文章主题：AI图片生成技术, 图片编辑, 自然语言处理, 人工智能应用
自从AI图片生成技术爆火以后，各路玩家纷纷亲自尝试。
要不就是用AI做个头像，要不就是生成一些奇思妙想的画作。
但要我说，这些点子和今天的主人公Dinda比起来，简直就是不值一提。
思路打开一点嘛。
用高科技应付长辈？
Dinda，作为YouTube的一名照片编辑，遵循“近水楼台先得月”的原则，他每天的主要工作就是与图片编辑软件进行紧密的接触和合作。
最近，Dinda遭遇了全世界大龄青年都会面临的问题——来自长辈的催婚。
然而，Dinda小哥在事业上尚未取得成功，如何考虑子女之情呢？然而，来自长辈的压力又无法忽视，因此，他只能选择一条道路来解决这个问题——欺骗长辈。
在过去，伪造事实是一项充满挑战的任务。为了找到一个了解内情的异性伙伴，并安排一次“一日情侣”的约会，需要费尽心思。一旦双方家长见面，只需尽量模糊事实真相，就能轻松应对。
但是不得不说，风险挺大的。一个大活人，可不能随时都配合着应付来自长辈的检查。
Dinda提出了一个巧妙的解决方案。她认为，如果能够利用DALL-E生成大量自己和女朋友互动的照片，然后定期向长辈分享这些照片，就可以轻松应对日常社交场合了。
作为一名文章写作高手，我会以专业的高标准重新组织原文内容，使其表达更为准确、清晰和有深度。Dinda是一位技术娴熟的图像编辑师，她最近采用了DALL-E的图像修复功能来进行操作。这个功能使得用户可以轻松地擦除图片中的一部分，同时DALL-E会根据用户输入的文字自动填补空缺的部分。这种技术的出现，无疑极大地提高了图像编辑的效率和精准度，使得即使是初学者也能够轻松完成高质量的图像处理任务。
因此，Dinda精心调整了自己的自拍照片，同时清理了周围的空间，留出了一个恰好能够容纳她想象中的女朋友的位置。
接着，他在指令中输入——一个有女朋友的男人。
然后，啪。
这还不算完，一般和修图打交道的人都很重视细节。
为使生成的图像更加真实，Dinda将虚拟女友的面部进行了裁剪，并将其导出至名为GFP-GAN的人工智能图片编辑软件中。
这个程序允许用户Dinda对图像进行微调，以便使其看起来更加真实。完成微调后，她可以将修改过的图片放入Photoshop中进一步编辑。在完成所有必要的调整后，她可以将图片放回原始状态，从而获得最终的完美效果。
这样一来，生成的照片就无可挑剔了。
Dinda表示，「就算我告诉别人这张照片是生成的，90%的人也不知道哪里是动过的。」
与此同时，他还演示了照片编辑人员如何使用同样的技术在AI的帮助下把人去掉。
还是一样的把要去掉的人身上涂抹一下，DALL-E就会生成一个替代背景出来。虽然背景很复杂，但是生成出来的图片也还可以。
超凡图像生成工具！
DALL-E究竟是什么呢？
我不允许还有人没听说过DALL·E。毕竟，现在都出到2代——DALL·E 2了。
这是一款由OpenAI开发的转化器模型，全部的功能就是把「话」变成「画」。
具体来说，DALL·E是一个有120亿参数版本的GPT-3，被训练成了使用文本生成图像的模型。背后的数据集是文本-图像的对应集。
比如上面这几张图，有戴帽子的狗，做实验的熊猫，还有长得像星云的狗狗。有没有觉得，哪怕不合常理，但是并不违和？这就是DALL·E能做到的。说起DALL-E的源头，其实是研究人员从GPT-3那里得到了启发。GPT-3是个用语言生成语言的工具，而图像GPT则可以用来生成高保真度的图片。
研究人员发现，用文本来操控视觉，是可以做到的。也就是这样，DALL·E成为了一个和GPT-3一样的转化器。
在此基础上，研究人员又开始琢磨同时用文本描述多个物体，生成一张图。这些物体各自的特征、之间的空间位置关系全都交给文字来描述。
