AI绘画技术论文摘要 - 深度学习与生成艺术研究综述

AI绘画技术概述

人工智能绘画技术是计算机视觉与生成模型交叉领域的重要研究方向。通过深度学习算法，计算机能够学习艺术风格并生成全新的视觉内容。

从早期的风格迁移算法到生成对抗网络(GAN)，再到最近的扩散模型，AI绘画技术经历了快速发展。这些技术不仅在艺术创作领域产生深远影响，也为计算机理解人类审美提供了新视角。

AI绘画技术已广泛应用于数字艺术创作、游戏开发、广告设计、影视特效等领域，大大提高了创意工作的效率，并催生了全新的艺术形式。

"Generative Adversarial Networks" (Goodfellow et al., 2014)

Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio

本文提出了生成对抗网络(GAN)框架，通过生成器与判别器的对抗训练实现高质量数据生成。这一框架为后续AI绘画技术奠定了理论基础，成为生成模型领域的重要里程碑。
"A Neural Algorithm of Artistic Style" (Gatys et al., 2015)

Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge

该论文首次提出使用卷积神经网络分离和重组图像的内容与风格，实现了艺术风格的神经迁移算法，为AI绘画中的风格迁移技术开辟了道路。
"Denoising Diffusion Probabilistic Models" (Ho et al., 2020)

Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel

本文提出了去噪扩散概率模型(DDPM)，通过逐步去噪过程生成高质量图像。这一方法后来发展成为当前最先进的文生图模型(如DALL-E、Stable Diffusion)的核心技术。
"High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models" (Rombach et al., 2022)

Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer

该论文提出了潜在扩散模型(LDM)，通过在潜在空间而非像素空间执行扩散过程，大幅降低了计算需求，使高分辨率图像生成变得更加高效，直接催生了Stable Diffusion等流行模型。

随着AI生成内容的普及，如何降低内容的AI痕迹成为重要课题。小发猫降AIGC工具通过多种技术手段，有效降低文本的AI生成特征，提高内容的人类化程度。

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根据需要调整改写强度、风格保持等参数

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生成降AIGC后的文本，可进行进一步编辑优化

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