分类:行业新闻
2025-06-04 01:12:22
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1. 生成对抗网络(GAN)
通过生成器与判别器的对抗训练,逐步优化图像质量,代表作如Artbreeder能生成特定风格的图像。
2. 扩散模型(Diffusion Models)
通过噪声添加与反向去噪的过程生成图像,技术代表Stable Diffusion已实现"像素级魔术"般的创作效果。
3. 多模态融合
如Janus-Pro等模型结合文本、图像理解能力,使生成作品更具"人味儿"和可控性。
| 工具名称 | 核心优势 | 局限性 | 典型应用场景 |
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| Midjourney | 新手友好,快速生成高质量基础作品 | 细节优化空间有限 | 社交媒体配图、概念设计 |
| Stable Diffusion | 开源可定制,支持局部编辑与插件扩展 | 需一定技术门槛 | 商业插画、影视游戏美术 |
| DALL·E | 文本理解精准,风格覆盖广 | 生成速度相对较慢 | 广告创意、教育素材 |
1. 创作民主化
普通人输入关键词即可10秒生成专业级作品,如"星空下的鲸鱼"等场景。
2. 艺术争议
芝加哥大学研究指出,AI能复现但难突破训练数据边界,引发创作者对原创性的担忧。
3. 新职业形态
出现"AI艺术指导"等岗位,需掌握提示词优化、模型微调等技能。
当前技术已能模拟人类绘画过程(如华盛顿大学的逆向绘画系统),但如何平衡技术效率与艺术独创性仍是核心议题。
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