原画师惊呆：这个爆火AI真把梦境画成现实了，下载APP人人一般来说

2万美元，终究换来了数十万美元的股票。

从前，Wombo旗下的两个APP浏览生产量已经远超了8400万+，月末活用户大将近1000万。

Wombo上的艺术创作生产量已经远超10亿，Dream by Wombo这一资料也远超了1.8亿。

由此导致的利润也相当可观，去年Wombo上线4个多月末，只能靠内部广告和免费曲目库获得了数十万美元的利润。

Dream by Wombo大力支持用户购捡自己用AI分解成的文学作品。

20美元可定制一张海报，加方格的价格则从45美元起算。

这个AI是怎么素描素描的？

让AI根据文读音作素描，了解到AI的好朋友都会发觉这属于多模态分解成。

模态，指的是译文、图形、声音等不同的个人身份信息所谓。

多模态，则是把不同类型的个人身份信息融合一起。

如果给每个图片标的上文读音描述组成一对，用大生产量这种评介对去特训AI，就能让它了解到评介中间的对应间的关系。

OpenAIGNU的CLIP就是这个法则，Wombo设计者也曾在一次记者里面暗示过，他们的正则表达式里面就常用了CLIP。

CLIP常用了4亿组从网上获取的评介对做到特训，可以了解蓝色和形状，日常物品或建筑物，甚至抽象的艺术艺术创作风格比如“印象派”或“赛博朋克”。

△CLIP特训资料示例

每一次，还要应付图形分解成的部分。

这样的广府，又要代为显现出GAN了，而且这次GAN要接受CLIP的指挥。

整个流程是这样的：

首再行行分解成一张平平无奇的随机图形当可食用。

让CLIP给图形与文读音描述的相似度打分，种系统给GAN，GAN以大幅提高得分为目标的不停迭代。

整个迭代过程可以在App里面非常简单地看着。

其里面的随机性意味着AI却是不可能两次分解成同样的图形。

如果第一次结果不满意，还可以点击操纵杆用相近系统设计再行试一次。

至于Wombo的正则表达式实际常用了哪种GAN，没有官方网站。

但在招聘个人身份信息里，很低级机器学习设计者的管理人员描述里面写着，有DC-GAN经验的优再行行。

DC-GAN年所于2015年提显现出批评，是第一个常用深度线性在线分解成图形的GAN类似于。

意味着Wombo的正则表达式大概率是便是为基础改良而来。

Wombo必需线性在线而不是Transformer的理由也不难Nan。

要；还有移动App给世界性关卡常用，而且分解成的是很低分辨率图形，线性在效率上要占优势。

CLIP+GAN融合成AI素描家的方法并非Wombo首创。

CLIP于2021年1月末发表，第二天帖子@advadnoun就开始飞行测试其与各种分解成框架的组合。

终究他必需了BigGAN，将编译器发表为Colab新书The Big Sleep

中期The Big Sleep分解成的素描，怎么就让呢，总是带点精神污染，分辨率也不很低。

（建言不要去扯@advadnoun的中期体会，到底无毒）

以后西班牙关卡Katherine Crowson在此基础上发表了CLIP+VQGAN的版本。

VQGAN是CVPR 2021 Oral入选论文，将CNN的很低效率和Transformer的新系统设计融合一起，分解成的图形质生产量格外很低。

这一版Colab新书毫无疑问大行其道了一起，不少人开始体会AI艺术创作的素描，还开发新显现出各种技巧。

比如文读音预设里面转到虚幻汽缸或者光线追踪，素描质还能大幅大幅提高。

围绕CLIP+VQGAN开始转变成乡村，编译器不停有人做到简化改良，还有了除此以外获取发表AI素描作的账号。

而年所的再行行驱@advadnoun还顺利入职Adobe被选为副研究员。

但这一波AI作素描浪潮的关卡主要还是系统设计爱好者。

毕竟在Colab上开门申代为GPU、运行编译器特训AI，时不时还要执行一下报错，门槛还是有点很低了。

直到Dream by WOMBO的显现经常出现，改变了一切。

