关于AI 绘画，我给你总结了一份详细的关键词（Prompt 知识）

写在前面

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景被发掘。其中，AI绘画是一种新兴的领域，其应用范围涵盖了数字媒体、游戏设计、动画制作、艺术创作等多个领域。在本文中，我们将介绍AI绘画的基本概念、发展历程、技术原理以及应用前景。

基本概念

AI绘画是利用人工智能技术进行图像生成和图像编辑的过程。它主要包括两个方面，一个是基于机器学习的图像生成，另一个是基于计算机视觉技术的图像编辑。其中，基于机器学习的图像生成包括了GAN、VAE、PixelRNN等多个模型，可以通过学习大量真实图片的样本，生成出具有类似特征的虚拟图片。而基于计算机视觉技术的图像编辑则是在生成的图像上进行编辑，包括风格迁移、超分辨率等技术，可以对图像的颜色、纹理、清晰度等方面进行调整。

技术原理

AI绘画的技术原理是基于机器学习的算法和神经网络模型。这些模型可以学习和识别图像中的特征，并且可以自动生成新的图像。

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（图片源于网络）

以下是一些常用的AI绘画技术和它们的技术原理：

基于规则的方法：这种方法是最早的AI绘画技术之一，它基于一系列预定义的规则来生成图像。这些规则可以是关于颜色、形状、纹理、线条、角度等方面的规则。计算机程序员将这些规则编码到算法中，然后程序通过这些规则生成图像。虽然这种方法可以产生一些简单的图像，但它们通常缺乏创造性和想象力。
基于神经网络的方法：这种方法是目前最流行的AI绘画技术之一。它基于深度神经网络模型，通过学习大量的图像数据集来生成新的图像。神经网络模型可以自动识别图像中的特征，例如轮廓、颜色、纹理等。通过这种方式，神经网络可以自动学习生成新的图像。常用的神经网络模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。
生成对抗网络(GANs)：这是一种基于神经网络的技术，它可以生成逼真的图像。GANs由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成图像，判别器负责判断生成的图像是否真实。这两个网络不断交互，生成器通过学习从判别器反馈的信息中改进生成的图像，直到生成的图像足够真实。
风格迁移技术：这是一种基于神经网络的技术，它可以将一种图像的风格应用到另一种图像上。它通过将输入图像和风格图像传入神经网络模型，学习如何将输入图像的内容和风格合成到一起生成新的图像。这种方法可以生成非常有趣的艺术品。

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（图片源于网络）

AI 绘画教程

AI 绘画渠道

目前有三种渠道：

1.AI绘画模型发布的官网（外国公司，网站访问速度较慢，大都需付费）
- Stable Diffusion官网：https://beta.dreamstudio.ai/dream
- NovelAI官网：https://novelai.net/
- Midjourney官网：https://www.midjourney.com/home/

2.使用github上已开源AI绘画模型（门槛较高，显卡要求较高）

3.接入 APISpace AI 绘画 API （简单，最易上手，开箱即用）

AI 绘画 API 接入教学

登录注册 APISpace，获取 API 使用密钥

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注册成功后，我们在页面导航菜单点击 【我的 API】进入 【访问控制】页面，即可看到平台提供的密钥。

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在线测试 AI 绘画 API

打开 AI 绘画 API 详情页，点击【免费试用】

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试用成功后系统自动进入测试界面

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AI 绘画教学

这些 AI 绘画最基本的两种玩法是 “文生图” 和 “图生图”

文生图：用户输入文本描述，即 prompt，AI 就会根据用户输入的文字生成符合文本描述的图像。

这个 prompt 可是非常有讲究的，举个例子，比如你要使用 AI 生成一只猫的图片，你不能只简单地输入“一只猫”。如果你这样做，生成的图片可能不会十分美观。相反，你需要考虑许多因素。

例如，你要生成的猫是什么颜色？什么品种？你要生成的是全身照还是特写某个部位？它的姿势是正面、侧面还是背面？你要的风格是速涂、草稿、线稿、油画、设计图、概念设计、速写、立绘还是厚涂？你要使用的是 2D 还是 3D 技术？光效方面，你需要全局光照、柔和光照、边缘照明、体积照明还是电影照明。。。

如下图：

关于AI 绘画，我给你总结了一份详细的关键词（Prompt 知识）

图生图：就是用户输入图片和文本描述，生成符合图片参考和文本描述的图像。举个实用的例子，你可以只画一个线稿，然后让AI在你的线稿上的基础上继续作画，达到成品的效果。

关于AI 绘画，我给你总结了一份详细的关键词（Prompt 知识）

详细的 prompt 教程可以参考以下网站：

Prompt: 关键词（Prompt 知识）

AI 绘画 API 代码接入

Java

OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder().build();
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{"task":"txt2img.sd","params":{"model":"art","text":"玫瑰花","w":512,"h":512,"guidance_scale":7.5,"negative_prompt":"cropped","sampler":"k_euler","seed":-1,"num_steps":20},"model":"art","text":"玫瑰花","w":512,"h":512,"guidance_scale":7.5,"negative_prompt":"cropped","sampler":"k_euler","seed":-1,"num_steps":20,"notify_url":""}");
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://23329.o.apispace.com/aigc/txt2img")
  .method("POST",body)
  .addHeader("X-APISpace-Token","替换成自己的 API 密钥")
  .addHeader("Authorization-Type","apikey")
  .addHeader("Content-Type","application/json")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.println(response.body().string());

PHP

<?php

$client = new http\Client;
$request = new http\Client\Request;

$body = new http\Message\Body;
$body->append("{"task":"txt2img.sd","params":{"model":"art","text":"玫瑰花","w":512,"h":512,"guidance_scale":7.5,"negative_prompt":"cropped","sampler":"k_euler","seed":-1,"num_steps":20},"model":"art","text":"玫瑰花","w":512,"h":512,"guidance_scale":7.5,"negative_prompt":"cropped","sampler":"k_euler","seed":-1,"num_steps":20,"notify_url":""}");

$request->setRequestUrl("23329.o.apispace.com/aigc/txt2img");
$request->setRequestMethod("POST");
$request->setBody($body);

$request->setHeaders(array(
  "X-APISpace-Token" => "替换成自己的 API 密钥",
  "Authorization-Type" => "apikey",
  "Content-Type" => "application/json"
));

$client->enqueue($request)->send();
$response = $client->getResponse();

echo $response->getBody();