


Mein Gemälde hat einen Preis gewonnen, obwohl es mithilfe von KI gezeichnet wurde
Dies ist ein Werk „Space Opera“, das gerade den ersten Preis im Kunstwettbewerb der Colorado State Fair in den Vereinigten Staaten gewonnen hat. Der Schöpfer des Gemäldes, Jason Allen, verriet, dass er für die Erstellung des Werks die KI-Mal-App „Midjourney“ verwendet habe.
Das Aufkommen von „Space Opera“ hat die Aufmerksamkeit der Menschen erneut auf die Integration von KI und Kunst gelenkt. Mit der Verbesserung der Technologie und Softwarefähigkeiten ist die Ära angebrochen, in der „jeder zeichnen kann“. Der Verantwortliche von Baidu Wenxin Yige sagte, dass die Integration von Computern und künstlerischem Schaffen viel Raum für Fantasie biete und KI eine positive Rolle bei der Förderung künstlerischer Innovation spielen werde.
Jeder gewöhnliche Mensch kann seine Gedanken durch Worte beschreiben und dann durch Maschinen erschaffen. Die Lern- und Schöpfungsfähigkeiten der künstlichen Intelligenz im Bereich der Kunst boomen und erfrischen unser Verständnis ständig Auch die Kunstkategorie entsteht nach und nach.
Stirbt Kunst wegen KI?
„Wir erleben den Tod der Kunst vor unseren Augen.“ Dies ist die intuitivste Sichtweise vieler Internetnutzer, nachdem sie etwas über den Entstehungsprozess von „Space Opera“ erfahren haben. Sie glaubten, dass Allens Einsatz von KI zur Generierung von Bildern völliger Betrug war, doch Allen selbst war anderer Meinung.
Er gab an, dass der Erstellungsprozess dieser Arbeit einen Monat gedauert habe, wobei er ständig Schlüsselwörter geändert und eingegeben und so genaue und spezifische Wörter wie möglich an MidJourney übermittelt habe. Nachdem er mehr als 100 Werke erstellt hatte, entschied er sich für „Ich habe ausgewählt“. Drei Bilder, mit denen ich meiner Meinung nach am zufriedensten war, habe GipaPixel AI verwendet, um die Bilder zu klären, und Photoshop verwendet, um mehrere Anpassungen vorzunehmen, bevor ich sie schließlich auf Leinwand gedruckt habe.
Dies ist nicht das erste Mal, dass KI-Werke auf der offiziellen Kunstbühne erscheinen. Im Oktober 2018 verkaufte das Kunstauktionshaus Christie’s ein KI-generiertes Werk für etwa 10.000 US-Dollar Edmond Belamy“. Der Schöpfer ließ das KI-Modell 15.000 Ölgemälde aus dem 14. bis 20. Jahrhundert analysieren und ahmte dann ein Werk mit einem ähnlichen Stil nach.
Christie’s beschreibt die Arbeit als: ein Experiment im Zusammenspiel von Kunst und künstlicher Intelligenz. Das bedeutet, dass der Kernwert dieses Auktionswerks nicht im Gemälde selbst liegt. Man schenkt der damals beispiellosen Herstellungsmethode mehr Aufmerksamkeit. Dies reicht aus, um zu zeigen, dass die durch KI-Technologie erzeugten Bilder kein Flickenteppich bestehender Bilder sind, sondern „Nachbildungen“ von Menschen nach langjährigem Maltraining ähneln.
Obwohl die Arbeiten künstlicher Intelligenz wie fast alle anderen Deep-Learning-Modelle voller Wirkung und visueller Spannung sind, sind sie nicht gut genug im Verständnis von Wissen, Argumentation und Logik. Ein weithin bekanntes Problem besteht darin, dass künstliche Intelligenz häufig seltsam geformte Hände erzeugt.
Lassen Sie uns zunächst das Prinzip des KI-Zeichnens erwähnen. Laut dem zuständigen Verantwortlichen von Baidu Wenxin Yige hat die KI die Beziehung zwischen „sprachlicher Beschreibung“ und „künstlerischem Bild“ aus den umfangreichen Daten zu Bildern und Texten gelernt, ausgehend von einem zufälligen Ausgangspunkt, der ständigen Überarbeitung der Bilder und Schließlich entsteht ein ästhetisches Endprodukt, das in hohem Maße mit der menschlichen Erfahrung und dem menschlichen Wissen übereinstimmt.
