一.AI绘画
图像
创造人工智能艺术的方式共有多种方法，包括使用数字模式的程序“基于规则”的图像生成、模拟笔触和其他绘画效果的算法，以及人工智能或深度学习算法等。
最早的重要人工智能艺术系统之一是AARON，由哈罗德·科恩于1960年代末开始开发。 AARON也是符号人工智能艺术最著名的例子，该系统使用基于符号规则的方法来生成技术图像。科恩最初开发AARON的目的，则是令人工智能能够对绘图行为进行编码。AARON先是以原始形式创作简单的黑白图画。后来再通过科恩绘画以完成图画。 此后，他还开始为AARON开发一种绘画方式。在无需后续人工调解的方式下，科恩特地将AARON设计仅令使用程序本身选择的特殊画笔和染料从而进行绘画。
自2014年开始，生成对抗网络（GAN）经常被AI艺术家所使用。该系统能够使用“生成器”来创建新图像，并使用“鉴别器”来决定哪些创建的图像被认为是成功的。[4]最近的模型则使用向量量化生成，以对抗网络和对比文笔-图像生成训练（VQGAN+CLIP）。
Google于2015年发布的DeepDream，则是使用卷积神经网络通过算法错视，以查找和增强图像中的模式，从而创建故意过度处理的图像。 在DeepDream发布后，几家公司也发布了可以将照片转换为具有知名画集风格艺术图像的应用程序。
文本到图像模型
几个AI制图程序透过各种文本提示工程以生成各种图像。包括OpenAI的DALL-E、 谷歌大脑的Imagen和Parti（2022年5月发布）以及微软的NUWA-Infinity。其输入形式还可以包括图像和关键字和/或配置参数，例如通常通过关键短语输入艺术风格，例如“in the style of {name of an artist}”的提示，或著是/广泛的审美/艺术风格元素的选择。
当前，也日益出现其他AI艺术的生成程序，包括简单面向消费者的移动应用程序和Jupyter笔记本，不过多数程序需要强大的图形处理器才能有效运行。其知名案例则包括Midjourney、StyleGAN和Stable Diffusion等。 2022年8月22日，Stable Diffusion正式发布，使该程序的技术更容易获得且可以在个人硬件上免费使用，也可以由第三方程式（即其他项目）扩展。这使得来自世界各地的开发人员，能够进一步创新应用程序和扩展。例如运用于Krita的插件、Adobe Photoshop、Blender和GIMP等自由图像软件。
Automatic1111 Stable Diffusion UI是一种基于网络的开源用户界面，用于让用户在自己的计算机上使用工具，包括不断集成的AI算图新功能（例：修复或文本反转）Stability.ai 的网络界面，允许在没有任何新安装的情况下运行DreamStudio软件。
影响和应用
2022年8月，一幅网名为Sincarnate的用户使用Midjourney生成的画作，在美国科罗拉多州博览会夺下Fine Arts Exhibition数字艺术首奖。
对此，一位专家得出结论认为：“人工智能艺术现在已经无处不在，甚至连专家都不知道这意味着什么。”，一家新闻媒体则以“人工智能产生的艺术繁荣”为报导主题，并采访对于著作权、人工智能自动化问题表示意见的专业艺术家们，一家新闻媒体则调查网络社区面对此类艺术品的反应，并对人工智能艺术及深伪技术的持续发展表示担忧，一家杂志则是强调人工智能技术“在实现新艺术形式”的“可能性表达”，并指出该技术可能被视为一种“人类能力上的增强”。其例子包括允许业余爱好者制作扩展非商业利基类型的作品（常见例子为赛博朋克派生品）、或是产生新颖的娱乐、能够非常快速的时间制作艺术原型，能够提升生成草稿、灵感、草稿改进和图像的时间。
不过，当前一些艺术网站正在禁止AI生成或AI辅助的艺术，尽管有些平台，如Pixiv则允许发布，但仍必须要将该艺术被标记为AI艺术。
包括AI艺术在内的合成媒体，也在2022年被描述为影响未来几年业务的主要技术驱动趋势。
二.AI绘画工具
1.DALL-E是一个可以通过文本描述生成图像的人工智能程序，于2021年1月5日由OpenAI发布。
DALL-E通过120亿参数版本的GPT-3 Transformer模型来理解自然语言输入（例如“五边形形状的绿色皮革钱包”或“一只悲伤水豚的等距视图”）并生成相应的图片。它既可以生成现实的对象（例如“带有蓝色草莓图像的彩色玻璃窗”），也能够生成现实中不存在的对象（例如“具有豪猪纹理的立方体”）。它的名字是2008年动画电影WALL-E（瓦力）和20世纪西班牙加泰罗尼亚画家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）之混成词。
自2000年代以来，已有其他许多神经网络有生成逼真图像的能力。而DALL-E的特点在于它能够通过纯文本描述生成这样逼真的图像。
OpenAI尚未发布DALL-E模型的源代码，不过OpenAI在其网站上提供了DALL-E演示，可以查看部分文本描述的输出图像。除了官方版本的DALL-E，另有DALL-E Mini等其他人发布的以少量数据训练的开源替代方案。
《麻省理工科技评论》认为OpenAI的目标之一是“让语言模型更好地掌握人类用来理解事物的日常概念”
DALL-E 2创造的穿着贝雷帽和高领毛衣的柴犬
官网：https://openai.com/dall-e-2
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2.Adobe Firefly
Adobe Firefly是Adobe Creative Cloud的产品，是一种用于设计领域的生成机器学习模型。目前正处于公开 Beta 测试阶段。
Adobe Firefly 是使用 Adobe 的 Sensei 平台开发的。Firefly 使用来自Creative Commons、Wikimedia和Flickr Commons 的图像以及Adobe Stock和公共领域的 3 亿张图像和视频进行训练。它使用图像数据集来生成各种设计。它通过调整设计来学习用户反馈。
Firefly for Enterprise 于 2023 年 6 月 22 日发布。
官网：https://firefly.adobe.com/denied.html
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3.AIGC未来发展前景
未完持续…
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