其实相对于，现在很多人花更多时间更沉迷的地方反而是AI绘图的部分，
不少人刚开始接触，就被生成出来的图像品质和效果惊到。
最近尝试了一下 ，直接发现新大陆，虽然一开始生图品质没有好，但自由度直接打开，而且网络上很多开源模型可以组合，甚至到现在已经可以控制生图姿势，品质完全不输。
先来说说AIGC是什么呢?
AIGC全名为 AI ，即人工智能生成内容，所以AI绘图，AI作曲，AI回答问题都算是AIGC。
P.S. 这篇文完全没有使用，全部自己撰写的。
先附上可爱的BIBO照片，第一张是相机拍的，后面2张都是 生成出来的，神韵真的超像，不得不说真的厉害。
第一张是相机拍的，二，三张都是SD生成的。
AI绘图元老 — GAN (生成对抗网络)
讲到AI生图不能不提GAN，GAN全名为 ，模型(现在主流软件使用的模型)出来之前，GAN一直是AIGC画图领域中主要研发的演算法架构，GAN最早的模型是在2014年提出来的，当时一提出来也是一窝蜂的人开始研究GAN，论文也是满天飞，简单来说GAN就是训练2个神经网路，一个当作鉴别器，一个当作生成器，拿生成器模型的图片让鉴别器模型去做辨别，互相对抗训练最后只拿生成器模型出来画图。
GAN的发展并没有不好，发布的最新也是非常厉害，但因为GAN的训练一直以来相对困难，而且目前只能以指定的领域做生图(例如你现在要生成人脸，你的GAN模型就只能生成人脸)，训练难度也很高，比较知名的GAN实际应用应该就是了。
的 blend技术
AI绘图新时代 — Model(扩散型模型)
GAN瓶颈了一阵子后， Model(扩散型模型)就出现了，没错，也就是现在大家都在使用的应用都跟这个模型有关系， & & DALL·E 2 都是基于扩散型模型衍伸出来的。
其实 model的概念在2015就有论文提出来了，在2020年才开始应用在AI生成图片上面，而 Model的出现也慢慢的把AIGC的生图领域推向新的时代，他的做法是在原本的图片上输入噪点让图片变成随机噪点后，再利用神经网络逆向工程回图片。
为什么 Model会慢慢取代GAN， model在训练模型上变得更加简单，和GAN比起来不用再训练2个模型，只需要训练生成器就好，降低了GAN训练的困难度，然后再搭配大型自然语言模型，就可以让生成出来的图片拥有很大的多样性，短短2年就让AIGC生图领域推到了最高点并且产品化，这边大致列一下重要产品应用的出现:
◆ 2021年1月 公布了DALL·E (没开源)并发布论文: Beat GANs on Image ，DALL·E模型是GPT-3的多模态实现 (对，就是前身的那个GPT-3也是发明的公司)。
◆ 2021年10月开源的 Disco 出现了，后面很多产品都是基于此技术开发的。
◆ 2022年4月 公布了 DALL·E 2(没开源)，称DALL-E 2是一个“可以从文本描述中生成原创、逼真的图像和艺术”的模型。
◆ 2022年7月 进入公测(没开源)，为disco 创办人之一参与的新项目。
◆ 2022年8月 .ai 开源了 ，正式进入AI绘图大时代。
接下来简单介绍一下目前最火的3款 AI绘图软件，如何开始以及自己使用上的优缺点跟心得，之后会再发教学。
DALL·E 2
的 AI画图产品，也许现在不好，但我未来非常看好，毕竟微软投资了那么多的钱。
先附上链接: (跟同个帐号登入就可以直接试用了)
DALL·E 2 为Open AI 的最新的AI 画图软件，只要输入文本text，就会生成与文本高度相关的图片，新注册的会员会送50点，每个月会再给你14点，每一点可以针对”一次”text生成4张图。
输入”cute dog with tower in the ”出来的结果
DALL·E 2优缺点 (个人经验):
优点:
◆ 他有一个很棒的功能 – ，可以帮你把你原本的图像向外绘图，假设你要从512×512到1024×1024，它可以帮你把其他的像素都画出来，这功能大概是我觉得DALL·E 2唯一最有特色的优点，因为Text生成文本出来的图都远远不及其他2个软件。
DALL·E 2 功能
缺点:
◆ 就是文本生出来的图片真的不行，跟另外2个比较起来真的没法比…
◆ 自由度相对低。
先附上官网:
的使用必须经由才能使用，所以要申请帐号并加入 服务器才能使用。
为开发的文本生成图的模型，推测底层技术应该是基于 ，MJ是由Leap 的联合创始人 David Holz 领导，也是disco 创办人之一参与的新项目，只能使用机器人进行绘画(我猜这样做的方式是因为避免别人反向对接API，并且可以保护模型不外流)，持续在改进算法，目前已经到V4了，生图的品质真的没话说。
输入”cute dog with tower in the ”出来的结果
优缺点 (个人经验):
优点:
◆ 画出来的图品质真的很好，已经完全达到可商用级别，输入就可以生出一些很精美的图，而且不会破图，基本玩一次就会开始上瘾了，就算你不会太复杂的，你也可以直接把简单直观的文字输入进去，他也会给你一个很梦幻精致的图，只需要专心无脑把文字输入进去，这也是为什么MJ到现在还是比SD更大众的原因。
◆ 各种风格都可以生成，不论是真实、动漫、中国风、水墨各种风格都可以生成，而甚至可以叫他帮你设计各类风格海报还有UI … LOGO跟ICON都可以生成。
缺点:
◆ 很难控制生成出来的图片，假设你要做漫画的话，漫画主角必定会是同一个角色，但MJ很难去控制这点，即使你下的都一样的，但每次出来的角色还是会有差异，MJ在控制生成图片上相对比较弱一点也比较限制。
◆ MJ在生成脸部特征上会比较差一点，甚至在手脚的表现上也相对差一点，这应该是AI 绘图都会遇到的问题，不过在SD上已经有一些模型已经解决这个问题了，甚至SD上还有功能可以做修图。
◆收费比较贵。
自由自在无止尽没极限的AI绘图工具，AI绘图界的塞尔达传说:旷野之息？
这边我就先不教大家大家怎么使用了，因为SD使用需要一些硬件门槛(需要高GPU内存)以及比较复杂的安装流程，我之后会再做详细的使用教学以及一系列的技巧。
安装好的 web-ui，也是目前大家都在使用的介面。
是由初创公司，与合作开发的开源软件，可以在自己的电脑上部署运行 (MJ跟DALL·E 2都还在云端)，现在这己经是一家独角兽公司了。
输入”photo of bibo dog with tower in the ”出来的结果
优缺点 (个人经验):
优点:
◆ 自由度高到爆炸，因为全开源的关系，各方大神开始开发各种工具插件，不论是fine-tune模型工具 & LORA，只需要3~5张图片就可以fine-tune，可以依据自己的进行模型训练让出图的时候生成相同物件跟风格，还有视频生成工具，最近还有突破性的 ，可以在出图的时候姿势、深度等，我相信AI绘图现在的限制，之后都会有大神开发出新的工具而去突破的。
◆ In- & 功能，可以在图片上画mask然后只改变画mask的地方，In-功能加上文本生图功能，基本上多做几次修图就可把破图的当方修好，手指少一跟的问题也可以用这种方式修改正常，SD能玩的地方真的很多。
缺点:
◆ 硬件限制，硬件设备至少要GPU 内存8G以上，显卡至少要10G以上，做一般的 生图至少需要GPU 内存4G以上，当然也可以使用CPU做一般生图，但生图速度就会慢很多。
关于AI绘图的想法
AI绘图这件事一直充满着争议，有很多人说AI绘图会取代大部分插画和设计师，也有很多人说AI绘图不会，更有人说AI只是工具，不会工具的设计师会被淘汰，一直都有不同的说法也一直在争吵，关于这件事我无法做任何评论跟想法，毕竟我不是专业的设计师，不过目前来看，AI绘图确实已经开始被更多公司越来越重视了。
但是不管要不要抵制都绝对不能无视！！！
这是我的想法，以我自己使用的经验来说，像我原本不会设计的人，也可以开始可以利用这些AI工具来提升我的工作效率甚至做到我之前做不到的事情。
面对AIGC的浪潮，我们能做什么？
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整理一下AI绘图的重大争议事件：
2022年8月，日本绘师在在社交平台上抵制Mimic平台未经授权使用画师素材，只开放1天后就关闭了，Mimic 是一个主打二次元绘图的平台，只要使用者上传15~30张图片就可以学习画风、特征画出相同图片。 2022年8月，美国人艾伦（Jason Allen）带着作品《太空歌剧院》（Théâtre D’opéra ）参加科罗拉多州博览会（ State Fair），抱走冠军与300美元奖金，此作品是Allen使用生成出来的，画家们一致抗议，最后主办方承诺将在之后的评选中增设AI绘画相关的奖项，却没有把奖项重新颁发给某个人类画家。 2022年9月，被发现其训练资料为非法的图片搬运网站，许多图片多来自 pixiv 跟推特的手绘师二创、原创作画，其画出来的AI图还自带签名，手绘师们开始炸锅。 2022年11月开始，很多手绘师开始在知名艺术平台 抵制AI绘图，众多手绘师开始上传”NO TO AI ”的图片到，最早是一位保加利亚艺术家“ ”自发在A站上传了这样一张“抵制AI”的图，得到不少艺术家的支持和转发，结果A站删掉了这张照片，全球手绘师再度炸锅，经过一度又一度得抵制，最终以的几个简单承诺而告终（会上线AI绘画专区）。 2023 年 1 月，三位艺术家：Sarah 、Kelly 和 Karla Ortiz 对 AI ( )、 和提起版权侵权诉讼，声称这些公司通过在 50 亿张图像上训练 AI 工具侵犯了数百万艺术家的权利未经原作者同意从网络上删除。
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