AI 图像生成大有来头。新发布的开源图像合成模型称为Stable Diffusion，它允许任何拥有 PC 和像样的 GPU 的人想象出他们能想象到的几乎任何视觉现实。它几乎可以模仿任何视觉风格，如果你给它输入一个描述性的短语，结果就会像魔术一样出现在你的屏幕上。
一些艺术家 对这一前景感到高兴，其他人对此并不满意，而且整个社会似乎基本上还没有意识到通过 Twitter、Discord 和 Github 上的社区正在发生的快速发展的技术革命。可以说，图像合成带来的影响与相机的发明一样大——或者可能是视觉艺术本身的创造。甚至我们的历史感也 可能受到威胁，这取决于事态发展的方式。无论哪种方式，Stable Diffusion 都在引领新一轮的深度学习创意工具浪潮，这些工具有望彻底改变视觉媒体的创作。
深度学习图像合成的兴起
Stable Diffusion 是伦敦前对冲基金经理 Emad Mostaque 的创意，他的目标是通过他的公司 Stability AI 将深度学习的新颖应用带给大众。但现代图像合成的根源可以追溯到2014 年，而 Stable Diffusion 并不是今年第一个掀起波澜的图像合成模型 (ISM)。
2022 年 4 月，OpenAI 发布了DALL-E 2，它震惊了社交媒体，因为它能够将用文字编写的场景（称为“提示”）转换为无数视觉风格，这些视觉风格可以是梦幻般的、逼真的，甚至是平凡的。有权使用封闭工具的人产生了骑在马背上的宇航员、在古埃及购买面包的泰迪熊、著名艺术家风格的新颖雕塑等等。
在 DALL-E 2 之后不久，Google和Meta宣布了他们自己的文本到图像 AI 模型。MidJourney自 2022 年 3 月起作为 Discord 服务器提供，并在几个月后向公众开放，它对访问收费并实现类似的效果，但默认情况下具有更具绘画性和说明性的质量。
然后是稳定扩散。8 月 22 日，Stability AI发布了其开源图像生成模型，其质量可以说与 DALL-E 2 相当。它还推出了自己的商业网站，名为DreamStudio，出售使用 Stable Diffusion 生成图像的计算时间。与 DALL-E 2 不同，任何人都可以使用它，而且由于 Stable Diffusion 代码是开源的，因此项目可以在几乎没有限制的情况下构建它。
仅在过去的一周内，就涌现了数十个将 Stable Diffusion 推向全新方向的项目。人们使用一种名为“img2img”的技术取得了意想不到的效果，该技术“升级”了MS-DOS 游戏艺术、将 Minecraft 图形转换为逼真图形、将阿拉丁的场景转换为 3D、将童趣涂鸦转换为丰富的插图等等。图像合成可以为大众带来丰富的想法可视化能力，降低进入门槛，同时也加速拥抱该技术的艺术家的能力，就像 Adobe Photoshop 在 1990 年代所做的那样。
稳定扩散的工作原理
从广义上讲，大多数最近的 ISM 浪潮都使用了一种称为潜在扩散的技术。基本上，该模型学会在纯噪声领域识别熟悉的形状，然后如果这些元素与提示中的单词匹配，则逐渐将这些元素聚焦。
首先，训练模型的个人或小组收集带有元数据（例如网络上的 alt 标签和标题）的图像，并形成一个大数据集。在 Stable Diffusion 的案例中，Stability AI 使用了LAION-5B图像集的一个子集，它基本上是互联网上 50 亿张可公开访问的图像的巨大图像抓取。最近对数据集的分析表明，许多图像来自 Pinterest、DeviantArt 甚至 Getty Images 等网站。结果，稳定扩散吸收了许多在世艺术家的风格，其中一些人强烈反对这种做法。更多关于下面的内容。