Al生成藝術：由人工智能演算法生成的新藝術形式

Al 生成藝術是一種藝術形式，通常會式是視覺藝術，它基於人類與「自主系統」之間的合作。自主系統被定義為一種人工智能軟體、演算法或模型，能夠在工程師不介入的情況下執行複雜操作。 

從 Dall-E mini 創造出的怪異圖像進入 NFT 市場後，由 AI 演算法生成的圖像越來越符合主流的想像。關於這個主題，這邊有兩個值得分析的重要項目： Midjourney 和 DALL-E 2。 

當然，這個消息也已經傳到了 Twitter 上。其中 Charles Hoskinson 對此發表了評論： 「由 AI 生成的藝術，我幾分鐘之內就能完成。我無法想像這項技術 3 年後會有多了不起。」

Al 生成藝術：早期實驗和特點

「隨機性」是生成藝術的基本原則之一。根據軟體的類型，自主系統能夠在每次生成時，產出不同且獨一無二的結果，或者能夠根據用戶輸入，去返回可變數量的結果。

生成藝術的首次實驗可以追溯到1960年代， Harold Cohen 和他的 AARON 程式實驗。Cohen 首先使用生成軟體，去創作一件受到 Pop Art 絲綢印刷啟發的抽象藝術品，此件作品目前陳列在倫敦泰特美術館中。

生成藝術的另一種形式，是由工程師去提供，並實現在軟體代碼中的重複模式或抽象元素。

而在文本、圖像操作發展上，越來越複雜的神經網路系統，也讓生成模型能夠創造出越來越逼真和準確的圖像，而最著名的例子便是 Dall-E。

Dall-E 是一個基於 OpenAI 的 GPT-3 深度學習模型的多模態神經網絡，該公司最近還開發了 ChatGPT，即2022年11月推出的聊天機器人，並採用監督，和強化學習技術進行優化。

而在 Dall-E 上，系統能根據文字描述，即所謂的「提示詞」，基於文本與圖像配對的數據集去生成圖像。

Dall-E 初版在 2021 年 1 月公開發佈 ，並只有少數該領域的專業人士，它代表了該類生成模型的革命性，已超越了GPT-3 本身的創新。

值得一提的是，Dall-E 處理結果的準確性，被證明是另一個 OpenAI 解決方法的完美範例。CLIP - Contrastive Language-Image Pre-training (對比語言-圖像預訓練模型）這是一個在文本、圖像關聯基礎上訓練的，圖像分類和排名的神經網路。透過 CLIP 的介入，能夠將每次提示給用戶的結果數量減少到 32 個，而 Dall-E 被發現，在大多數情的況下都能回傳令人滿意的圖像。

Midjourney：設計、人類基礎架構和人工智能 

Midjourney 是 Al 生成藝術概念中一個重要的項目。具體來說，Midjourney 是一個獨立的研究實驗室，旨在探索新的思維方式並擴展人類的想像力。

使用方法很簡單，首先，在Discord上創建一個帳戶，這是一個承載各種社群的平台，Midjourney 便是其中之一。在該應用程式內有各種聊天室，人們可以積極參與或不參與討論。

想嘗試 AI 繪圖，需要先到 "newbies" 頻道中，系統會提供 25 次免費渲染的服務，只要輸入描述圖像的提示詞，每個提示詞以逗號劃分，系統就會根據用戶提供的字句，生成出四種不同版本的圖像供用戶選擇。如果不滿意生成的結果，也可以再次重新生成。

DALL-E 2：藝術品的新AI系統 

除 Midjourney，DALL-E 2也是一個新的AI系統，可以從自然語言描述中創造出逼真的圖像和藝術作品。此外，DALL-E 2還可以結合概念、屬性和風格。

AI 智能系統的優勢在於，它能夠將圖像擴展到原始畫布以外的地方，創造出新的構圖。除此之外，它可以根據文字對現有圖像進行更逼真的修改，並且能在考慮到陰影、反射和紋理的情況下，添加和刪除元素。

DALL-E 2 的功能還包括擷取圖像，並根據原始圖像創建多個變化。 DALL-E 2 已經學會了圖像與文本描述之間的關係。它使用一個被稱為 diffusion (擴散) 的過程，該過程從隨機點的圖案開始，當它識別出某個圖像上的特定元素時，會逐漸改變原始圖案，讓畫面的呈現偏向識別出的圖像。因此，在 Open AI 於 2021 年 1 月推出 DALL-E 之後，現在最新的系統 DALL-E 2 以四倍的分辨率生成了更真實、更準確的圖像。

DALL-E 2 起初是一個研究項目，現在作為測試版提供人們使用。該系統已經開發並持續改進的安全緩解措施包含：限制系統生成暴力、仇恨或成人圖像的能力，以及學習導向的階段性更新。 

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