ai绘图原理 ai绘图原理是什么

ai绘图原理？计算机如何生成和真实图片相似的图画？模型是如何听懂我们想要它生成什么并给出对应结果？本篇不涉及任何一个数学公式、不涉及晦涩文献解析，而是通过尽可能直白的解释，让没有太多AIGC背景知识的人也可以快速理解 AI 画画背后的技术原理和发展历史。欢迎阅读和分享。

ai绘图原理是什么

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如果你试过用 AI 给你画头像，这时候输入条件就变成了图片，那么这样要怎么控制生成的结果呢？这里有几种不同的方法，其实算是不同流派了。这里我们将介绍3种：
第一种是直接提取图片的 CLIP 特征。就像文字特征一样去引导图片。这样生成出来的图片的内容比较相近，但结构不一定相同，模型生成了相似的内容但是画风略微怪诞！
第二种特别好理解，现在主流的 AI 画画 webui 里的 img2img 都是采用这个方法。就是对输入的原图增加几层噪声，再以这个为基础进行常规的去噪。使用你希望的画风相应的「咒语」，就可以生成和你原图结构类似但画风完全不同的图片。
叠加的噪声的强度越高，生成的图片和原图就差距越大，AI 画画的发挥空间就越大。
用这个方法生成的二次元形象，你把屏幕放远点看这两张图的色块是相近的。因为右边的图片就是基于左边叠加了厚厚的“椒盐”来作为基础生成的，大致的色块结构依然保留了，但模型也加上了自己的想象。
第三种方法是用对应的图片去 finetune 生成网络。给模型看很多很多小狗狗的图，让模型学到这只小狗狗的样子，这样只需要再加上一些简单的词汇就可以生成各种各样的小狗狗。