人工智能与图像的结合：哪个更好？ DALL·E 还是中途？ 有哪些替代方案？ 十大秘诀

🧠 人工智能在图像生成领域的早期发展 🖼️

近年来，人工智能（AI）彻底改变了图像创作领域，并已成为艺术家、设计师和创意专业人士的必备工具。然而，如果我们以基础研究和最早能够生成艺术图案或图形的程序为起点，那么人工智能用于图像生成的应用至少可以追溯到20世纪中期。但如今广泛普及的人工智能图像生成技术，却是在2010年代才真正开始流行起来的。

🚀 人工神经网络和深度学习的进步 🧠🎨

随着计算机科学的进步和强大算法的出现，研究人员开始探索如何让机器参与艺术创作。其中一个重要的里程碑是人工神经网络的开发，其功能和学习方式与人脑非常相似。这项技术使人工智能能够处理复杂数据并识别模式，为现代人工智能艺术奠定了基础。

💥 生成对抗网络 (GAN) 取得突破性进展 🔍👥

2010 年代初期，深度学习的普及带来了突破性进展，尤其是生成对抗网络（GAN），它由伊恩·古德费洛及其同事于 2014 年提出。GAN 迅速成为生成逼真图像的关键技术。它由两个相互对抗的神经网络组成：一个生成器负责生成图像，一个判别器负责评估这些图像是真实的还是由人工智能生成的。这项技术催生了一种更加生动、引人入胜的艺术形式，并迅速吸引了公众的目光。

🌌 谷歌的DeepDream及其生成的超现实图像引发了人们的浓厚兴趣 🌀📸

2015年，谷歌推出的DeepDream等项目，利用现有照片生成超现实主义图像，进一步激发了人们对人工智能艺术的兴趣。用户可以看到，算法驱动的系统如何以与人类操作截然不同的方式改变图像。这产生了独特且往往如梦似幻的视觉表现形式，并在社交媒体上引起轰动。

💻 GPT-2 和 DALL·E 扩展了人工智能在图像生成方面的能力 🤖🎨

2019 年 OpenAI 发布的 GPT-2 标志着人工智能技术向前迈出了一大步。GPT-2 虽然主要用于文本处理，但也具备生成简单图像的能力。随后的 GPT-3 版本显著提升了这些能力，并实现了人工智能与人类用户之间更加多样化的交互。基于 GPT-3 的 DALL·E 也很快问世，向公众展示了人工智能在处理视觉概念方面能够展现出多么精细和富有创意的能力。

🎨 易于使用的 AI 工具正在重塑创意格局 🌈🔧

在2010年代后半期，随着更易于使用的AI工具的普及，越来越多的创意人士开始尝试使用AI。像Artbreeder这样的平台和像Prisma这样的应用程序，利用AI将照片转化为艺术作品，使AI作为一种创意工具成为关注焦点。

如今，人工智能图像生成技术在创意领域几乎不可或缺。像 Midjourney 这样的人工智能工具不断发展，为用户提供创作独特图像的全新可能性。这些工具不再是专业人士的专属，任何能够上网的人都可以使用。

⚖️版权和伦理引发了重要问题❓🔒

人工智能在图像和艺术创作领域的应用也引发了关于版权和伦理的重要问题。由于人工智能是基于现有数据（通常来源于人类创作）进行训练的，因此，关于人工智能生成作品的版权归属以及如何定义原创性的讨论就此展开。

📚 人工智能在图像创作中的应用：过去、现在和未来 📅🔮

人工智能在图像创作领域已存在数十年，但直到近十年才真正进入公众视野。随着技术的不断进步和普及程度的提高，人工智能工具很可能在未来很长一段时间内继续影响图像的创作和观看方式。它们拓展了创意的边界，这项技术的未来发展以及它将在艺术的未来扮演何种角色，都令人期待。

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数字、数据、事实和背景：人工智能——德国经济的视角——图片：Xpert.Digital

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人工智能如何塑造德国的工业格局——人工智能技术作为新的出口机会——图片：Xpert.Digital

