大家好，这里是和你们聊设想的花生。比来看到很多与 AI 图画有关的新闻，非常有意思，今天我们就一起看看比来 AI 图画有哪些新的发展吧~
比来比较明显的感受是 AI 图画越来越贴近我们每个人的生活，而最直接的表现就是比来在网络上火起来的抖音“AI 图画”滤镜。将自己的照片上传后只需几秒钟的时间，滤镜就能将其自动转换为对应的二次元动漫风。
抖音的“AI 图画”滤镜生成的结果图
上面是我自己上传图片后生成的一些结果图，可以看出虽然这个 AI 图画滤镜并不能将人物的动作、服饰或者面部特征精准还原，但整体结果还是挺不错的——人体比例、五官以及服装造型的细节还是非常准确的，色彩唯美，光影的刻画也非常到位。
但是仔细观察还是会发现一些题目，比较明显的一点就是不能准确呈现手的形态，这也是目前大部分 AI 图画模型都存在的一个显著缺陷。于是我又多上传了几张不同类型的人物照片，发现这个 AI 图画滤镜在处理单人照片时结果是最好，如果上传的图片里有多个人物重叠或紧密贴合，AI 似乎并不能准确识别；而对于猫、眼镜或者人物手持的小道具，这个 AI 滤镜则会直接选择“忽视”；甚至还会出现性别错误、画风崩坏等题目。
抖音的“AI 图画”滤镜生成的结果图
但这些题目并没有引起不满，反而有很多用户将自己的原图和牛头不对马嘴的结果图分享出来，引来网友的广泛围观转发，因 AI 顺序缺陷导致的反差令人忍俊不禁，大家纷纷表示这不该叫“人工智能图画”而该叫“人工智障图画”。
也许是看重“AI 图画”带有的娱乐性和话题性，QQ 也推出了一个人工智能图画小顺序“AI 画匠”，也是将人像照片上传后就能自动生成对应的二次元动漫风插画。我用相同的图片试了一下，发现与抖音的“AI 图画”滤镜相比，“AI 画匠”的生成时间虽然稍微久一些，但是生成的结果更为惊艳——人物更偏写实，色彩更加绚丽，画面也更加精致。对于猫这样的非人对象也可以识别并转换，就是爪子部分的细节有些失真。
QQ 人工智能图画小顺序“AI 画匠”结果图
当然了“AI 画匠”也存在一些与“AI 图画”滤镜相似的题目，但我觉得也不必细究。毕竟顺序原本设定的处理目标就是单人自拍照，对于多人照片以及非人对象的处理结果自然没有那么好。大家如果想得到好的转换结果，就上传标准的单人照片，并且尽量不要有猫、狗等非人对象入境，最好把手隐藏起来；如果是纯粹图一乐，就想看看能有多离谱的结果，那就随意啦。
QQ 人工智能图画小顺序“AI 画匠”结果图
除了越来越接近人们的工作和生活外,我们熟悉的一些 AI 图画工具在性能上也有了很大的进步和提升。
了解有关文本-图象 AI 模型的信息：
有关注过 AI 图画工具的小伙伴应该的知道 Midjourney，它与 Disco Diffusion 和 DALL·E 2 同为最早一批的文本-图象生成模型，且生成图象的质量非常不错，拥有很多的忠实用户。
比来，Midjourney 更新了其 V4 模型，在输入文本描述的末尾加上“-v4”即可启用。新模型在文本信息的理解、生成图象的细节精度、以及场景构图上都有了极大的提升。不论是写实厚涂、风格插画、还是材质渲染都有惊人表现，甚至能生成设想草图、人物三视图、游戏元素等，特别是在生成如照片般真实的图象时，可以达到以假乱真的地步。画面比例也由原来的仅支持 1:1 拓展为支持 2:3 及 3:2。
Ralph Nas 应用 Midjourney V4 模型生成的图象，精度很高，材质细节也非常逼真。图片滥觞： https://pixexid.com
William Vaughan 应用 Midjourney V4 模型生成的人物设想三视图。图片滥觞：Midjourney 民间社区
SavvyBeans 应用 Midjourney V4 模型为游戏设想的一系列风格一致的人物。图片滥觞：Midjourney 民间社区
Deadlydav 应用 Midjourney V4 模型生成的拟人动物形象。图片滥觞：Midjourney 民间社区
evncmpbell 应用 Midjourney V4 模型生成的场景原画，气势恢弘。图片滥觞：Midjourney 民间社区
Adoink 应用 Midjourney V4 模型生成的 2:3 人物海报。图片滥觞：Midjourney 民间社区
民间表示 Midjourney V4 目前仍处于 alpha 阶段，并会继续改进 v4 模型在图片分辨率、清晰度、画面比例方面的题目。Midjourney 的生成服务托管在 Discord 服务器上，想深入了解的小伙伴可以戳下面的链接：
此外，Midjourney 还与 Spellbrush 合作推出了一款新的图画工具 Niji·journey，专门生成二次元动漫风插画。生成的图象在人物设想、色彩、构成及光影都达到了很高的水平，甚至让初级画师都难以企及，让人不禁感叹 AI 图画的强大与神奇。
Niji·journey 推特民间发出的结果图。
但它目前存在一个比较严重的题目——数据集侵权。训练Niji·journey 的生成模型需要收集大量的二次元动漫风图片作为数据，但这种画风的发展时间并不长，很多优秀的画师目前仍然在世，如果擅自应用这些画师的作品作为训练数据就会存在侵权题目，而且目前Niji·journey 生成的一些插画风格已经被网友指出与知名画师高度相似。民间也表示目前应用Niji·journey 的生成图象不能被商用，大家如果有机会可以体验，需要注意规避相关方面的风险。
推特用户 @8co28 应用 Niji·journey 生成的二次元图象。