逆向绘画技术的核心在于其基于扩散模型的逆绘画方法。该技术通过学习真实艺术家的绘画视频,结合文本和区域理解来定义绘画“指令”,并利用基于扩散的渲染器更新画布,从而生成类似于人类艺术家绘画过程的视频。
据悉,逆向绘画技术主要分为指令生成和画布渲染两个阶段。在指令生成阶段,模型通过比较目标画作和当前画布的状态,生成精准的文本指令和区域掩码,确保只在画布上合适的区域进行绘制。而在画布渲染阶段,则利用第一阶段生成的指令来更新画布,采用先进的去噪扩散概率模型技术,逐步从噪声图像中去除噪声,生成连续的图像帧,从而呈现出完整的绘画过程。
逆向绘画技术的出现,不仅展示了AI在艺术领域的巨大潜力,也引发了关于艺术创作和原创性的深入思考。有人担心艺术家可能对此感到愤怒,认为AI技术可能威胁到他们的创作地位;但也有人认为,这项技术为学习绘画提供了非常有帮助的工具,甚至可以用来“破解”一些大师遗作,学习隐藏或失传的技术,为绘画艺术的传承和发展带来新的机遇。
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