第一张人工智能生成的图像：历史与制作过程

我们现在生活在一个科技发达的时代。

虽然目前的技术还没有达到读心术的水平，但也有一些替代方法能让人产生读心术的错觉，其中之一就是人工智能生成的图像。 

有了人工智能，只需向您选择的人工智能助手描述您的想法，就能轻松生成高质量的图像。

人工智能图像生成已经变得比你想象的还要流行，各种组织也开始采用这一理念。

例如，Instagram 和 Snapchat 等社交媒体应用程序都有滤镜和提示，可帮助您用人工智能创建图像。

但是，你是否静下心来思考过人工智能生成图像是如何产生的，或者第一张人工智能生成的图像是什么？ 

什么是人工智能生成的图像？

人工智能的概念提供了足够的信息，让我们了解人工智能生成的图像代表了什么。

但如果你不明白，这是给你的。 

人工智能生成的图像是在人工智能帮助下创建的图像。

因此，你知道艺术家如何使用颜料、画笔和笔触来创作图像，这就是人工智能的工作原理。

但有趣的是，人工智能不像人类艺术家那样使用画笔和颜料，而是使用算法和代码来工作。 

人工智能无需仔细描绘和手腕轻拂，它可以处理数据、学习模式，并根据你的描述创建图像。

就像人类的艺术创作需要长年累月的完善和掌握一样，人工智能工程师也需要时间来完善人工智能图像生成所需的代码和数据。 

此外，人工智能生成的图像不仅限于肖像。

您还可以创作出足够逼真的抽象艺术作品，以假乱真。

历史上第一张人工智能生成的图像

那么，第一张人工智能生成的图像是什么呢？有史以来第一张人工智能生成的图像是由一个名为 亚伦.

