GAN带你玩转AI绘画：从零开始创作

GAN带你玩转AI绘画：从零开始创作

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人人都是产品经理

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来源

1.

https://www.woshipm.com/ai/5993039.html

2.

https://blog.csdn.net/holdcloud/article/details/138898406

3.

https://github.com/OpenDocCN/flygon-dahanghai-2024/blob/master/docs/ai-huihua/README.md

4.

https://blog.csdn.net/qq_51320133/article/details/138027006

5.

https://blog.csdn.net/geo436872/article/details/136261590

6.

https://cloud.baidu.com/article/3209156

7.

https://post.smzdm.com/p/awopdqok/

8.

https://blog.csdn.net/qq_41314882/article/details/136874536

9.

https://www.cnblogs.com/binyue/p/18094144

10.

https://cloud.tencent.com/developer/article/2460183

11.

https://js.design/special/article/ai-painting-software.html

12.

https://paooo.com/ai-course/

生成对抗网络（GAN）是AI绘画的核心技术之一。通过生成器和判别器的对抗训练，GAN能够创造出逼真的艺术作品。本文将详细介绍GAN的工作原理，并教你如何利用这一技术从零开始创作属于自己的AI画作。无论你是艺术家还是编程爱好者，都能从中找到乐趣和灵感。快来一起探索AI绘画的魅力吧！

生成对抗网络（GAN）是一个很有意思的深度学习算法，被广泛应用在AI换脸、风格迁移等场景。其基本原理是通过两个神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的相互对抗来进行学习。

生成器试图生成尽可能真实的数据以欺骗判别器，而判别器则试图尽可能准确地区分出真实数据和生成数据。

生成器的工作流程：接收一个随机的噪声，通过这个噪声生成数据。这个过程可以被看作是从一个潜在空间中随机取样，然后映射到数据空间。生成器的目标是找到这样一个映射，使得生成的数据尽可能地接近真实的数据分布。

判别器的工作流程：接收一个输入，这个输入可能是真实的数据，也可能是生成的数据。判别器需要输出这个输入数据是真实数据的概率。判别器的目标是最大化其对真实数据和生成数据的分类准确率。

在训练过程中，生成器和判别器交替进行优化。首先固定生成器，优化判别器，使其尽可能准确地区分真实数据和生成数据。然后固定判别器，优化生成器，使其生成的数据尽可能地欺骗判别器。

通过这样的交替优化、左右互搏，生成器和判别器最终会达到一个纳什均衡（Nash equilibrium），在这个点上：

• 生成器能够生成的数据分布与真实数据的分布非常接近，以至于判别器无法区分生成的数据和真实的数据。也就是说，对于生成器生成的任何数据x，判别器都有50%的概率判断它是真实的，50%的概率判断它是生成的。
• 判别器对于任何输入数据，无论它是真实的还是生成的，都有50%的概率判断它是真实的，50%的概率判断它是生成的。也就是说，判别器在纳什均衡状态下变成了一个随机猜测器。

这种状态反映了生成器已经学会了如何模拟真实数据的分布，而判别器无法再提供有用的反馈来指导生成器的训练。

举个栗子，假设有一个伪钞制造者（生成器）和一个警察（判别器）。他们正在进行一场“猫捉老鼠”的游戏。

伪钞制造者的目标是制造出尽可能真实的伪钞，以欺骗警察。他开始时可能只能制造出粗糙的伪钞，但随着时间的推移，他的技术逐渐提高，能制造出越来越逼真的伪钞。

这就像生成器开始时只能生成与真实数据相差较大的数据，但随着训练的进行，生成器的生成能力逐渐提高，能生成越来越接近真实数据的数据。

警察的目标则是尽可能准确地区分出真钞和伪钞。他开始时可能对伪钞的识别能力较弱，但随着对伪钞的研究，他的识别能力逐渐提高，能更准确地识别出伪钞。

这就像判别器开始时只能粗略地区分真实数据和生成数据，但随着训练的进行，判别器的判别能力逐渐提高，能更准确地区分真实数据和生成数据。

在这个过程中，伪钞制造者和警察都在不断提高自己的技能，最终达到一个动态平衡。这就像生成器和判别器在训练过程中不断提高自己的能力，最终我们可以同时收获到非常逼真的伪钞“生成器”和能力非常强的警察“判别器”。

