Al生成藝術:由人工智能演算法生成的新藝術形式
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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。」
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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。
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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。
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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。
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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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