动漫生成AI的崛起

AI 生成动漫角色的演变：从模糊到惊艳

本文介绍了人工智能生成动漫角色的演变历程，从2016年的模糊图像到2022年的惊艳效果，展现了人工智能技术在图像生成领域的快速发展。

关键事件：

• 2014年6月： 生成对抗网络（GAN）技术问世，为图像生成提供了新的可能性。
• 2016年1月、8月、2017年2月： DC Gen、Illustration Gen、Anime Gen 等模型尝试生成动漫角色，但结果往往模糊或扭曲。
• 2017年8月： Made Girls Moy 项目取得突破性进展，通过定制数据集和新的训练方法，成功生成高质量的动漫角色，并发布网站展示其可控性。
• 2017年： “Progressive Growing of Gens”研究提出渐进式增长模型，大幅提升训练速度，但图像质量提升并不明显。
• 2017年后： 动漫角色插值视频兴起，利用模型的潜在空间进行插值，生成连续变换的动画效果。

问题与突破：

早期模型由于过度依赖上采样噪声和纹理，难以生成高质量的动漫角色，因为动漫角色的特点在于简洁而非纹理。Made Girls Moy 项目通过定制数据集和新的训练方法，克服了这一问题，实现了高质量的动漫角色生成。

未来展望：

随着人工智能技术的不断发展，未来将会出现更多更强大的动漫角色生成模型，为动画制作提供更多可能性。

总结：

本文回顾了人工智能生成动漫角色的发展历程，从早期模型的局限性到现在的突破性进展，展现了人工智能在图像生成领域的巨大潜力。随着技术的不断进步，未来将会出现更多更惊艳的动漫角色生成成果。

你有没有想过生成逼真动漫角色的技术现状？幸运的是，在这个视频中，我会简要介绍它的历史及其在人工智能领域的当前能力。这个视频也深受 Gwern 的“用 StyleGAN 制作动漫脸”的启发，网址是 https://www.gwern.net/Faces#. 如果你想了解更多关于这个视频的内容，我强烈建议你查看他们关于动漫脸生成的所有文档。