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起步 🖼️

近年来，人工智能（AI）彻底改变了图像设计领域，现已成为艺术家、设计师和创意人士的重要工具。 然而，如果我们以基础研究和第一个可以生成艺术图案或图形的程序为起点，人工智能的起源至少可以追溯到 20 世纪中叶。 然而，每个人都可以使用的现代形式的人工智能图像生成只是在 2010 年代才开始流行的现象。

🚀 通过人工神经网络和深度学习取得进展🧠🎨

随着计算机科学的进步和强大算法的出现，研究人员开始尝试如何将机器融入艺术作品的创作中。 重要的里程碑之一是人工神经网络的发展，它可以以类似于人脑的方式工作和学习。 这项技术使人工智能能够处理复杂的数据并识别模式，为现代人工智能艺术奠定了基础。

💥 生成对抗网络 (GAN) 的突破 🔍👥

2010 年代初，深度学习的普及取得了突破，特别是 Ian Goodfellow 及其同事于 2014 年推出的所谓生成对抗网络 (GAN)。 GAN 很快成为生成逼真图像的关键技术。 它们由两个相互对抗的神经网络组成：一个创建图像的生成器和一个评估这些图像是真实的还是由人工智能生成的鉴别器。 这种技术产生了一种更生动、更引人注目的艺术形式，吸引了公众的注意力。

🌌 Google 的 DeepDream 和超现实的图像增加了人们的兴趣 🌀📸

2015 年谷歌 DeepDream 等项目的发布，从现有照片中生成超现实的图像，进一步激发了人们对人工智能生成艺术的兴趣。 用户能够看到算法驱动的系统如何以与人类行为截然不同的方式操纵图像。 这创造了独特的、梦幻般的视觉效果，并在社交媒体上引起轰动。

💻 GPT-2 和 DALL·E 扩展了图像生成方面的 AI 能力 🤖🎨

另一个飞跃是 OpenAI 于 2019 年发布的 GPT-2，它主要是为文本开发的，但也提供了实现简单形式的图像生成的可能性。 接下来的版本 GPT-3 显着改进了这些功能，并实现了人工智能和人类用户之间更加多样化的交互。 基于GPT-3的DALL·E很快也随之推出，向公众展示了人工智能在视觉概念上的细节和创意。

🎨 易于使用的人工智能工具塑造创意景观🌈🔧

2010 年代后半叶，更易于使用的人工智能工具意味着越来越多的创意人士开始尝试人工智能。 Artbreeder 等平台和 Prisma 等应用程序利用人工智能将照片变成艺术品，使人工智能作为一种创意工具成为人们关注的焦点。

如今，很难想象没有人工智能图像生成的创意领域。 Midjourney 等人工智能工具不断发展，为用户提供创建独特图像的新机会。 现在，这些工具不再只有专家才能使用，而是任何可以访问互联网的人都可以使用。

⚖️版权和道德引发重要问题❓🔒

人工智能在图像和艺术制作中的应用也引发了有关版权和道德的重要问题。 由于人工智能是根据现有数据（通常来自人类创作）进行训练的，因此引发了关于谁拥有人工智能生成的作品的权利以及在这种情况下应如何定义原创性的讨论。

📚 图像设计中的人工智能：过去、现在和未来 📅🔮

尽管人工智能在图像创作领域已经存在了几十年，但直到最近十年才在公众眼中占据显着地位。 随着技术的不断进步和可访问性的提高，人工智能工具可能会继续影响图像的创建和查看方式。 他们突破了创造力的界限，看到这项技术如何发展以及它将在艺术的未来中发挥什么作用将是令人兴奋的。

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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 和 XR 3D 渲染机：哪个更好？ 利用 AI 进行图像创作——DALL·E 还是 Midjourney？ 还有哪些其他选择？ – 图片：Xpert.Digital

在讨论 DALL·E 或 Midjourney 哪个工具更优越时，必须考虑各个方面，以获得差异化的结果。 两者都是基于人工智能的系统，经过训练可以根据文本描述生成图像，每个系统都有自己的优势和替代方案，每个系统都服务于不同的用例和用户偏好。

🔶 达尔·E

DALL·E是OpenAI开发的程序，以著名艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯电影《机器人总动员》的名字命名。 它使用 GPT-3 的高级版本来生成具有高水平创造力和细节的图像。 用 DALL·E 创作的图像可以产生超现实且常常幽默的结果，其中一些类似于达利的艺术。

DALL·E 的优势在于对细节的关注和解释复杂指令的能力。 它不仅可以生成特定的对象，还可以非常巧妙地操纵它们的属性，例如纹理或光照。 达尔·E还能够在他的图像创作中融入文化背景或双关语。

🔷 中途

Midjourney 也是一种专门生成视觉内容的人工智能。 她似乎采取了略有不同的方法，更注重风格多样性和美学图像构成。 旅途中的图像通常表现出一种标志性风格，可以与某些艺术运动或摄影技术的特征相关联。

Midjourney 的优势之一是有效实现艺术愿景和创建非常适合作为设计师和艺术家灵感来源的图像。 根据所使用的提示，Midjourney 可以呈现不同的风格，使其成为一种多功能工具。

⚖️比较和决策支持

要决定 DALL·E 还是 Midjourney 哪个“更好”，很大程度上取决于预期用途。 如果您需要高度详细和精确的图像，并且能够深入了解细节，DALL·E 可能是正确的选择。 另一方面，如果您正在寻找独特、风格多样的图像，那么 Midjourney 可能是更好的选择。

