DeepFloyd 及其他：與 NightCafe Studio CEO 一起探索最新的 AI 藝術
簡單來說
在一次獨家採訪中，NightCafe Studio 的首席執行官提供了關於人工智能生成藝術的寶貴見解和觀點。
Angus Russell 介紹了 DeepFloyd – 由 NightCafe Studio 的合作夥伴開發的新算法， Stability AI，它在像素空間中運行並使用大型語言模型（LLM）來生成圖像。
夜店工作室 是一個人工智能藝術生成器，允許用戶在人工智能的幫助下在幾秒鐘內創造出令人驚嘆的未來主義藝術。 創辦人 安格斯羅素 四年前，NightCafe Studio 誕生於 Angus 無法找到與他產生共鳴的藝術作品的挫敗感。 在知道存在風格轉換算法的驅使下，他搜索了一個網站，使他能夠通過風格轉換創造個性化的藝術並打印出來。
令他失望的是，他找不到這樣的平台。 然而，這次挫折激發了他的創新想法。 他決定創建一個神經風格遷移應用程序來創建 AI 生成的藝術作品，並將其發佈在 Reddit 上。
NightCafe Studio 最初是一個文本到圖像生成平台，是同類產品中的第一個。 這一獨特的功能帶來了收入和用戶群的大幅增長。 從那時起，該平台一直處於生成式 AI 的前沿，吸引了大量熱衷於使用生成器創作精美藝術品的愛好者社區。 如今，NightCafe Studio 被廣泛認為是最受歡迎和最具創新性的 AI 圖像生成器之一。
在接受 Angus Russell 採訪時，我們探討了 AI 生成藝術的優勢和局限性、人工智能在藝術界的日益普及，以及最新的 AI 圖像生成算法 DeepFloyd。
人工智能生成藝術的出現
在過去十年中，藝術行業見證了人工智能和機器學習 (ML) 的逐漸滲透。 這些尖端技術引入了一些引人入勝的新概念，例如 Deepfakes 和 DALL-E，在全球範圍內引起了廣泛關注。 今天，藝術行業不能忽視人工智能的巨大影響，它正在引發該行業早該發生的革命。
Angus 討論了 NightCafe Studio 在發布期間如何經歷增長高峰 Stable Diffusion，他的公司在發布當天使用的文本到圖像模型。 從那時起，由於算法和示例代碼的開源，創建類似工具的進入門檻已經降低。
NightCafe Studio 的創始人認為，創造 AI 藝術不僅僅是關於最終產品，還在於創造它的過程。 他將其視為一種治療和放鬆的方式，讓人們以獨特和創造性的方式表達自己。 許多從未認為自己有創造力的人通過 AI 生成的圖像發現了自己的藝術能力。 這一理念反映在該平台的用戶界面中，該界面旨在方便用戶使用，並可供各種技能水平的藝術家使用。
僅在 NightCafe Studio 上，每月就有兩到三百萬用戶，每天生成約一百萬張圖像。 Stability AI，一家開源生成人工智能公司， 說 推出後不久，他們的每日活躍用戶就超過 10 萬 Stable Diffusion.
DeepFloyd IF：改變遊戲規則的新 AI 圖像生成算法
NightCafe Studio 正在實施一種新算法 Stability AI 被稱為 深弗洛伊德，它有望徹底改變我們使用人工智能生成圖像的方式。
目前處於測試階段的 DeepFloyd 是一種新的文本到圖像模型，可以從自然語言描述中生成令人印象深刻的圖像。 它基於一種新穎的架構，該架構將大型語言模型與三個擴散模型相結合。 它的靈感來自 Imagen，這是一個由 Google Research 開發但從未向公眾發布過的類似模型。
該模型可以生成具有各種空間關係的文本和對象的清晰連貫的圖像，這對於大多數其他文本到圖像模型來說是一項具有挑戰性的任務。 這是通過使用大型語言模型 T5-XXL-1.1 作為文本編碼器和大量文本圖像交叉注意層來實現的，這些層提供更好的提示和圖像聯盟。
DeepFloyd 還可以創建非標準寬高比的圖像，具有高度的照片寫實感。 此外，它允許零樣本圖像到圖像的轉換，這意味著可以修改輸出圖像的樣式、圖案和細節，同時保持源圖像的基本形式，而無需微調。
新算法的運行方式與 Stable Diffusion。 DeepFloyd 使用像素空間和大型語言模型 (LLM)，而 Stable Diffusion 使用潛在空間和固定 CLIP 模型。 DeepFloyd 還使用多個擴散過程來創建圖像，同時 Stable Diffusion 只使用一個。
DeepFloyd是建構該演算法的研究小組的名稱，演算法本身稱為IF。 該研究小組包括許多與創建 GPT-3的前任， GPT-2，以及之前最先進的語言模型 RuGPT.
