3.0世代——人工智能圖像時代

圖像內容的深度學習

利用人工智能憑空生成圖像，2021年這似乎還處于技術變革的前夜，2022年這一切已經成為現實，在一年的時間里人工智能生成圖像的技術日新月異，目前仍在不斷變化發展中。人工智能技術已經發展了幾十年，只是在最近幾年里開始越來越實用化。人工智能生成圖像的前提是人工智能深度學習，而深度學習的基礎則是圖像的數字化。

在過去的20多年中，網絡中的數字圖像呈指數級增長，為人工智能的深度學習提供了龐大的數據庫。基于龐大的數字圖像數據庫，圖像內容深度學習有了質的提升。在數字圖像數據庫的基礎上，還有一項關鍵技術就是識別圖像的內容，讓人工智能可以區分圖像內容中的各種元素，并能理解不同圖像中相同元素的個性與共性。人工智能區分圖像內容有兩方面的訓練，一個是理解自然語言，另一個是計算機視覺分析，這是一種文字與圖像相匹配的訓練方式。龐大的數字圖像數據庫與圖像內容識別訓練取得了關鍵的成效，加之人工智能技術預訓練模型的優化，與公開測試獲得的良好反饋，這就是人工智能生成圖像技術在2022年開始爆發的原因。

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參考圖：?安德烈亞斯·古斯基，《萊茵河 II》，1999，圖片來源于佳士得

本頁其他圖片為人工智能技術生成，關鍵詞：Andreas Gursky、Rhein II、photography，圖1、2由 Midjourney 生成，圖3由DreamStudio生成。

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參考圖：?杰夫·沃爾，《死亡士兵的對話》，1992，圖片來源于佳士得

本頁其他圖片為人工智能技術生成，關鍵詞：Jeff Wall、Dead Troops Talk、photography，圖 1—4 由 Midjourney 生成，圖 5—6 由DreamStudio 生成。……