AI图像生成器：它们的工作原理和功能

如今，人工智能生成的图像无处不在，而其中最好的图像看起来如此逼真，以至于你几乎无法分辨它们是机器生成的还是由人类创作的。但，这又是如何可能的？关于AI图像生成的工作原理，答案既简单又复杂。

“扩散是关键”

在人工智能生成的图像中，核心概念是“扩散”。这是所有当前用于生成图像的各类人工智能的基础过程，大致如下：

1. 扩散过程始于一个现有的图像数据集。逐渐向这些图像添加噪声或随机失真，直到它们几乎无法辨认。
2. AI模型通过逐步去除噪声来学习反转此过程。这涉及训练模型预测在添加噪声之前图像的外观。
3. 一旦训练完成，该模型可以从纯噪声开始，并应用所学知识通过反转噪声过程生成全新的、逼真的图像。

生成式AI图像生成器使用一种特殊的神经网络来学习这些数据，当你反转这个过程，从扩散的噪声开始，并迭代直到图像与文本提示匹配时，你实际上是在反向运行神经网络。

每天都是AI图像生成器的训练日

上述过程看似简单，但AI图像生成模型不断被优化和改进，使用尽可能多的数据。例如，在Midjourney等网站上投票选择你最喜欢的照片时，你提供的数据可以帮助改进模型。

早期的人工智能图像生成器效果非常糟糕。例如，这里是一张使用Midjourney V1和最新版本（截至本文撰写时为V6）创建的女性吃苹果的图片对比。

我们从噩梦般的幻觉变成了“那真的是照片吗？”在短短几年内，这一切都归功于模型的持续优化和训练，以及底层神经网络的调整。

将提示转化为图片

我刚才提到过，但当你作为用户使用AI创建图像时，你实际上提供的输入是一个文本提示。这只是一个描述，比如“一个女人正在吃苹果”，这就是我用来生成上面两张图像的精确提示。

“需要相当多的实验来调整提示词以获得你想要的结果，有时你会偶然发现一组词语或短语，能够真正创造出新颖有趣的内容。”

参数、生成填充及其他巧妙技巧

当然，知道如何以正确的方式提示，并掌握一些专业命令，可以使最先进的模型产生更出色的结果。调整选项并利用现代模型提供的后生成工具是制作完美AI图像的关键。

生成填充是这种人工智能技术最实用的方面之一。这允许你擦除图像的一部分，然后使用AI根据提示或仅仅基于图像的上下文来填补新的内容。

我个人用这个来修复总是出现太多手指的字符问题。你也可以在现代照片编辑软件中找到这个功能，比如Adobe Photoshop和Canva的魔术橡皮擦功能。

生成式人工智能已经发展到可以创建视频的程度，模型现在能够更好地按照我们的要求生成内容，包括姿势、物体以及它们在图像中的排列方式。

虽然这项技术还不完美，但在短时间内取得了如此大的进步，我预计它会比预期更快地成熟。