该系统由艺术家兼程序员哈罗德-科恩（Harold Cohen）创建。

第一张人工智能生成的图像并不像我们现在这样简单。科恩教授花了几十年的时间来训练他的人工智能系统按照他的风格进行绘画。

但他的创造证明，计算机不仅能计算，还能创造逼真的艺术。 

哈罗德-科恩让亚伦掌握了物理和绘画的基本知识。

该系统利用这些知识来完成任务，并从头开始绘制图纸--这与我们现在的方法不同，后者不是从头开始绘制，而是依赖于各种数据库中的图像。 

AARON 所掌握的知识使软件能够自行做出一些决定，例如合成。

哈罗德-科恩的人工智能助手能够利用人工智能创作黑白艺术图画。

第一张人工智能图像是何时创建的？

那么，第一张人工智能生成的图像是什么时候制作的呢？哈罗德-科恩于 20 世纪 60 年代末开始开发 AARON，但他在 1973 年制作了第一幅人工智能图像。 

早期人工智能艺术大事年表

这里有一个 早期人工智能艺术年表 里程碑 

1960s

早期的人工智能艺术始于 20 世纪 60 年代，它始于以下几人的创新： 

Georg Nees

Georg Nees 是人工智能艺术、数字艺术和生成艺术的主要创新者之一。

他创建了德国第一个计算机图形学。

有人称 Nees 是一位学术天才，他通过数学、物理学和哲学找到了自己的计算机艺术之路。 

Georg 曾在西门子工作，他的任务是想办法让公司的 Zuse Graphomat Z64 机器发挥作用。

在对 Z64 的实验过程中，他想出了一种用机器创建图形的方法。 

1965 年，他成为第一位在斯图加特学院举办的展览中展示自己作品的生成式计算机图形艺术家。 

弗里德尔-纳克

与 Georg Nees 一样，Frederick 也是数字和生成艺术的先驱之一。

1963 年，他创作了自己的第一件作品，名为 Matrizenmultiplikation 作品集。

他使用电脑、磁带机和绘图机制作抽象图像。 

1999 年，他创建了 CompArt 项目：一个电脑艺术空间。随后，他成为数字艺术的理论家、作家、创作者和教师。 

A.迈克尔-诺尔

Nake、Nees 和 A. Michael Noll 被称为数字图形界的 3N。

诺尔是最早涉足电脑艺术、数字艺术和三维动画领域的技术专家之一。

1961 年，迈克尔-诺尔在新泽西州的贝尔实验室开始了他的职业生涯。

在贝尔实验室，当他的同事的绘图仪产生了一个他觉得有趣的错误时，他对电脑艺术产生了兴趣。

基于此，他开始用伪随机性探索类似的系统模式。 

有趣的是，诺尔决定不把自己的作品归类为艺术，因为他不希望传统艺术界给他带来任何麻烦。

尽管他拒绝分类，但他的作品已在世界各地展出。他是第一位在霍华德-怀斯画廊（Howard Wise Gallery）举办展览的美国电脑艺术家。 

20 世纪 70 年代至 80 年代

最初，哈罗德-科恩于 20 世纪 60 年代开始探索使用计算机程序进行艺术创作的可能性。

他之所以对电脑艺术感兴趣，是因为他渴望'了解什么是艺术'。你也可以说，他感兴趣的是找到一种他死后还能进行艺术创作的方法。 

当科恩创建 AARON 时，它只能绘制单色线图，而这些线图仍需由科恩手工上色。

但在 20 世纪 80 年代，哈罗德进行了修改，使 AARON 能够自行选择和涂抹颜色。

然后，该程序就能生成真实世界中的形状，如树叶和人形。 

更新 AARON 后，哈罗德-科恩得以在泰特现代美术馆和惠特尼美国艺术博物馆等主要艺术和技术机构展出。 

第一件人工智能艺术品背后的技术

第一件人工智能艺术品的创作技术就是 AARON。

科恩开发 AARON 时，该工具并没有像今天这样使用深度学习或神经网络。

相反，它使用的是哈罗德费时费力编码的规则和算法。 

他指导 AARON 如何绘画和模仿艺术家的创作过程。

科恩教会了这一工具如何绘制线条，如何将线条与形状和人物联系起来，如何绘制曲线，以及如何制作出比 20 世纪 60 年代生成的电脑艺术作品更原始、更逼真的效果。

因此可以说，它更注重绘画的内在逻辑。 

你可以把科恩的努力想象成教机器人画画，给它明确的指令，而不是向它展示成千上万的例子让它模仿。

AARON 所采用的方法与我们现在所采用的方法大相径庭，但它奠定了基础这一事实是无可争议的。 

下面是 AARON 的工作原理： 

• 基于规则的编程 AARON 的工作方式与我们现在使用的现代工具不同。大多数 现代工具使用机器学习 但 AARON 是根据人工编码到程序中的艺术规则来运行的。该工具由人工教授如何绘制形状、平衡比例、排列面部元素、阴影以及添加颜色和纹理。 

科恩方法的缺点是，他必须预测每一种可能出现的情况并进行编码。

可想而知，科恩花费了多少心血和时间，他的工具才能画出一幅画。

• 符号人工智能： 这一人工智能领域侧重于使用符号和逻辑规则，而不是依赖数据来模仿人类的推理。早期的 AARON 只能绘制简单的黑白线条图，后来经过升级，它可以添加颜色，生成复杂和更精细的作品。尽管进行了升级，它仍然按照科恩的逻辑进行操作。 

自第一幅图像以来人工智能图像生成技术的演变

人工智能图像生成是从 AARON 的黑白绘图发展而来的。

基本的艺术作品变得异常逼真，几乎与人类的创作无异。 

以下是人工智能图像生成技术自第一幅图像诞生以来的发展历程： 

生成式对抗网络（GAN）（2000 至 2010 年代）

先是基于规则的编程艺术，然后是基于机器学习的人工智能艺术。

与 AARON 时代不同，机器中的人工智能图像生成利用深度学习和神经网络进行艺术创作。

因此，人工智能图像不是依靠规则，而是通过研究和分析真实图像，并根据学到的模式和艺术风格生成新图像。 

由于引入了生成对抗网络（GANs），人工智能图像得以生成。

GAN 有两个神经网络，一个负责生成作品，另一个负责评估作品。

这两个网络共同创造出具有视觉吸引力的图像，并展示出对艺术规则和技巧的理解。

达利》（2021 年至今） 

2021 年，另一个人工智能系统诞生了。

该系统标志着生成式人工智能的转折点。DALL-E 由 OpenAI 发布，它被描述为一个能够根据文本提示生成图像的系统。 

DALL-E 系统能够制作出不同风格的逼真图像，还能将有趣的概念结合起来，使其栩栩如生。

它是通过修改 GPT 建立的。DALL-E 系统的成功得益于 OpenAI 为其提供的大量训练数据。 

2023 年 6 月，OpenAI 公布了一个名为 DALL-E 2 的全新改进系统。

DALL-E 2 能够去除图像中添加的噪点。 

总之，人工智能图像生成技术的发展带来了以下成果： 

• 文本到图像的人工智能。也就是说，只需输入一段描述，就能立即生成人工智能艺术。
• 逼真到足以与人类照片相媲美的人工智能图像。
• 为艺术家和摄影师提供人工智能工具，以提升他们的作品。 

如何辨别图像是否由人工智能生成

人工智能生成的图像不断发展，有时很难辨别真假。

以下是几个例子 人工智能生成图像的迹象: 

• 不寻常的细节和不一致的地方，如多余的肢体和扭曲的面孔。 
• 过于完美或平滑的图像 
• 不匹配的对称 
• 拼写错误的单词

另一个 识别人工智能生成图像的方法 是通过使用 无法检测的人工智能图像检测器.

我们的图像检测器可以帮助您分析图像，并立即确定图像是真实的还是人工智能的。

下面介绍如何使用无法检测的人工智能图像检测器来检测人工智能图像： 

• 上传要检查的图像
• 点击 "检查图像是否有人工智能 "进行分析 
• 接收图像的详细分析以及准确性评分

现在就试用我们的图像检测器！ 

关于首张人工智能生成图像的常见问题

结论

从最初的人工智能艺术到现代的人工智能艺术，这一路走来可谓殊途同归。

尽管第一个人工智能艺术工具的创造看似原始，但它为数字创意奠定了基础。 

不过，有一点仍然令人担忧，那就是人工智能生成图像的检测问题。

如何检测人工智能生成的图像？您可以使用 Undetectable AI 的图像检测器来进行检测。

欢迎在下面的小工具中查看我们的人工智能检测器和 Humanizer！