AI 绘画整体认知思维导图模板_ProcessOn思维导图、流程图

发展时间线

1、一群研究员开始尝试用文本生成图像（2015年）

2、DALL-E（2021年1月）

OpenAI 宣布了 dalle，他们声称可以从任何文字中创建图像

3、开源社区训练自己的AI生成器（2021->）

开源社区基于 Google Colab，根据现有的所有已知的技术模型，制作各种各样的开源文本图像生成器。

大多生成的图像非常抽象，像素也比较低

4、Disco Diffusion（2022年2月）

发布于 Google Colab 平台的一款利用人工智能深度学习进行数字艺术创作的工具，它是基于MIT 许可协议的开源工具 可以在Google Drive 直接运行，也可以部署到本地运行

缺点：速度非常慢，动辄 半个小时起步

5、DALL-E 2（2022年4月）

OpenAI 推出 DALL-E 2 实现了更高分辨率和更低延迟，而且还包括了新的功能，如编辑现有图像。

官网：https://openai.com/dall-e-2/

优点：生成内容近乎完美，难以区分是人类还是AI作品

缺点：未公开算法和模型、需要体验资格且通过率很低、有很多限制（死亡，色情，人脸，暴力，公众的人物等。为了防止作恶/犯罪）

6、Stable Diffusion（2022年7月）

stability.ai（一个年轻的英国团队）推出 Stable Diffusion 并且开源

优点：图像媲美 dalle2 精度、开源、免费、操作简单，生成速度快（平均10-20秒）

使用已有的AI绘画云平台 （目前国内外有很多） （这里只举几例）

优点：在线（无需技术背景，注册即可使用）

基于 Disco Diffusion

1、Midjourney（2022年3月内测，5月Beta版）

官网：https://www.midjourney.com/

由 Disco Diffusion 的核心开放人员参与开发的AI生成器

介绍： 它是一款搭载在discord上的聊天机器人程序，不需要之前繁琐的操作，也没有DD十分复杂的参数调节，你只需要向mid输入文字就可以生成图像。 而且mid的模型更加的精准，dd只能生成抽象的风景，但是mid在人像上也能表现的比较好。 它是一个社区形式的产品。跟DD每个人都是独立创作不同，在mid上所有人的作品都是公开的，你用的提示词和相关的作品都是对社区里所有人可见的，你再也不需要问其他人这幅画用了什么提示词？这个特性让社区每天都不断的涌现越来越多优秀的作品和创意，每个人都可以尽情的学习他人的作品。

特点：速度快（改进了 Disco Diffusion，平均1分钟能出图）

限制：使用限制（免费版用户每月有限定的使用次数，付费版用户每个月需支付 30 美元）

基于 Dall-E 2

1、试用

官网：https://labs.openai.com/

缺点：无额外配置参数

基于 Stable Diffusion

1、DreamStudio（2022年8月开放测试）

官网：https://beta.dreamstudio.ai/dream

Stable Diffusion 官方搭建的平台

限制：使用限制（需要积分，1000积分/10$，若为默认设置，可生成约5000张图，注册实际赠送了100积分）

自己部署必须了解

Google Colab

官网：https://colab.research.google.com/

Google Colab 是一个在线的 Jupyter Notebook 环境，提供免费的 Python 环境，可以在上面运行 Python 代码，并在 Google 的云端进行计算。因此，AI 开发者可以使用 Google Colab 来进行机器学习和数据科学等相关领域的研究和开发。 例如，AI 开发者可以在 Google Colab 上安装必要的 Python 库，并导入数据集，进行数据预处理和探索性分析。然后，可以在 Google Colab 上实现并训练机器学习模型，并使用 TensorBoard 等工具进行模型可视化。最后，可以在 Google Colab 上对模型进行评估和优化，并将模型部署到产品中。 此外，AI 开发者还可以在 Google Colab 上进行论文代码的复现和实验，或者利用 Google Colab 的云端计算能力，对大型数据集进行处理和分析。总的来说，Google Colab 为 AI 开发者提供了一个方便、快捷的编程环境，可以更快速、更高效地进行机器学习项目的开发。

简单点说：使开发者可在浏览器中编写、记录和执行 Python 代码，并可利用免费的 GPU 进行 AI 模型训练等计算操作。

“免费”：是有使用量限额的，超出后需要等一段时间才能再用。或者购买 Pro 版本 $9.9/月。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一种交互式计算环境，它允许您在一个文档中编写和执行代码，并在同一文档中添加文本、数学方程式、图形和其他内容。您可以在 Jupyter Notebook 中使用多种编程语言，包括 Python、R、Julia 和许多其他语言。Jupyter Notebook 的文档格式称为“笔记本”，可以用于数据清洗、计算和可视化，并且可以在不同的应用程序之间共享。Jupyter Notebook 为您提供了一个灵活的开发环境，您可以使用它来探索数据、开发机器学习模型和进行其他类型的数据分析工作。

Google Colab 是一个在线的 Jupyter Notebook 环境。

.ipynb 文件

.ipynb 是一种文件扩展名，它表示这是一个Jupyter Notebook文件。 .ipynb 文件可以通过 Jupyter Notebook 软件打开，并且可以通过导出为其他格式（如HTML、PDF等）来分享和发布。

用户可以通过 Google Colab 打开 .ipynb 文件，并在云端进行编辑和运行。用户可以在 Google Colab 中创建新的 .ipynb 文件，或者将已有的 .ipynb 文件上传到 Google Colab 中进行编辑和运行。 用户还可以通过 Google Colab 将 .ipynb 文件保存到 Google Drive 或其他云存储服务中，以便在其他地方继续编辑和运行。

Hugging face

官网：https://huggingface.co/

Hugging face 是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，开发的应用在青少年中颇受欢迎，在上面存储了大量的 AI 模型。

模型是什么？需要了解AI领域的一些概念

模型、参数、架构、（模型）训练过程、训练数据、（模型）推理过程、微调技术等

几个重要作者机构/公司/单位

StabilityAI、Runway ML、CompVis，都是 Stable Diffusion 参与者，似乎有版权纠纷