AI绘画的创作过程通常需要结合多个AI工具和传统软件，以下是一个基本的创作流程：

1. 创意构思：确定你想要创作的主题和风格。这一步非常重要，因为清晰的创意方向能帮助你更好地选择合适的工具和参数。

2. 模型训练：如果你需要特定的风格或效果，可能需要训练自己的模型。这通常需要大量的训练数据和一定的技术背景。对于初学者来说，可以先使用现成的模型。

3. 图像生成：使用AI绘画工具生成初步的图像。这一步需要注意以下几点：

• 输入清晰的文本描述，帮助AI理解你的需求
• 调整生成参数，如分辨率、风格强度等
• 多次尝试不同的参数组合，以获得最佳效果

4. 后期处理：生成的图像可能需要进一步的优化和调整。你可以使用Photoshop等传统软件进行以下操作：

• 修复图像中的小瑕疵
• 调整色彩和对比度
• 添加细节和纹理

5. 最终输出：完成所有调整后，保存最终的作品。你还可以将其分享到社交媒体或打印出来。

目前市面上有很多优秀的AI绘画工具，以下是几款主流工具的简要介绍：

1. Midjourney：界面简洁，功能丰富，适合初学者。支持多种画笔和绘画工具，可以导入自己的图片进行创作。

2. DALL-E：由OpenAI开发，生成图像质量高，支持调整图像大小和分辨率。界面相对复杂，需要一定学习成本。

3. Stable Diffusion：基于扩散模型，生成速度快，支持多种艺术风格。用户只需提供简单的文本描述即可生成图像。

4. Prisma：将照片转化为艺术作品，提供多种艺术风格滤镜，操作简单，支持社交分享。

5. Bing Image Creator：集成在Microsoft Edge浏览器中，支持多种语言，生成效果好，使用方便。

选择工具时要考虑以下因素：

• 易用性：界面是否友好，操作是否简单
• 功能：是否满足你的创作需求
• 性能：生成速度和图像质量
• 成本：免费还是需要付费

让我们通过一个具体案例来了解AI绘画的完整流程：

1. 创意构思：假设我们要创作一幅科幻风格的城市景观画。

2. 选择工具：我们选择使用Midjourney，因为它易用且功能强大。

3. 图像生成：

• 打开Midjourney，输入描述：“科幻城市夜景，高楼大厦，霓虹灯，未来感”
• 调整参数：选择高分辨率模式，应用科幻风格滤镜
• 生成图像：等待AI生成初步结果

4. 后期处理：

• 导出生成的图像
• 使用Photoshop打开，调整色彩平衡，增强对比度
• 修复图像中可能存在的小瑕疵
• 添加一些细节，如飞行汽车或机器人

5. 最终输出：保存最终作品，分享到社交媒体。

在AI绘画过程中，你可能会遇到以下问题：

1. 脸部崩坏：生成的人物脸部可能看起来不自然或扭曲。

• 解决方案：使用专门的面部修复插件，或调整生成参数重新生成
• 确保训练数据中脸部特征足够清晰
• 适当调整脸部在画面中的占比

2. 图像细节不足：生成的图像可能缺乏细节，看起来比较模糊。

• 解决方案：提高生成分辨率
• 使用后期处理软件添加细节
• 尝试不同的生成模型

3. 风格不统一：生成的图像可能与预期风格有偏差。

• 解决方案：更精确地描述风格需求
• 尝试不同的AI工具
• 调整风格强度参数

4. 计算资源限制：训练模型或生成高分辨率图像可能需要大量算力。

• 解决方案：使用云端服务
• 降低分辨率
• 分批次生成图像

AI绘画正处于快速发展阶段，未来可能会带来以下变革：

1. 更智能的AI助手：AI将更好地理解艺术家的意图，提供更精准的创作建议。

2. 个性化模型：用户可以更容易地训练自己的专属模型，实现独特的艺术风格。

3. 跨领域融合：AI绘画将与虚拟现实、增强现实等技术结合，创造全新的艺术形式。

4. 艺术教育革新：AI将成为艺术教育的重要工具，帮助学生更快掌握艺术技巧。

5. 商业应用拓展：AI绘画将在广告、游戏、电影等领域发挥更大作用，降低创作成本。

AI绘画不仅是一种新的艺术创作方式，更是一个充满无限可能的创意平台。无论是专业艺术家还是艺术爱好者，都可以在这个平台上找到属于自己的创作空间。随着技术的不断发展，我们有理由相信，AI绘画将为艺术世界带来更多的惊喜和可能性。