AI与XR 3D渲染机：哪个更好？使用AI进行图像创建——DALL·E还是Midjourney？还有哪些其他选择？——图片来源：Xpert.Digital

在讨论DALL·E和Midjourney哪个工具更胜一筹时，必须考虑多个方面才能获得更深入的理解。两者都是基于人工智能的系统，通过训练根据文本描述生成图像，各有优势和替代方案，分别适用于不同的应用场景和用户偏好。

🔶 DALL·E

DALL·E 是由 OpenAI 开发的一款程序，其名称源自著名艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯动画电影《机器人总动员》（Wall-E）。它使用高级版的 GPT-3 生成图像，这些图像具有高度的创意和细节。DALL·E 生成的图像可以呈现出超现实主义且常常幽默的效果，有时甚至与达利的艺术作品有几分相似。

DALL·E 的优势尤其体现在其对细节的关注和对复杂指令的解读能力上。它不仅能够生成特定的物体，还能巧妙地操控物体的属性，例如纹理或光照。此外，DALL·E 还能在其视觉创作中融入文化背景或双关语等元素。

🔷 中途

Midjourney也是一款专门用于生成视觉内容的AI。它似乎采用了一种略有不同的方法，更注重风格的多样性和图像的美学构图。Midjourney创作的图像通常展现出一种独特的风格，这种风格可以与特定的艺术运动或摄影技巧的特征联系起来。

Midjourney 的优势之一在于其能够高效地将艺术构想转化为图像，并为设计师和艺术家提供宝贵的灵感来源。根据不同的提示，Midjourney 可以采用不同的风格，使其成为一款用途广泛的工具。

⚖️ 对比和决策辅助工具

DALL·E 和 Midjourney 哪个“更好”很大程度上取决于您的预期用途。如果您需要高度精细、能够捕捉细微差别的图像，DALL·E 或许是理想之选。但如果您追求的是风格独特、多样化的图像，Midjourney 可能更胜一筹。

这两个系统有一个共同点：它们都在不断学习。随着每张图像的生成和每条新的用户反馈，它们的算法和结果质量都会得到提升。

🔧 其他工具

除了人工智能生成的图像之外，还有其他一些替代方案，例如 DeepDream、Artbreeder、DeepArt、RunwayML、StarGAN 和 This Person Does Not Exist。选择合适的工具取决于多种因素，包括结果、易用性和伦理考量。

在艺术和设计领域使用人工智能工具时，人类艺术性和机器创造之间的平衡至关重要。最终，选择“更好”的人工智能取决于用户及其对艺术和技术的理解。

值得一提的是，人工智能的应用引发了关于版权、真实性以及现代世界中创造力定义的讨论。尽管这些技术展现出令人瞩目的潜力，但如何在尊重人类艺术和机器创造的潜力之间取得平衡至关重要。因此，判断哪种人工智能“更好”，不仅取决于其技术能力，更取决于用户及其对艺术的理解以及对这项技术的应用。

选择合适的工具不仅取决于想要的结果，还取决于用户友好性、可访问性、成本等因素，最终取决于个人对在艺术和设计中使用人工智能的道德和创造性态度。

🌐🎨 除了 DALL·E 和 Midjourney 之外，人工智能生成图像市场上还有其他选择。

🌀 深梦

谷歌开发的一款人工智能程序，以通过放大图像中的图案来创建非常迷幻和超现实的图像而闻名。

🌿 Artbreeder

这是一个用于创建图像组合和变体的平台，其过程可以被描述为对不同图像属性进行“基因”融合。它允许用户直观地创建和修改人脸、风景和其他物体。

🎨 深层艺术

它专注于运用梵高或毕加索等著名艺术家的风格，将照片转化为艺术作品。它专长于对现有图像进行风格化的改造。

🚀 RunwayML

一个创意工具包平台，即使是外行也能在没有深厚技术知识的情况下尝试人工智能并训练自己的模型。

👤 StarGAN

一款专门用于面部修改的人工智能，例如，可以改变照片中人物的年龄或发型。

👥 此人不存在

一个能够生成并不存在的人物超逼真面孔的网站。它基于生成对抗网络（GAN）技术，令人印象深刻地展示了这项技术目前的发展水平。

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在电子商务和其他数字平台中，制作高质量的产品图片是成功的关键因素。逼真的产品图片能够有效影响消费者的购买决策。随着技术的进步，特别是人工智能（AI）的应用，我们可以经济高效地制作这类图片。以下是利用AI制作优秀产品图片的十个实用技巧。