这两种系统都有一个共同点：它们不断学习。 随着每张图像的创建和每一个新用户的反馈，他们的算法和结果的质量都会得到改善。

🔧 替代工具

除了 AI 生成图像之外，还有其他替代方案，例如 DeepDream、Artbreeder、DeepArt、RunwayML、StarGAN 和 This Person does not Exist。 选择正确的工具取决于多种因素，例如结果、易用性和道德考虑。

在艺术和设计中使用人工智能工具时，人类艺术和机器创作之间的平衡至关重要。 “更好”人工智能的选择最终取决于用户以及他们对艺术和技术的看法。

同样重要的是要注意，这些人工智能的使用引发了关于现代世界版权、真实性和创造力定义的讨论。 虽然这些技术带来了令人印象深刻的可能性，但重要的是在尊重人类艺术和机器创造的潜力之间找到平衡。 哪种人工智能“更好”的决定不仅取决于其技术能力，还取决于用户的手中以及他们对该技术的艺术和使用的理解。

选择正确的工具不仅取决于期望的结果，还取决于易用性、可访问性、成本等因素，以及最终在艺术和设计中使用人工智能的道德和创造性立场。

🌐🎨 除了 DALL·E 和 Midjourney，AI 生成图像市场上还有其他选择

🌀 深梦

谷歌开发的人工智能程序，以通过增强图像中的图案来创建非常迷幻和超现实的图像而闻名。

🌿 艺术饲养员

通过可被描述为不同图像的“基因”混合属性的过程来创建图像组合和变化的平台。 它允许用户以直观的方式创建和操作面孔、风景和其他对象。

🎨 深度艺术

专注于利用梵高或毕加索等著名艺术家的风格将照片变成艺术作品。 它专门研究现有图像的风格转换。

🚀 RunwayML

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

👤 星GAN

专门从事面部修饰的人工智能，例如可以改变图像中人的年龄或发型。

👥 此人不存在

一个网站，可以创建实际不存在的人的超现实面孔。 它基于 GAN 技术（生成对抗网络），令人印象深刻地展示了该技术已经取得的进步。

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创建高质量的产品图像是电子商务和其他数字平台成功的关键因素。 产品的真实感展示可以对购买决策产生积极影响。 随着技术的进步，特别是人工智能 (AI)，可以经济高效地创建此类图像。 下面您将找到利用人工智能创建优秀产品图像的十个基本技巧。

🧰 1.选择合适的AI软件

首先，找到合适的人工智能软件非常重要。 它应该是用户友好的，提供多功能的编辑工具，并且能够真实地显示不同的照明条件和材质纹理。

📊 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了解如何制作逼真的图像至关重要。

🤖 3. AI特性的理解

熟悉AI的功能。 了解如何调整参数以提高图像质量，例如调整阴影、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。 为您的产品尝试不同的背景、照明和定位。

💡5.反馈循环

整合反馈机制，不断审查和提高生成图像的质量。 潜在客户的反馈在这里尤其有价值。

📱 6. 针对不同渠道的优化

考虑不同销售渠道的需求并相应地调整您的图像。 不同的平台可能需要不同的图像格式或分辨率。

⚙️ 7. 自动化

使用人工智能工具提供的自动化可能性来加快流程，例如裁剪图像或针对不同设备类型调整图像尺寸。

🔄8.持续培训

定期使用新数据进行训练，让您的人工智能保持最新状态。 产品摄影的趋势在不断变化，你的人工智能应该能够跟随这种变化。

⚖️ 9. 法律方面

确保使用的任何图像数据均遵守版权法。 人工智能教材必须获得适当许可或不受第三方权利的影响。

🚀 10.面向未来的可扩展性

思考未来并选择可以与您的业务一起发展的人工智能解决方案。 高效处理大量图像的能力对于扩展生产能力至关重要。

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AI 和 XR 3D 渲染机：图像制作中的 AI – 视觉期望和美学 – 图片：Xpert.Digital

🔍 对目标群体审美的理解

在图像制作中使用人工智能不仅仅是技术问题，还需要彻底了解目标受众的视觉期望。 美学起着至关重要的作用，应该训练人工智能根据行业标准和客户期望生成图像。

🖼️产品图片的重要性

产品图片往往是客户和产品之间的第一接触点。 AI生成的图像不仅要技术一流，还要能够讲述产品的故事、唤起情感。 这包括突出产品的独特性并以有吸引力的方式展示功能和优点。

📏 质量保证和基准

建立质量保证的内部基准和指南也很有意义。 这确保了所有产品图像无论何时创建，都能传达一致的质量和品牌信息。

🌐 AI 支持的图像编辑趋势

此外，了解人工智能支持的图像处理领域的新发展和趋势可能也是有益的。 例如，基于机器学习的人工智能方法可以创建以前不可能的图像组合。

⚙️ 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可以在训练阶段后显着提高效率。 曾经需要几天或几周的过程通常可以在几小时甚至几分钟内完成。

🔝 数字时代的创新方法

满足数字时代的视觉需求需要创新的图像制作方法。 人工智能支持的解决方案提供了一个充满希望的机会来满足速度、适应性和质量的要求。

📈 动态进展和市场定位

最重要的是，在产品图像创建中使用人工智能是一个动态和渐进的过程。 采用该技术的公司可以在未来占据有利地位，并可以从在数字领域更强大的影响力中受益。 重要的是永远不要满足于现状，而要不断研究和扩展人工智能的可能性。 这是领先市场需求并创造具有启发性和销售力的形象的唯一途径。

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逼真的车床展示（3D 产品演示）- 图片：Xpert.Digital

XR 技术为创建逼真的图像提供了卓越的解决方案，并使公司能够摆脱外部媒体机构的昂贵费用。 众所周知，媒体机构制作此类图像的成本很高，因为它需要专业知识、特殊软件以及与各种专家的合作。

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