什么是 AI 图像生成？初学者指南

CometAPI
AnnaMay 1, 2025
什么是 AI 图像生成？初学者指南

人工智能（AI）已经革新了众多行业，其中最具视觉冲击力的应用之一是 AI 图像生成。这项技术使机器能够根据文本描述创作图像，将创造力与计算能力相融合。从生成艺术作品到辅助医学影像，AI 图像生成正在重塑我们对视觉内容的认知与创作方式。

AI 图像生成

什么是 AI 图像生成？

AI 图像生成是人工智能领域的一门方向，专注于使用机器学习模型创建新的、逼真的图像。这些模型从现有图像中学习模式，并生成与训练数据相似的新视觉内容。这项技术在艺术、设计、游戏等领域都有应用。​AI 图像生成是人工智能领域的一门方向，专注于使用机器学习模型创建新的、逼真的图像。这些模型从现有图像中学习模式，并生成与训练数据相似的新视觉内容。这项技术在艺术、设计、游戏等领域都有应用。​

AI 图像生成的四种主要技术包括：​

  1. 变分自编码器（VAE）
  2. 生成式对抗网络（GAN）
  3. 扩散模型
  4. 自回归模型（例如 Transformer）

让我们深入探讨每种技术

1. 变分自编码器（VAE）

概述

VAE 是一种生成模型，它学习将输入数据编码到一个潜在空间，并从该空间解码以重构数据。它结合了自编码器与概率图模型的原理，通过从学习到的潜在空间中采样来生成新数据。​

工作原理

  • 编码器：将输入数据映射到潜在空间，输出概率分布的参数（均值与方差）。
  • 采样：从该分布中采样一个点。
  • 解码器：从采样点重构数据。​

模型通过同时最小化重构损失以及学习到的分布与先验分布（通常为标准正态分布）之间的散度进行训练。​

代码示例（PyTorch）

pythonimport torch
import torch.nn as nn

class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=784, latent_dim=20):
        super(VAE, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 400)
        self.fc_mu = nn.Linear(400, latent_dim)
        self.fc_logvar = nn.Linear(400, latent_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(latent_dim, 400)
        self.fc3 = nn.Linear(400, input_dim)

    def encode(self, x):
        h = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc_mu(h), self.fc_logvar(h)

    def reparameterize(self, mu, logvar):
        std = torch.exp(0.5 * logvar)
        eps = torch.randn_like(std)
        return mu + eps * std

    def decode(self, z):
        h = torch.relu(self.fc2(z))
        return torch.sigmoid(self.fc3(h))

    def forward(self, x):
        mu, logvar = self.encode(x.view(-1, 784))
        z = self.reparameterize(mu, logvar)
        return self.decode(z), mu, logvar

2. 生成式对抗网络（GAN）

概述

GAN 由两个神经网络组成：生成器与判别器。生成器生成假数据，判别器评估数据的真实性。它们在博弈框架中同时训练：生成器试图欺骗判别器，而判别器致力于分辨真伪。​

工作原理

  • 生成器：以随机噪声为输入并生成数据。
  • 判别器：判断数据是真实的还是生成的。
  • 训练：两个网络对抗训练；生成器不断提升以产生更逼真的数据，判别器不断增强其识别假数据的能力。​

代码示例（PyTorch）

pythonimport torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, noise_dim=100, output_dim=784):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(noise_dim, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, output_dim),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, z):
        return self.model(z)

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=784):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Linear(256, 1),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

3. 扩散模型

概述

扩散模型通过逆转逐步加噪过程来生成数据。它们从随机噪声开始，迭代地去噪以生成连贯的数据。这类模型在生成高质量图像方面表现卓越。​

工作原理

  • 正向过程：在多步中逐渐向数据添加噪声。
  • 反向过程：学习逐步去除噪声，重建原始数据。
  • 训练：模型被训练为在每一步预测添加的噪声，从而在生成时促进去噪过程。​

代码示例（简化）

python# Pseudo-code for a diffusion step

def diffusion_step(x, t, model):
    noise = torch.randn_like(x)
    x_noisy = add_noise(x, t, noise)
    predicted_noise = model(x_noisy, t)
    loss = loss_function(predicted_noise, noise)
    return loss

实现一个完整的扩散模型涉及复杂的调度与训练流程。关于全面的实现。

4. 自回归模型（例如 Transformer）

概述

自回归模型按序生成数据，基于前面的元素预测下一个元素。Transformer 借助注意力机制已被改造用于图像生成任务，将图像视作补丁或像素序列进行处理。​

工作原理

  • 数据表示：将图像划分为序列（例如，补丁）。
  • 建模：模型在给定先前元素的条件下预测序列中的下一个元素。
  • 生成：以初始标记开始，逐步生成数据。​

代码示例（简化）

python# Pseudo-code for autoregressive image generation

sequence =
::contentReference{index=44}

什么是 AI 图像生成？初学者指南

热门 AI 图像生成器（2024–2025）

以下是一些领先的 AI 图像生成器

1. Midjourney

MidJourney 以其艺术化与风格化的图像生成而广受欢迎。其最新版本 V7 在处理复杂场景与细节方面有所提升，但在一些测试中仍存在解剖结构不准确和文本渲染较弱的问题。尽管如此，MidJourney 仍被广泛用于创意项目与视觉艺术创作。

  • 平台:基于 Discord
  • 优势:擅长创作艺术性与富有想象力的视觉作品，尤其在奇幻、科幻与抽象风格方面表现突出
  • 适用场景:适合寻求独特、风格化图像的艺术家与设计师。

2. DALL·E 3 (OpenAI)

  • 平台:与 ChatGPT 集成。
  • 优势:能够依据详细文本提示高精度生成图像，包括复杂场景与文本融合
  • 适用场景:适合需要从文本描述中生成精确且连贯图像的用户。

3. Stable Diffusion (via DreamStudio)

  • 平台:基于 Web 且开源。
  • 优势:可定制的图像生成能力，能够控制风格与细节
  • 适用场景:深受需要灵活性与自定义能力的开发者与艺术家青睐。

4. Adobe Firefly

  • 平台:集成于 Adobe Creative Cloud。
  • 优势:在熟悉的 Adobe 工具内提供生成式填充与文本到图像功能
  • 适用场景:适合已使用 Adobe 产品的设计师与创作者。

5. GPT-4o Image Generation

  • 平台:CometAPI 与 OpenAI。
  • 优势:PT-4o 被设计为同时处理文本与图像输入与输出，使其能够生成与对话上下文一致的图像；这种集成使基于正在进行的对话生成更连贯、更相关的图像成为可能
  • 适用场景:适合营销人员与内容创作者快速、便捷地生成图像

局限与伦理考量

技术局限

尽管取得了进展，AI 生成的图像仍可能出现缺陷，如特征扭曲或不现实的元素。这些不完美凸显了模型持续优化与质量控制的必要性。

伦理问题

使用受版权保护的材料训练 AI 模型引发了关于知识产权的争论。艺术家们担心其作品在未经同意的情况下被使用，促使公众讨论合理使用与补偿机制。

偏见与表征

AI 模型可能会无意间延续训练数据中存在的偏见，导致失衡的呈现。例如，某些群体可能被低度代表或被不准确地描绘，这引发了关于包容性与公平性的讨论。

结论

AI 图像生成位于技术与创造力的交汇处，为多个行业提供了变革性的可能性。尽管在伦理与准确性方面仍存在挑战，但这项技术的潜在益处十分广泛。在其发展过程中，兼顾创新与责任的平衡方法对于充分释放其潜力至关重要。

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