基于深度学习模型的AI绘画方式可以追溯到2012年，Google的吴恩达和Jef Dean联手训练了一个深度学习网络，指导计算机画出了一张模糊的猫脸图片。到如今，AI绘画的绘画方式从代码生图到了“以文生图”，渲染时间从以小时计算到几分钟甚至几秒，图片效果从模糊不清到了高质精细，可以说，从2021年开始，AI绘画在短短的时间内获得了革命性的突破。
AI绘画发展：
2021年年初，OpenAI开源了一个新的深度学习模型CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training），其功能简单来说，就是可以让文字和图像对应起来，比如把一张猫的图片和“猫”这个字完全匹配，基于这个模型，OpenAI发布了DALL-E系统，从此，AI绘画拥有了“以文生图”的重要能力，用户仅靠一段提示文字，就能生成对应图片。但此时生成的图像结果还不如人意。
2022年年初，现象级AI图像生成程序Disco Diffusion出现在大众眼前，它将Diffusion模型（扩散模型）作为AI的图像生成模块，通过去噪让生成的图像的清晰度得到了极大提高。但此时图像的渲染时间还比较长，图像细节也达不到商业水准。
到了2022年中旬，AI绘画软件Stable Diffusion和Midjourney上线，通过潜空间降维的方式解决了出图时间长、画面无细节的问题，让AI绘画技术更加完善，也引爆了全民AI绘画狂潮，很多人第一次认识到AI绘画。
到了如今，作为一种新兴的艺术创作方式，AI绘画也成为了一种就业选择，很多求职平台上已经出现了AI绘画相关的岗位招聘，各大分享平台上也出现了很多以AI绘画为副业的博主，因此，如果大家对AI绘画感兴趣，不妨找个教程学习一下相关的技术知识，也可以扩大自己的就业范围。
AI绘画存在的问题：
当然，AI绘画还是存在一些尚未解决的问题的，比如生成的图片比较随机且风格相似，手部、脚部等细节还不能准确处理，版权归属模糊，有时会生成一些触犯法律、违背道德伦理的图片，等等，这些技术上法律上的问题亟待解决。
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