Eine menschliche Hand hat mehr als 20 Gelenke und ist eine der vielfältigsten Strukturen im menschlichen Körper. In den meisten zum Training verwendeten Bildern ist die Hand oft nicht der zentralste Teil. Unterschiedliche Winkel, unterschiedliche Entfernungen, unterschiedliche Handgesten und die Blockierung durch Schatten und andere Objekte führen dazu, dass die KI Probleme mit der Leistung der Hand hat. Frage.
Aus technischer Sicht gibt es zwei Hauptaspekte, die verbessert werden müssen, darunter die Steuerbarkeit der Generierung und die Fähigkeit, Details zu beschreiben. Derzeit gibt es für KI keine wirksamen Lösungen für Probleme wie Quantität, Logik, Beziehung und Multi-Graph-Assoziation. Beispielsweise müssen zwei Äpfel erzeugt werden, der linke ist rot und der rechte ist grün. Obwohl die Beziehung hier nicht verantwortlich ist, kann das Modell unter normalen Umständen nicht stabil korrekte Ergebnisse generieren.
Andererseits muss die Fähigkeit der KI, komplexere und regelmäßigere Details zu beschreiben, verbessert werden. Beispielsweise sollten die Fenster eines Wohngebäudes mehrere Formen haben, z. B. offen, geschlossen, jemand, der die Landschaft am Fenster beobachtet, Kleidung, die auf dem Balkon hängt usw. Die aktuelle KI-Gemälde verfügt jedoch noch nicht über solche Fähigkeiten . Ja, auch Handmalerei hat das gleiche Problem.
Das große Modell „Stärke kann Wunder bewirken“
Das letzte Mal, dass künstliche Intelligenz das Internet überraschte, war im Jahr 2020.
In diesem Jahr wurde GPT-3 geboren, das von OpenAI entwickelt wurde. Ein Entwickler führte einen Turing-Test mit GPT-3 durch und stellte fest, dass GPT-3 Fragen flüssig beantwortete und nicht so normal wie eine Maschine war. Und auch ChatGPT, das das Internet in letzter Zeit erneut schockierte, stammt von diesem Unternehmen.
Im Vergleich zu GPT-3 ist die Hauptverbesserung von ChatGPT seine Gedächtnisleistung. ChatGPT kann Konversationsinformationen speichern und den Kontext fortsetzen, um einen kontinuierlichen Dialog zu erreichen, der in Konversationsszenarien von entscheidender Bedeutung ist und das Benutzererlebnis im Konversationsinteraktionsmodus erheblich verbessert.
ChatGPT ist untrennbar mit großen Modellen, großen Datenmengen und großer Rechenleistung verbunden. Laut den Daten des Forschungsberichts von Guosheng Securities verwendet die ChatGPT-Technologiebasis das fein abgestimmte Modell der GPT-3.5-Serie, das bis zu 175 Milliarden Modellparameter aufweist. Der öffentliche Crawler-Datensatz, der hauptsächlich von OpenAI verwendet wird, verfügt über einen Datensatz in menschlicher Sprache als eine Billion Wörter. GPT-3.5 wird auf der Microsoft Azure AI Supercomputing-Infrastruktur trainiert und der gesamte Rechenleistungsverbrauch beträgt etwa 3640PF-Tage (d. h. eine Billiarde Berechnungen pro Sekunde, die 3640 volle Tage lang laufen).
Die Schlüsseltechnologie für ein qualitativ hochwertiges Anwendungserlebnis beim KI-Malen sind große Modelle. Im März 2021 veröffentlichte OpenAI das Malprodukt DALL·E für künstliche Intelligenz, das nun auf DALL·E 2 aktualisiert wurde; Internetgiganten wie Google, Meta, Baidu und Alibaba haben ebenfalls große KI-Modelle und entsprechende Produkte auf den Markt gebracht, die Inhalte unterstützen Generation.
Baidu hat Wenxin Yige auf den Markt gebracht, eine KI-Kunst- und Hilfsplattform, die auf dem Wenxin Large Model basiert. Dabei handelt es sich um ein Produkt und technisches Tool, das Baidu im Bereich „KI-Zeichnen“ veröffentlicht hat und auf der kontinuierlichen technologischen Innovation von Fei Paddle und Wenxin Large basiert Modell. . Es richtet sich an Menschen mit Designbedürfnissen und Kreativität und generiert auf intelligente Weise abwechslungsreiche KI-Kreativbilder auf der Grundlage des Wenxin-Großmodells, um kreatives Design zu unterstützen und kreative Engpässe zu beseitigen.
