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现在，你只要有一台电脑，输入一段文字，就能生成一张高清的AI海报，无需任何平面设计的技巧。甚至有人借助AI的作品，赢得了索尼摄影奖和艺术比赛大奖。
这一切，都得益于Stable Diffusion团队的创新和开源。他们近日发布了最新AI绘画模型——DeepFloyd IF，一个强大的文本到图像的绘画模型，可以智能地将文字融入到图片中，实现像素级的图像生成。
DeepFloyd IF和之前的模型比又有哪些进步呢？
首先，它可以准确绘制文字，这是之前的AI绘画模型很难做到的。比如你想让它画一个霓虹灯招牌上写着“欢迎光临”，它就能把文字以合适的字体、风格、排版放在招牌上，而不是像之前的模型那样画出一些乱七八糟的符号。
其次，它可以准确理解空间关系，也就是说它能够根据文字描述中的方位、距离、大小等信息，把图像中的物体放在合理的位置，而不是像之前的模型那样画出一些不符合逻辑的场景。比如你想让它画一个“一只猫照镜子看见狮子的倒影”，它就能把猫和镜子放在前面，狮子的倒影放在后面，而不是把狮子放在镜子里面或者把猫和狮子混在一起。
除了这两个突出的优势，DeepFloyd IF还有其他一些亮点。比如它是基于像素级扩散模型的，也就是说它是直接在像素层面上生成图像的，而不是像之前的模型那样先生成一个低分辨率的图像编码，再通过超分辨率模型放大。
这样做的好处是可以提高图像质量和多样性，避免出现模糊或重复的图像。比如它可以生成64×64分辨率的小图，再经过不同层次的扩散模型和超分辨率模型放大到1024×1024分辨率。
另外，它还可以实现以图生图和调整风格、内容和细节的功能，也就是说你可以给它一个已有的图像，再给它一些新的提示词，让它在原图基础上进行修改或变换。比如你可以给它一个风景画，再给它一个提示词“雪”，让它把风景画变成冬天的样子。不像以前一样还需要对模型做微调就可直接实现。
如此惊人的Stable Diffusion模型究竟迭代了多久？
其实，这个团队在2021年底才开源了第一个Stable Diffusion模型。这个模型基于扩散模型和OpenAI的CLIP模型，能够根据文本提示生成高质量的图像，而且还能实现图像到图像的转换，比如把一张照片变成油画或漫画风格。
在2022年初推出了Stable Diffusion 2.0版本，进一步提升了模型的性能和功能。这个版本使用了谷歌的T5-XXL模型作为文本编码器，替代了之前的OpenCLIP，从而更准确地理解文本含义。
同时，这个版本还引入了像素级扩散模型，直接在像素层面进行扩散过程，提高了图像的分辨率和质量。此外，这个版本还增加了超分辨率放大器模型和深度到图像模型，分别可以实现图像的放大和深度引导的图像生成。
直到2023年4月，他们又迎来了重大突破，他们发布了全新的绘画模型DeepFloyd IF，不仅能够生成照片级的图像质量，还能够解决之前模型难以实现的两大难题：准确绘制文字和准确理解空间关系。这意味着，AI已经完全可以取代大量原画师和平面设计等岗位。或者说，取代早就已经开始了。
结语
现在AI的发展几乎是日新月异，各种人工智能的模型迭代速度甚至以月来计算，每次迭代都有加大的智能提升。面对发展迅速的AI，我们不禁要思考，人类的未来会不会被AI取代？毕竟，AI不仅能够绘画，还能够写作、作曲、编程、翻译、聊天……几乎没有什么是AI做不到的。我们还能依靠什么来保持自己的优势和价值呢？
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