🧰 1. 选择合适的AI软件

首先，找到合适的AI软件至关重要。它应该易于使用，提供功能全面的编辑工具，并且能够逼真地呈现不同的光照条件和材质纹理。

📊 2. 数据质量和数量

使用大量高质量数据训练您的人工智能。更多的数据，尤其是高质量的图像，对于人工智能学习如何构成逼真图像至关重要。

🤖 3. 理解人工智能功能

熟悉人工智能的功能。了解如何调整参数以提高图像质量，例如通过调整阴影、反射和纹理。

🌄 4. 适应性和灵活性

利用人工智能的灵活性来模拟不同的场景和环境。尝试不同的背景、光照和产品摆放位置。

💡 5. 反馈回路

整合反馈机制，持续监控并提升生成图像的质量。潜在客户的反馈在这方面尤为宝贵。

📱 6. 针对不同渠道的优化

考虑不同销售渠道的要求，并据此调整图片。不同的平台可能需要不同的图片格式或分辨率。

⚙️ 7. 自动化

利用人工智能工具提供的自动化功能，加速图像背景去除或针对不同设备类型的图像大小调整等过程。

🔄 8. 持续培训

定期使用新数据训练您的AI，使其保持最新状态。产品摄影的趋势瞬息万变，您的AI应该能够跟上这些变化。

⚖️ 9. 法律方面

确保所有使用的图像数据均符合版权法。人工智能教育材料必须获得合法授权或不侵犯任何第三方权利。

🚀 10. 面向未来的可扩展性

着眼未来，选择一款能够与您的业务共同成长的AI解决方案。高效处理海量图像的能力对于扩展您的生产能力至关重要。

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AI与XR 3D渲染机：图像制作中的AI——视觉预期与美学——图片来源：Xpert.Digital

🔍了解目标群体的审美

在图像制作中使用人工智能不仅仅是技术问题，还需要深入了解目标受众的视觉期望。美学至关重要，人工智能需要经过训练，才能生成符合行业标准和客户期望的图像。

🖼️ 产品图片的重要性

产品图片通常是顾客与产品接触的第一印象。因此，人工智能生成的图片不仅要在技术上精湛，还要能够讲述产品的故事，唤起消费者的情感。这包括突出产品的独特性，并以吸引人的方式呈现其特性和优势。

📏 质量保证和基准

此外，建议建立内部质量保证标准和准则。这可以确保所有产品图片，无论何时拍摄，都能传达一致的质量和品牌信息。

🌐 人工智能图像编辑的发展趋势

此外，熟悉人工智能图像处理领域的新发展和趋势也可能大有裨益。例如，基于机器学习的人工智能方法可以创建以前无法实现的图像合成。

⚙️ 提高工作流程效率

将人工智能集成到图像制作工作流程中，经过初始训练期后，可以显著提高效率。以前需要几天甚至几周才能完成的流程，现在通常只需几小时甚至几分钟即可完成。

🔝 面向数字时代的创新方法

为了满足数字时代人们对视觉体验的需求，我们需要创新的图像制作方法。人工智能解决方案为满足速度、适应性和质量方面的需求提供了一种很有前景的途径。

📈 动态发展与市场定位

归根结底，人工智能在产品图像创作中的应用是一个动态且持续的过程。采用这项技术的公司能够更好地把握未来机遇，并在数字领域占据更有利的地位。然而，至关重要的是，企业绝不能固步自封，而应不断探索和拓展人工智能的各种可能性。唯有如此，企业才能始终走在市场需求的前沿，创造出能够激发消费者灵感并促进销售的视觉效果。

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