现一些微小但却能说明问题的错误。
留意形状怪异的手指、不自然的面部表情、不一致的光线或不符合真实世界物理原理的不对称图案。
即使是先进的人工智能模型，有时也很难渲染出逼真的手、眼睛或复杂的纹理。
检查过于光滑或模糊的区域
人工智能生成的图像往往有一种不可思议的柔和感，尤其是在细节丰富的区域。
如果图像看起来过于平滑，缺乏精细纹理，或者本应清晰的边缘却模糊不清，这可能是人工智能生成的结果。
分析阴影和反射
人工智能的薄弱环节之一是准确复制光线与物体的相互作用方式。
镜子或窗户中的倒影可能与实际场景不符，阴影也可能出现不一致或物理上不可能出现的情况。
如果灯光似乎有些 "不对劲"，就值得进一步调查。
使用反向图像搜索
如果怀疑某张图片可能是人工智能生成的，可以尝试进行反向图片搜索。
为此，您可以使用谷歌图片搜索功能。
人工智能生成的图片通常在网络上没有来源，这与图片库或用户生成的内容不同。
如果一张图片没有出现在搜索结果中，那么它可能是人工智能创建的。
放大并检查细节
一眼望去，人工智能图像看起来完美无瑕。
但放大后，奇怪的伪影、重复的纹理或小细节（如头发或布料的图案）的扭曲可能会变得很明显。
尽管采用了所有这些人工方法，但仍有许多更精细的细节是人眼根本无法捕捉到的。
但现在我们有了人工智能图像检测器，就不必再为人工智能手动检测图像而烦恼了。
采取 无法检测的人工智能的人工智能图像检测器例如
您只需上传图片，检测器就会利用机器学习算法对图片进行更深层次的分析，检测出肉眼可能无法看到的人工智能指纹。
还记得稳定扩散人工智能生成的火烈鸟帽子图像吗？
它无法骗过无法检测的人工智能。请看下文。
因此，如果您不确定图像是否是人工智能图像，可使用 Undetectable AI 的 人工智能图像检测器 得到答案。
最终想法
人工智能图像生成不再是一个未来概念。
它在这里，它在发展，它正在成为数字内容创作的基本组成部分。
因此，了解人工智能图像生成是如何工作的，就能让你在当今的氛围中，无论是就业市场还是个人圈子，都能获得至关重要的优势。
同时，能够区分人工智能生成的图像也同样重要，因为 它越来越多地被用于制作深度伪造品.
这项功能还能帮助您发现图像中的人工智能线索，以便将其删除，从而达到以下目的 绕过人工智能内容检测.
但有了 Undetectable AI 的人工智能图像检测器，这完全是我们头疼的问题。
利用先进的机器学习算法，我们的检测器可以精确识别人工智能生成的图像。
不要相信我们的一面之词，你可以 亲身体验.
来到这里，别忘了在下面的小工具中了解我们的人工智能检测器和人性化设计器！