Wenxin Yige ist eine Produktinnovation, die durch das Wenxin-Diagrammsystem basierend auf dem Wenxin-Großmodell realisiert wird. Auf der offiziellen Website von Wenxin Yige müssen Benutzer lediglich ihren eigenen kreativen Text eingeben und den gewünschten Malstil auswählen, um schnell die entsprechenden von Yige generierten Gemälde zu erhalten. Wenxin Yige kann nicht nur großartige und wunderschöne Kunstgemälde produzieren, sondern auch kreative und hyperrealistische Bilder mit chinesischen Merkmalen. Es unterstützt mehr als zehn Malstile und verschiedene Formate wie chinesischer Stil, Animation, Illustration und Ölgemälde.
Baidu Wenxin Large Model hat einen Weg zur Industrialisierung großer Modelle erkundet. Wang Haifeng, CTO von Baidu, wies darauf hin, dass Unternehmen mit umfassenden Vorteilen in Bezug auf Algorithmen, Rechenleistung und Daten den komplexen Prozess der Modellproduktion kapseln und über niedrigschwellige und hocheffiziente Produktionsplattformen große Modelldienstleistungen für Tausende von Branchen bereitstellen und so ein großes Unternehmen bilden können Maßstabsgerechter Modell-Industrialisierungspfad.
Die Grenzen der Malerei durchbrechen
Das Aufkommen der Kamera im Jahr 1839 hatte einen enormen Einfluss auf die damalige rein manuelle Malerei. Auch der bekannte französische Künstler Delaroche beklagte: „Die Malerei ist tot!“ Doch mit der Popularität von Kameras wurde das Konzept der Fotografie als Kunstwerk allmählich von der Öffentlichkeit akzeptiert.
In der berühmten „Luddite-Bewegung“ im Großbritannien des 19. Jahrhunderts brachen zahlreiche britische Arbeiter in Fabriken ein und zerstörten Textilmaschinen und andere Maschinen, weil sie glaubten, die Maschinen hätten ihnen die Arbeitsplätze weggenommen.
Aber letztendlich ist die Malerei nicht tot, in der Kunst sind neue Ausdrucksformen entstanden und Maschinen haben der Gesellschaft zu mehr Produktivität verholfen. Der Ökonom Keynes hat einmal analysiert, dass das Aufkommen neuer Technologien zu technischer Arbeitslosigkeit führen wird. Um nicht eliminiert zu werden, müssen die Menschen ihre Fähigkeit, verschiedene Technologien anzuwenden, stets verbessern.
Der aktuellen Praxis nach zu urteilen, hat die KI-Malerei neue kreative Methoden mit sich gebracht und die Maleffizienz erheblich verbessert. Ganz gleich, ob es sich um professionelle Ersteller visueller Inhalte wie Maler, Designer und Künstler oder um Ersteller textlicher Inhalte wie Medien und Autoren handelt, KI-Malerei liefert zweifellos kreative Ideen und unterstützt das künstlerische Schaffen, wodurch sowohl Effizienz als auch Qualität verbessert werden.
Für die Zukunft werden sich Technologie und Anwendungen rasant weiterentwickeln. Aus technischer Sicht kann KI in Zukunft nicht nur zeichnen, sondern mit einem Klick auch KI-Original-Kurzvideos basierend auf Textinhalten generieren und automatisch Untertitel, Sprache, Musik usw. hinzufügen. Beispielsweise ist „Star“, geschrieben, komponiert und gesungen von der digitalen Persönlichkeit Du Xiaoxiao, auf der Vientiane·Baidu Mobile Ecology Conference 2022 das erste MV, das vollständig von AIGC erstellt wurde. Der Bildteil wurde von Wen Xin Yige komponiert Basierend auf den Liedtexten. Was die Anwendung betrifft, wird die KI-Malerei weiterhin in verschiedene Szenarien zur Inhaltserstellung integriert werden. Zusätzlich zu den üblichen Bereichen der Illustratoren und des Kunstdesigns wird sie zunehmend in der Produktion mobiler Inhalte, in Spielen, im Industriedesign, in der KI-Ausbildung und in anderen Bereichen eingesetzt Szenarien in der Zukunft.
Für herausragende Künstler ist es unmöglich, dass sie durch KI ersetzt werden. Um jedoch wettbewerbsfähiger zu sein, müssen normale Künstler möglicherweise lernen, KI für künstlerisches Schaffen zu nutzen, so wie heutige Maler digitale Zeichensoftware beherrschen müssen. Fortgeschrittene Werkzeuge werden irgendwann zu notwendigen Produktionsmitteln.
Wie der Schöpfer von Space Opera als Antwort auf die Kontroverse sagte: „Ich werde mich dafür nicht entschuldigen, ich habe keine Regeln gebrochen, ich habe gewonnen.“
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