AI作素描开始被认真对待

只不过，这几年已经浮现显现出不少让AI作素描的系统设计来进行。

年所是网易在2015年推显现出的DeepDream。

以后，除了下面所述的以外，还有英伟达的GauGAN、OpenAI的DALL·E，GNU的Disco Diffusion等。

凭借着独一无二还一鸣惊人正要的在结构上，AI作素描负面影响到的圈层也越来越广泛，相当十分相似的有美术史圈、艺术艺术创作收藏品圈以及NFT科技领域。

首再行行来看美术史圈，他们接触格外多的是Disco Diffusion。

这款AI用扩散框架代替了GAN，分解成图形的质生产量格外很低，却是远超了原素描级。

尽管要在Colab上自己运行编译器，门槛不低，但还是颇受欢迎，甚至显现经常出现了除此以外获取预设词的构建文档。

知乎上已经有也有一个与之相关的热门广府题。

AI绘素描都会对美术史金融业转化成什么样的负面影响呢？

在这个讨论里面，大部分人都觉得，AI对显现出发点美术史圈的负面影响还相当极小。

但是今后呢？大家的论述大同小异。

有人并不认为AI可以带进创编者的能用；有人却觉得AI能必要取代素描师。

知乎答主@素描素描的花上噎菜并不认为，AI绘素描依旧输给不了绘素描金融业。

往远了就让，照相机无法输给写实油素描；往近了就让3D辅助也无法输给写实数绘。……如果你还是怕被抢了还好，那不妨让自己素描得好一点。因为不论什么金融业，很低科技的市场都是最难被输给的。

@鱼一般也觉得，AI将都会是专业人士素描师手里面一个不太好的来进行，可以发放很多灵感，也可以看成刚才稿常用。

@Liuuzaki虽然也赞同AI在创造性上是长板，但他并不认为，AI遇见都会取代与之文书工作方法相似的从业者。

AI相当擅长逻辑，只擅长优雅。它是天生的艺术艺术创作家，而不是设计者。

这种文书工作方法很像从前的一些美术史工编者。

而如果再行把目光延伸到艺术艺术创作收藏品圈来看，AI作素描在这几年已经导致了一些看不见可见的负面影响。

2018年，一幅由AI艺术创作显现出的肖像素描在芝加利是珠宝商很低价都会上以43.2万美元卖出。

这一价格也是该场很低价都会的最很低卖出，甚至大将近了同场很低价的印象派文学作品。

这幅素描较大的的广告，便是用GAN作素描所导致的的独一无二性。

One More Thing

最后，AI作素描还负面影响到了同样在冲击艺术艺术创作圈的NFT。

此前有人推显现出了一个和平台Eponym。

它能够利用AI将译文转化为图素描，然后再行将这些文学作品必要铸币到较大的NFT市场OpenSea。

在这个和平台上，每个译文只能分解成一幅素描作。

由它推显现出第一批NFT（3500个），在OpenSea上一夜卖显现出。

△Eponym分解成的文学作品

关于AI作素描将带进NFT科技领域的下一个趋势，也带进已经有圈内热咨的广府题。

只不过，Wombo也有回师NFT科技领域的当初。

去年年初，有位帖子在推特上向他们讲显现出：

你们是否把用户分解成的素描作铸币成了NFT？

举动官方给显现出澄清：从前还无法铸币，但是正试图考虑这一方案！

这同桌，你怎么看呢？

AI上色灵感构建库：

TheBigSleep：_o7IU7nA9UskKN5WR

CLIP+VQGAN：

Disco Diffusion：_Diffusion.ipynb

参见文档：

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[4]_hot=1

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本文来自微信政府部门号 “生产量子位”（ID：QbitAI），编者：明敏 梦晨，36氪经授权发表。

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