一些猜測表明，IF 的名字可能受到同名 Pink Floyd 歌曲的啟發，正如算法研究小組的社交媒體簡介所暗示的那樣。
閱讀有關該算法的更多信息 点击這裡.
比較人工智能藝術的局限性和數字藝術
人工智慧的主要限制之一是文本，儘管 DeepFloyd 解決了這個問題。 另一個限制是很難獲得完全符合預期的影像，尤其是在沒有專家提示的情況下。 人工智慧也缺乏理解和解釋的能力 塑造人類藝術的文化與社會背景。 因此，人工智慧生成的藝術有時會產生看起來格格不入或對文化不敏感的作品。
然而，人工智能生成的圖像仍然可以很漂亮，有時甚至比最初的想法更好，只要用戶願意感到驚訝，安格斯說。 除此之外，還有一些方法可以修改 使用 AI 算法或 Photoshop 生成圖像。 雖然獲得準確的圖像是目前一個活躍的研究領域，但正在取得重大進展。 很快就可以完全控製圖像的各個方面。
AI 依賴於網絡上存在的圖像和藝術作為靈感，但僅限於它接受過訓練的那些。 不同的算法，例如 Midjourney、DALL-E 和 Stable Diffusion，在不同的數據集上進行訓練，這意味著它們可能在特定類型的圖像上表現更好。
最近，研究人員一直在研究從訓練數據集中刪除低質量圖像以提高 AI 結果的影響。 通過過濾掉這些低質量的圖像，生成的數據集可能會變得更小但質量更高，從而在不增加 AI 模型的大小或需要更昂貴的硬件的情況下獲得更好的結果。 Angus 分享說，這種方法代表了一種很有前途的方法，可以在不依賴更大、資源更密集的模型的情況下提高人工智能生成的圖像的質量。
人工智能在藝術領域的一個問題是它可能會貶低人類藝術家的作品，人類藝術家花費大量時間創作藝術，而人工智能能夠在幾秒鐘內生成藝術作品。 然而，人類藝術具有某種難以被人工智能複制的無形品質，例如人類創作作品中經常出現的情感深度和復雜性。 NightCafe Studio 認為 AI 不是為了商業目的而創作藝術，而是更多地是為了享受創作過程本身。
“人造藝術總是有價值的，因為它代表了藝術家的努力和技巧，而人工智能生成的藝術則沒有同樣的內在價值，”
安格斯說。
圍繞藝術中人工智能的一個道德問題是使用公共圖像來訓練人工智能算法，這些算法可能不屬於訓練人工智能的公司。 雖然目前沒有違反法律，但它引發了有關同意和隱私的問題。 開源公司如 OpenAI 和 DALL-E 正在努力使這一過程更加道德，但這仍然是一個懸而未決的問題。 未來可能會有關於使用圖像來訓練藝術人工智能的法規。
儘管存在這些擔憂，安格斯認為人工智能在藝術中的過程與人類藝術家從其他藝術家的作品中汲取靈感並沒有根本的不同。 人工智能知道事物的樣子並記住圖像的一些細節，就像人類一樣。 從頭開始重新創建它們會更好。
閱讀更多：
免責聲明
在與線 信託專案指南，請注意，本頁提供的資訊無意且不應被解釋為法律、稅務、投資、財務或任何其他形式的建議。 重要的是，僅投資您可以承受損失的金額，並在有任何疑問時尋求獨立的財務建議。 如需了解更多信息，我們建議您參閱條款和條件以及發行人或廣告商提供的幫助和支援頁面。 MetaversePost 致力於提供準確、公正的報告，但市場狀況如有變更，恕不另行通知。
關於作者
Agne 是一名記者，負責報導虛擬宇宙、人工智能和人工智能領域的最新趨勢和發展。 Web3 行業為 Metaverse Post。 她對講故事的熱情促使她對這些領域的專家進行了大量採訪，總是試圖發現令人興奮和引人入勝的故事。 Agne 擁有文學學士學位，在旅行、藝術和文化等廣泛主題的寫作方面擁有豐富的背景。 她也志願擔任動物權利組織的編輯，幫助提高人們對動物福利議題的認識。 聯繫她 [電子郵件保護].
更多文章
Agne 是一名記者，負責報導虛擬宇宙、人工智能和人工智能領域的最新趨勢和發展。 Web3 行業為 Metaverse Post。 她對講故事的熱情促使她對這些領域的專家進行了大量採訪，總是試圖發現令人興奮和引人入勝的故事。 Agne 擁有文學學士學位，在旅行、藝術和文化等廣泛主題的寫作方面擁有豐富的背景。 她也志願擔任動物權利組織的編輯，幫助提高人們對動物福利議題的認識。 聯繫她 [電子郵件保護].
