全网“疯玩”的AI绘画有自己的「偏爱」？我说你才最懂“伤人”！
最近打开P图软件，小伙伴们看到这个弹窗了吗？
发现这个新功能后，大家伙儿在群里玩的那叫一个不亦乐乎。
先来两张老板娘的给大家康康，过过瘾。
一个老板娘，多种“配方”
御姐+萌妹子一次看个够
Rae学姐，糯呼呼的~
还有还有！！
-漫画里走出的Panda小学姐-
- J大的霸总 -
不过，也不是所有的识别都如此精准，毕竟人家写了“测试版”，为了照顾测不准的部分人的情绪，APP求生欲满满的写着：
“若效果未达预期，还请多多谅解。”
只是看了图片以后，咱就是说，这多半是和当事人有点啥深仇大怨？
融入背景“消失”也就算了，把我“合二为一”或者“变成动物”多少有点过分吧🤭
当然，除掉不准的，剩下的还是准的。大家觉得好玩之余，又惊叹了一波AI的强大！
其实，早在美图秀秀之前，OpenAI今年四月发布的DALL-E 2就已经实现“1秒能P图”，输入一段文字就能给你一幅“大作”了。
哪怕你的描述极为抽象，充满哲学含义，它也能给你生成一系列候选参考，水平不输艺术家作品。
更早之前的2021年1月5日，OpenAI发布了它的初代--人工智能程序 DALL·E。
DALL·E的名字取自艺术家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí ）和皮克斯机器人总动员里的瓦力（WALL-E）。
初代就拥有根据文本描述来创建图像的能力了。
DALL·E使用的是120亿参数的GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）来解释自然语言的输入，然后对其做有逻辑链条的拟人化图像处理；
✳GPT-3也是Open AI 的人工智能程序，它能够像人类一样“写”专栏、诗歌、十四行诗、甚至是计算机代码。
和GPT-3的文本输出不同，DALL·E是图片输出，它能把不相关的概念进行组合，或对现有图像进行转换；
得到的图片既可以是真实物体的图像，也可以是虚拟出来的。
比如当你输入“an armchair in the shape of an avocado ”，DALL·E生成的图形是这样的：
（一把牛油果形状的单人椅）
更复杂的描述可以吗？当然可以！
“a living room with two white armchairs and a painting of the colosseum, the painting is mounted above a modern fireplace”
DALL·E 生成的图形是这样的：
起居室里摆有两把白色单人沙发，挂有一幅罗马斗兽场的画，画下面是一个现代化的壁炉。
是不是已经在感叹它功能之强大“思考”之全面了？
可初代的功能在DALL-E 2面前，只能算是“小巫见大巫”。
2022年4月，OpenAI发布了该模型的更新版本DALL-E 2。
迭代后的DALL·E 2系统可以生成具有复杂背景的高分辨率图象，不仅画质更好，连视野深度、阴影效果、倒影、色差都能够处理的十分细腻，肉眼看上去就是更逼真。
这位火爆全球的“AI画家”在完成了2.0进化以后，呈现的画作不论是画质还是艺术感都更强大了。
在 DALL·E 2 的官网上你可以这么玩，以“a bowl of soup”为例，让我们试试如何把一碗汤玩出花来。
可在官网查看任意文本排列组合后的图片输出
在 text description 栏选择 a bowl of soup+that is a portal to another dimension + as digital art，
“一碗可以通往不同维度的汤”+“数字艺术”
你看到的图片是这样的：
A Bowl of Soup
More
而将A bowl of soup与that looks like a monster+knitted out of wool 搭配，“一碗看起来像是小怪兽的汤”+“羊毛织成的”
你可以得到这样的画作：
A Bowl of Soup
More
当A bowl of soup和that looks like a monster+spray-painted on a wall 搭配时，“一碗看起来像是小怪兽的汤”+“墙上的喷绘”
画风又变了：
A Bowl of Soup
More
想要60年代海报风格的？
选择A bowl of soup+as a planet in the universe+as a 1960s poster 就可以得出：
A Bowl of Soup
More
不仅如此，DALL·E 2还可以根据文字指令对现有图像进行编辑，在考虑阴影、反光和质感的基础上“添加”和“删除”元素。
比如，在下方选择①处增加一只火烈鸟。
想要在原图的基础上多给几个替换版本？不在话下！
说实话，这个水平很厉害了。
暂且不说和艺术家的“手作”比起来如何，为艺术创作的灵感和方向提供一些 ideas 还是不错的。
DALL·E 2
New AI system
DALL·E 2 can create original, realistic images and art from a text description. It can combine concepts, attributes, and styles.
