人工智能在过去几年里取得了很大的进步。就在最近，文本到图像合成和图像文本对比学习等多模态学习引起了公众热议。其中特别是神经网络已成功用于创意图像生成，即人工智能系统可用于根据用作输入的文本描述创建图像，即所谓的“文本到图像生成器”。
据了解，文本到图像生成器采用自然语言的文本提示，根据该描述创建图像。在2022年新发布并引起热议的AI生成器，是Open AI的DALL-E 2和Google Research的Imagen AI，均能够取得明显更好的结果并使用AI生成逼真的图像。
文本到图像生成器是如何通过AI生成的图像的？
只需要提供文本描述，然后选择所需的输出图像大小和格式。选择“生成”按钮后，AI系统将根据文本描述创建逼真的图像。而且每个生成的实例都是完全唯一的，即使文本提示是相同的
最受欢迎的AI图像生成器
不同的人工智能系统使用不同的技术和文本到图像模型，接下来介绍几款最受欢迎的AI图像生成器：
DALL-E 2
Dall-E是OpenAI创建的一个人工智能系统，可以根据文本描述生成图像，以西班牙超现实主义艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的科幻机器人WALL·E命名，DALL·E结合了机器人自动化的艺术创造力。
人工智能系统使用GPT-3 transformer模型的120亿参数训练版本来解释自然语言输入并生成相应的图像。DALL-E能够创建拟人化（类人）的动物和物体、文本渲染、转换现有图像，以及将物体和概念组合在一张图像中。
DALL-E 2是2022年发布的最新版本，它能够生成比原版本更好的逼真图像。此外，它可以补全图像中缺失的部分，这在第一个版本中是不可能的。DALL-E 2是目前性能最好的图像生成器之一。
GANpaint
这是一个文本到图像的系统，可以根据文本描述生成图像，于2020年12月在一篇研究论文中发布。该系统基于生成对抗网络(GAN)，并使用包含50000幅绘画的数据集来学习图像之间的映射文字描述和视觉图像。
Imagen AI
Imagen AI是一种AI系统，可根据输入文本创建逼真的图像，由Google Research开发。Imagen AI是一种文本到图像的扩散模型，可实现前所未有的照片级真实感和深层次的自然语言理解。
该模型有两个主要组件：用于生成图像的神经网络和用于理解文本描述的自然语言处理系统。
Imagen AI的文本到图像模型在COCO数据集上实现了最先进的FID分数，无需在COCO数据集上进行训练。在测试中，将Imagen样本输出评为与COCO数据本身的参考图像相当。这意味着，该系统可用于为在COCO数据集上普遍训练的计算机视觉算法生成训练数据。
由这些AI生成的图像和照片非常逼真，以至于人眼无法分辨它是由AI模型生成的还是由相机拍摄的。
AI图像生成器的局限性
顶级的AI图像生成模型能够提供效果惊人的图片。然而，它们并非完美无缺，在某些情况下也有局限性。即使是最先进的人工智能系统DALL-E 2和Imagen有时也会产生模糊的输出或颜色不正确的图像。
此外，它们只能根据自然语言的文本描述创建图像，无法解释高度复杂的命令或大量详细的文本。而且此类AI生成的图像并不总是真实的，有时会非常抽象或严重扭曲。
AI生成图像的实际应用和优势
在不久的将来，人工智能图像生成器可以用于许多领域，例如市场营销、电子商务、城市规划、计算机视觉等。一些实际用例包括：
营销：人工智能生成的图像可用于网站或广告材料。这有助于为特定受众创建更逼真和吸引人的视觉效果或生成自定义图形或印刷媒体。自动化方面可以在搜索或创建图片时节省大量时间。
创造艺术：AI艺术生成器可用于创建新的原创艺术作品，或生成现有艺术作品的多种变体。这些工具可以在几秒钟内以视觉方式表达文字，并生成精美的人工智能图像。
设计：设计师可以从AI反馈中获得灵感，例如，支持头脑风暴活动并探索可归因于术语或单词的不同形状或创作。如果设计师的任务是提出设计理念，则此类工具可以支持可视化具有不同形状和外观的不同对象的能力。
模拟：AI生成的图像可用于模拟现实场景，例如在城市规划中。它还可用于模拟训练环境，例如医疗和外科训练，或用于安全、国防和军事应用。
电商：在电子商务中，企业可以使用逼真的产品图像来改善客户体验，同时降低拍照和持续更新照片的成本。
广告：NLP情感分析可以通过视觉媒体更好地理解和反映情感。快速处理数据和生成图像的能力可用于超个性化广告。
教育：通过AI生成3D图像和插图可以帮助学生学习和理解复杂的概念。
媒体：该技术可用于生成风景、城市景观、表面纹理以及视频游戏或电影中的对象。
