如果你最近能去Twitter上閑逛，那么可能會發現涌現出大量人工智能生成的圖像。這些奇特的圖像就像奇特的算法視覺一樣，它們是由一款名為Dream的新應用程序生成的，任何人只要輸入對自己想要看到的東西的簡要描述，就可以通過該應用程序創作出“人工智能繪畫”。這很奇怪，有點不可思議，但也非常有趣。
由此產生的藝術品有其獨特的美學，由旋轉的形狀和不連貫的物體定義，色彩濃厚而夸張。然而，真正神奇的是，無論你輸入什么，應用程序都會生成一些視覺上很吸引人的東西（至少在我們習慣這些風格之前），并且以令人驚訝的恰當方式匹配你的愛好。
——Artbreeder特別擅長創建虛擬人物肖像
由此產生的藝術品有其獨特的美學，由旋轉的形狀和不連貫的物體定義，色彩濃厚而夸張。然而，真正神奇的是，無論你輸入什么，應用程序都會生成一些視覺上很吸引人的東西（至少在我們習慣這些風格之前），并且以令人驚訝的恰當方式匹配你的愛好。
這種由AI生成的藝術作品已經不新鮮，但它的質量越來越高，也越來越容易獲得。過去這類文本到圖像模型的例子包括以研究為目的的項目，如DALL-E和VQGAN+CLIP，以及更專業的商業項目，如Artbreeder（它特別擅長創建虛擬人物肖像）。有了這些工具，人工智能藝術領域近年來出現了爆炸式增長，從業者創造了從栩栩如生的羅馬皇帝到無窮無盡的流浪漢等一切事物。
——Artbreeder特別擅長創建虛擬人物肖像
AI生成的藝術在質量和易用性方面都在迅速提高
Dream是一家名為Wombo的加拿大初創公司的作品，在速度、質量和易用性上都有了進一步提高。它可以在iOS、Android和網頁上使用。該公司之前開發過一款人工智能應用程序，它可以讓你輸入靜態圖像來對口型演唱歌曲（抖音似乎也有類似技術，曾經火過一段時間）。很多人工智能藝術技術都是開源的，這意味著該公司可能在過去的工作基礎上開發了這款新應用。
一般來說，像這樣的程序是根據視覺數據集進行訓練的，視覺數據集是基于物體和風景標記的巨大的圖像庫。程序從這些圖像中挑選出一致的模式和主題，然后使用這些信息嘗試生成與用戶提示相匹配的內容。暫時還不知道Dream的算法是在哪個數據集上訓練的，但根據它的輸出，可以肯定地說它包含了廣泛的圖像——能夠生成與動畫角色和電子游戲對應的圖像。
盡管Dream有明顯的局限性，但它向我們展示了人工合成或人工智能生成媒體的未來。對于這個領域的從業者來說，這項技術的前景是無限多樣的。在未來，游戲、漫畫、電影和書籍都將根據我們的每一個瞬間和突發奇想迅速生成。盡管這種媒體要達到與人類產出相匹配的質量還有很長的路要走，但有限的混合應用將比你想象得更早出現——就像在夢中看見的東西一樣。
Dream的便捷訪問性意味著它也可以被用于其他用途。比如用在營銷中的病毒式傳播，例如游戲、電影甚至企業品牌（當然前提是這個品牌承受力要強，因為你不能完全確定出來的作品是否符合你的品牌調性，是被追捧還是被嘲諷）。傳統上，邀請專業公司或人士做這些創作需要花費很長時間，而且價格不菲。有了新工具，可能公司市場部的新手也能嘗試去創作和傳播這些作品了。