DALL·E 2 can make realistic edits to existing images from a natural language caption. It can add and remove elements while taking shadows, reflections, and textures into account.
DALL·E 2 can take an image and create different variations of it inspired by the original.
如今，人工智能的普及已经扩大到了生产以外的其他领域，围棋(AlphaZero)、蛋白质结构预测(AlphaFold)，会绘画和设计的DALL·E...
连AI界都这么卷了？！
Alpha Go打败世界冠军
围棋
2016年3月，AlphaGo和世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，4比1获胜；
12岁开始就成为职业围棋选手，先后获得18次世界冠军的李在石在赛后接受采访说“我很惊讶，没想到我会输掉这场比赛。”
而另一位围棋专家金说AlphaGo和人类的打法完全不同，可以“不带感情的下棋”也许是AI和人最大的区别吧。
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo Master与当时排名世界第一的柯洁对战，又以3比0的总比分获胜。
Google DeepMind 并没有停止对AlphaGo的升级，最新的 Zero 可以在三天内，自我对弈5百万局后，以100：0打败AlphaGo初代；
再经过40天的强化学习，甚至可以优于打败了柯洁的Master版本。
2017年10月19日，Nature上发表的一篇论文Mastering the game of Go without human knowledge 提到了AlphaGo Zero的学习模式。
Zero是从空白状态（starting tabula rasa）开始，在游戏规则输入后，不借鉴人类经验，也就是说没做“历年考试模拟题”，单纯通过自我对弈强化学习。
AlphaGo Zero在没有任何人类经验输入的条件下，实现超越人类能力的算法。
无人驾驶小车
物流
5G 时代的到来也为人工智能，无人驾驶做了基础。
其实在疫情期间，就有“小黄”“小白”们亮相街头试点，进行物资和核酸样本配送。
迅速和效率有多给力是另一说，毕竟，随着5G技术的成熟，消费数据的积累，综合服务入口的建立，这个技术只会越来越完善。
快递业就更不用说了，无人化操作的智能输送系统，高效率的自动分拣系统下，以前靠人眼人手，现在，不同类别、随机的、不同去向的货物在智能自动分拣系统下每小时可分拣货物6000-12000箱，效率高，差错率低，基本实现无人化。
今天的算法下，我们甚至连娱乐都不用主动去搜索，视频平台会根据我们在不同页面停留时间，常看类型的算法分析下，主动推送我们想看的内容；
购物平台更是“肆意揣测”着我们的个人爱好和品味。
带来便利的同时，不少人也感到了威胁。
Artificial Intelligence
人工智能带来了便利
也引发了担忧
TECH
2
上述所有这些，是时代的发展，是科技和AI的进步。
可迅速迭代，不断变“聪明”的AI会对人类产生威胁吗？
会不会有更多的职位会被AI代替，更多的人被“抢了饭碗”？
有解读说，未来会有一些更高效的人工智能替代人力；但是相应地，也会有新生的职位催生出来。
人的主观能动性，悲悯，共情，被开发的无限潜力都是AI所没有的，这点我们应该自信。
可另一方面，几十年前科幻电影里设想的“今天”都一一实现了，那未来的世界会不会是今天科幻电影描述的那样？
这，是一个开放性的话题，留给大家讨论吧。
本期内容制作
图片 | 来源网络(侵删)
撰稿/排版 | Jenny
版权 | 英文小酒馆®
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