现在AI绘画平台多如牛毛，成为AI聊天后又一个新的热点，现在谈谈AI绘画是如何发展起来的？

AI绘画的历史

AI绘画的出现时间可能比很多人想象的要早。计算机是上世纪60年代出现的，而就在70年代，一位艺术家，哈罗德·科恩Harold Cohen（画家，加利福尼亚大学圣地亚哥分校的教授) 就开始打造电脑程序"AARON"进行绘画创作。只是和当下AI绘画输出数字作品有所不同，AARON是真的去控制一个机械臂来作画的。

AARON的代码没有开源，所以其作画的细节无从知晓，但可以猜测，ARRON只是以一种复杂的编程方式描述了作者Harold本人对绘画的理解。在80年代的时候，ARRON"掌握"了三维物体的绘制；90年代时，AARON能够使用多种颜色进行绘画；据称直到今天，ARRON仍然在创作。但它仍然只能产生色彩艳丽的抽象派风格画作，这正是 Harold Cohen 本人的抽象色彩绘画风格。

2006年，出现了一个类似ARRON的电脑绘画产品 The Painting Fool。它可以观察照片，提取照片里的块颜色信息，使用现实中的绘画材料如油漆，粉彩或者和铅笔等进行创作。

以上这两个例子算是比较"古典"方式的电脑自动绘画，有点像一个学步的婴儿，有一点样子，但从智能化的角度来看是相当初级的。而现在，我们所说的"AI绘画"概念，更多指的是基于深度学习模型来进行自动作图的计算机程序。这个绘画方式的发展其实是比较晚的。

在2012年 Google两位大名鼎鼎的AI大神，吴恩达和Jef Dean进行了一场空前的试验，联手使用1.6万个CPU训练了一个当时世界上最大的深度学习网络，用来指导计算机画出猫脸图片。当时他们使用了来自youtube的1000万个猫脸图片，1.6万个CPU整整训练了3天，最终得到的模型，令人振奋的可以生成一个非常模糊的猫脸。这是一次具有突破意义的尝试，正式开启了深度学习模型支持的AI绘画这个"全新"研究方向。

AI绘画的技术

AI绘画的技术主要是基于深度学习模型来进行自动作图的计算机程序。深度学习模型是一种可以从大量数据中学习特征和规律的人工神经网络，它可以模拟人类的视觉、语言、音频等能力，也可以用来生成新的内容，比如图片、文本、音乐等。

AI绘画的技术主要有以下几种类型：

1、基于GAN（生成对抗网络）的技术。GAN是一种由两个神经网络组成的模型，一个是生成器（Generator），一个是判别器（Discriminator）。生成器的任务是根据输入（比如文本、噪声、图像等）生成新的图像，判别器的任务是判断生成的图像是否真实或符合要求。两者相互竞争，不断提高生成图像的质量和多样性1234。

2、基于VAE（变分自编码器）的技术。VAE是一种由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成的模型，编码器的任务是将输入图像压缩成一个低维的隐变量（Latent Variable），解码器的任务是根据隐变量重构出原始图像。VAE可以用来生成新的图像，也可以用来编辑或转换已有的图像。

3、基于Diffusion Model（扩散模型）的技术。Diffusion Model是一种由一个神经网络组成的模型，它的思想是将原始图像逐渐加入噪声，直到变成一个随机噪声图像，然后再逆向地去除噪声，恢复出原始图像。Diffusion Model可以用来生成新的图像，也可以用来改善或增强已有的图像。

4、基于Transformer（变换器）的技术。Transformer是一种由多个自注意力（Self-Attention）层组成的模型，它可以处理序列数据，比如文本、音频、视频等。Transformer可以用来生成新的内容，也可以用来理解或翻译已有的内容。

AI绘画的技术在不断发展和创新中，每一种类型都有不同的优势和局限性，也有不同的应用场景和效果表现。AI绘画不仅仅是复制或模仿现有的艺术作品，也不仅仅是随机或无意义地生成新的图像，而是一种具有创造力和想象力的艺术表达方式，它可以与人类艺术家进行合作或对话，也可以挑战或扩展人类艺术家的视野和思维。

总之，AI绘画是一种利用人工智能技术创造视觉艺术的方式，它在过去几十年里经历了从模仿人类绘画到创造独特风格的演变。AI绘画的发展不仅展示了人工智能的创造力和潜力，也引发了关于艺术本质和价值的讨论和反思。AI绘画是否能被视为真正的艺术？AI绘画的作者是谁？AI绘画如何影响人类艺术家的创作和表达？这些问题没有简单的答案，但它们促进了人类与机器之间的对话和合作，也推动了艺术领域的创新和多样性。AI绘画的未来将如何发展，我们拭目以待。