能够根据任何描述涂鸦的 AI

AI 生成艺术的探索：从图像生成到笔触重组

本文探讨了利用 AI 生成艺术的两种方法：图像生成和笔触重组。

图像生成 利用VQGAN和CLIP技术，通过不断迭代生成符合文字描述的图像。CLIP负责衡量图像与描述的匹配度，VQGAN则根据匹配度调整图像。这种方法类似于AI“理解”文字描述并不断“尝试”生成符合描述的图像。

笔触重组 则使用名为“Clip Drawl”的技术，通过重新排列一组矢量笔触，利用CLIP衡量其与文字描述的匹配度，并不断调整笔触的位置和形状，最终生成符合描述的图像。这种方法更类似于AI“绘画”，通过调整笔触来创作艺术作品。

笔触重组的优势：

• 可以通过调整笔触数量和风格来改变最终结果，从简单的涂鸦到复杂的绘画都有可能。
• 可以指定负面提示，避免生成某些特征或风格的图像。
• 可以观察CLIP对图像的分类结果，并根据结果调整负面提示。

笔触重组的局限性：

• 生成的图像可能不够完整，例如无法生成完整的龙的细节。
• 生成效果依赖于CLIP的分类能力，CLIP的准确性会影响最终结果的质量。

本文还提到了CLIP在生成艺术中的作用，以及CLIP的分类能力如何影响最终结果的质量。作者最后鼓励读者尝试使用“Clip Drawl”技术，探索AI生成艺术的更多可能性。

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