AI图像生成炼丹术一窥：如何轻松掌握AI绘画工具（上篇）

引言

最近经常听说一种奇异的技术，它能够用文字来创造图像，让人们的想象力得以可视化，这是一种什么技术？

AI: 这种技术是人工智能的一种应用，它利用了深度学习的方法，让机器能够根据人们输入的文字，自动生成与之相符的图像。这种技术不仅能够满足人们的好奇心和创造力，也能够在各个领域发挥作用，比如教育、娱乐、设计、医疗等。

我想知道，这种技术是怎样实现的，又有哪些不同的方式呢？

AI：我将为你介绍两种主要的技术：生成对抗网络（GAN）和扩散模型（Diffusion），它们各自有什么特点和优劣，又有什么历史和前景。同时，本文还将教读者如何使用目前流行的技术工具，轻松掌握AI绘画。我们将把这个过程比作学习炼丹术，而这些工具就是不同等级的炼丹炉。你是否感兴趣呢？如果感兴趣，就请跟我一起走进这个神秘而奇妙的世界吧！

– 以下文字皆为AI，小编配图 –

模型介绍

两种“炼丹炉”的发展历程及优缺点

1）生成对抗网络（GAN）是一种让机器自己创造新的图片的技术，它在2014年由Ian Goodfellow等人发明，引起了很多人的关注。

GAN的基本想法是让一个机器（生成器）根据给定的一些随机或文字信息，创造出看起来像真的图片，而另一个机器（判别器）则负责检查这些图片是不是真的，从而给出反馈信号来指导生成器不断改进。

这类似GAN有两个部分：一个是画家，它学会根据一些随机杂点画出似是而非的图片；另一个是鉴赏家，它负责评价这些图片的真实性，并给出反馈信号来指导画家不断提高。

这是一个类似于“画家与鉴赏家”的游戏，通过不断地互相挑战，最终达到一个平衡点，即画家可以画出骗过鉴赏家的图片，而鉴赏家无法分辨真假。

GAN在创造图片方面有着很多有趣和有用的应用，比如改变图片的风格、提高图片的清晰度、给黑白图片上色、修改图片的内容、根据文字生成图片等。

人脸生成：根据人脸数据集来生成逼真的人脸图像，甚至可以控制人脸的属性，如年龄，性别，发型等。此图中都是不存在的人脸。

风格迁移（styleGAN）：将一种风格的图像转换为另一种风格的图像，例如将照片变成油画或素描。

图像增强：对低分辨率或模糊的图像进行超分辨率或去噪处理，使图像更清晰和细致。

图像编辑：对图像进行局部修改或添加，例如改变背景，添加物体或文字等。

文字到图像：由文字描述生成相应的图像。

图像修复：对缺失或损坏的图像进行修复或填充，例如修复老照片或涂鸦等。

动画生成：根据动画数据集来生成动画角色或场景，甚至可以生成动画视频。

GAN发展时间线

然而，GAN也遇到了很多困难和问题，比如生成器学习不到足够的信息、生成器只能创造出一些简单的图片、生成器和判别器难以协调、难以判断什么时候停止学习等。

为了解决这些问题，很多人提出了很多改进的GAN设计和方法，比如DCGAN、StyleGAN、BigGAN、StackGAN、Pix2pix、Age-cGAN、CycleGAN等，它们在不断迭代，也在各自的路线上发展出不同的细化功能。这些设计在不同的任务和数据上展示了GAN的强大能力和潜力。

2）扩散模型（Diffusion Model）是一种让机器自己画出新的图片的技术，它在2015年提出，受热力学原理启发，但直到2020年逐渐才引起大量关注。

扩散模型的主要想法是让一个机器（画家）根据给定的一些随机杂点，逐步去掉杂点，画出看起来像真的图片，它不需要额外训练一个鉴赏家，而是通过一个简单的前向过程和一个逆向过程来实现图像合成。

扩散模型的训练过程，可以用这个例子理解下，将一张猫图逐步加噪声，直到变成一幅完全噪声的图片，过程中记录变化的噪声参数，生成过程就是反向去噪的过程。

Diffusion模型的发展时间线大致如下：

扩散模型在画图方面有着很多有趣和有用的应用，比如根据文字画出图片、改变图片的风格、提高图片的清晰度、修改图片的内容等。

然而，diffusion也遇到了很多困难和问题，比如画家需要很多步骤才能画出图片、画家和鉴赏家难以协调、难以判断什么时候停止去掉杂点等。

为了解决这些问题，很多人提出了很多改进的diffusion设计和方法，比如稳定版diffusion、去噪版diffusion、基于分数版diffusion等。这些设计在不同的任务和数据上展示了diffusion的强大能力和潜力。

3）两种模型的比较

生成对抗网络和扩散模型各有优缺点——GAN在图像合成方面有着很多有趣和有用的应用，比如根据文字画出图片、改变图片的风格、修改图片的内容等。

然而，GAN也面临着许多挑战和问题，比如画家和鉴赏家难以协调、训练过程不稳定、生成结果缺乏多样性等。为了解决这些问题，很多人提出了很多改进的GAN设计和方法，比如WGAN、CGAN、StyleGAN等。

Diffusion在图像生成领域有着广泛的应用和创新，比如根据文字生成图片、改变图片的风格、提高图片的清晰度、修改图片的内容等。

Diffusion相比GAN往往有更加稳定的训练过程、更加简单的目标函数、更加丰富的数据理论。然而，Diffusion也有一些局限性，比如生成速度较慢、需要很多步骤才能恢复出图片、难以处理高分辨率的图片等。

为了解决这些问题，很多人提出了很多改进扩散模型的设计和方法，比如stable diffusion、denoising diffusion probabilistic models、score-based generative models等。近来大火的Midjourney据说是融合了GAN和Diffusion的优点，使得生成的图像质量和可控性达到较好的平衡。

模型应用

那么，“炼丹炉”准备好了，可以开始“炼丹”了。

先看几个其他人的“炼丹”结果，图片下方就是提示语，我们可以由学习他人的案例开始。