比方说，输入文本：一只戴着红帽子、黄手套，穿着蓝衬衫和绿裤子的刺猬。为了正确生成对应的图片，DALL·E不仅要正确理解不同衣服和刺猬之间的关系，还不能混淆不同衣服和颜色的对应关系。
这种任务被称作变量绑定，在文献中有大量的相关研究。
可以说，DALL·E从1代到2代，就是这么一个个小任务走过来的。最终能够呈现的就是一个不错的文本-图像转化器。
T2I究竟有多卷？
要说今年最火的AI便是多模态人工智能崛起。
上半年，文本生成图像AI模型（T2I）各家争霸。
除了DALL-E，谷歌自家Imagen、Parti，Meta的文本图像生成工具Make-A-Scene，再到现在大火的Stable Diffusion、谷歌文本3D生成模型DreamFusion都在扩充着文本转图像的应用。
先是4月，在GPT-3大模型的加持下，Open AI对画图界的扛把子DALL-E进行了2.0版的全面升级。
和上一代相比，可以说，DALL·E 2简直就是直接从二次元简笔画走向超高清大图：
分辨率提升4倍，从256×256提升到了1024×1024，并且生成图像的准确率也更高！
5月，谷歌不甘落后推出AI创作神器Imagen，效果奇佳。
仅仅给出一个场景的描述，Imagen就能生成高质量、高分辨率的图像，无论这种场景在现实世界中是否合乎逻辑。
6月，谷歌再次推出了新一代AI绘画大师Parti。
要说Imagen和Parti不同地方，便在于采取了不同的策略——自回归和扩散。
Parti是一个自回归模型，它的方法首先将一组图像转换为一系列代码条目，然后将给定的文本提示转换为这些代码条目并「拼成」一个新图像。
7月，Meta公布了自家的AI「画家」——Make-A-Scene，通过文本描述，再加上一张草图，就能生成你想要的样子。
最重要的是，构图上下、左右、大小、形状等各种元素都由你说了算。
可以看到，DALL-E 2、Imagen等仍然停留在二维创作，无法生成360度无死角的3D模型。
而谷歌发布的文本3D生成模型DreamFusion便开辟了这一新路线。
训练后的模型可以在任意角度、任意光照条件、任意三维环境中基于给定的文本提示生成模型。
而且整个过程既不需要3D训练数据，也无需修改图像扩散模型，完全依赖预训练扩散模型作为先验。
由此可见，在文本转图像这块，各大厂已经卷上了新高度。
甚至有人称，今年文本转视频AI模型暂时还不会到来。
没想到的是，Meta和谷歌再次打破了这一预言。
T2V已来！
9月底，Meta最先公布了文本一键生成视频模型Make-A-Video。
这一模型厉害到什么程度？
除了可以把文本变成视频之外，它也可以把静态图变成Gif、把视频变成视频。
这一模型发布后，就连图灵奖得主Yann LeCun称，该来的都会来。
比如「马儿喝水」，生成如下效果：
猫主子拿着遥控器在看电视
简直AI导演上线。
紧接着10月，谷歌还是文本视频模型两连发。
先是Imagen Video，与Meta的Make-A-Video相比最突出一个特点就是「高清」。
它能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。
与此同时，还有Phenaki模型，让骑马的宇航员也动了起来。
这一模型能根据200个词左右的提示语生成2分钟以上的长镜头，讲述一个完整的故事。
在文本转视频上，下一个谁会接棒？
参考资料：
https://petapixel.com/2022/10/14/photographer-creates-ai-girlfriend-to-stave-off-nosy-relatives/
AI图片生成技术, 图片编辑, 自然语言处理, 人工智能应用
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