人类数据库 AI生成图_一次性搞懂AI绘画是如何生成图像的！

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一次性搞懂AI绘画是如何生成图像的！

为什么输入一句话，人工智能就能画一幅画？人工智能绘画是如何生成图像的？这篇文章将AI绘画过程分解为5个核心问题，通过解决这5个核心问题，我们可以理解AI绘画的工作原理。

这篇文章是关于AI绘画原理的，之前只知道人工智能是通过降噪画图的原理，但对细节不太清楚。通过阅读资料和学术论文，我大致了解了AI绘画的工作过程，并与大家分享。

首先，整个AI绘画过程可以分解为五个核心问题：AI如何知道输入的句子描述的是什么？噪声图是如何产生的？如何去除“马赛克”？去除无用的“马赛克”后如何达到预期效果？为什么重新作画的结果会不同？

AI绘画的工作过程是将输入的一句话转化为特征向量，并从噪声图库中匹配到对应的噪声图。然后，AI通过降噪网络逐步去除噪声，生成新的图片。这个过程涉及到数据降维和降噪网络的设计。

为了理解文本信息，AI使用CLIP模型进行文本-图像匹配。CLIP通过爬虫获取大量图像，并构建一个超多维的数据库。然后，根据输入的文本描述，AI匹配数据库中的图像特征向量，获取到与描述匹配的特征向量集合。这个过程是通过大量数据的训练和学习来实现的。

噪声图是通过扩散模型生成的。扩散模型是根据余弦调度逐渐正向扩散原始图像，类似于把一个完整的拼图一步一步拆开，直至完全打乱。

去除噪声的过程包括数据降维和降噪网络的设计。数据降维是为了降低运算量，将图像压缩到潜空间里进行运算。降噪网络设计使用U-Net模型，通过抽取特征向量并识别无用的噪声进行去噪，重复迭代直至图像清晰无噪声。

控制出图效果可以通过调整Prompt（描述词）、使用垫图、使用插件或训练模型等方式实现。

AI绘画的发展离不开开源精神。开源可以使得更多的研究人员和爱好者共享信息、共同进步，推动整个AI生态系统的长期、可持续、健康发展。

最后，文章还分享了一些常见的文图生成数据集，供AI爱好者参考。

相信通过阅读这篇文章，大家对AI绘画的原理和工作过程有了更清晰的了解。希望AI绘画能够在开放的环境下不断发展，为我们带来更多的创造力和惊喜。

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