AI绘画的腾飞和野心：背后的算力与算法竞争
从“如何体验AI绘画工具”到“该选择哪款AI绘画”，AI绘画在国内仅用不到两年的时间就让网友陷入选择困难。AI绘画进入了百家争鸣的时代，一方面是因为诸如百度文心一格、阿里云通义万相等AI画师借助巨头的支持成功进入用户视野，另一方面则是美图秀秀、盗梦师等应用程序通过AI的差异化应用赢得了不少网友的喜爱。
AI绘画的繁荣离不开OpenAI团队的贡献，特别是他们的深度学习模型CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）。通过搜集了40亿个“文字-图像”训练数据，并进行了大量昂贵的训练，CLIP模型终于修成正果，推出了基于CLIP + Diffusion模型的实用化AI绘画产品Disco Diffusion。
然而，Disco Diffusion虽然在画作上带来颠覆性的视觉体验，但由于在像素空间进行计算，对计算时间和内存资源需求巨大，给了AI绘画模型Stable Diffusion、MidJourney等崛起的机会。同时，OpenAI团队还推出了DALL-E 2，其较低的硬件需求和较短的绘画时间使得AI绘画开始在大众领域传播，甚至没有绘画基础的人也能通过几句话的描述让AI帮助创作出精美的画作，AI绘画真正成为AIGC时代的现象级应用。
AI绘画初定位是生产力工具，为初学者提供绘画功能，并在动漫设计、游戏场景等领域通过智能算法为设计师自动匹配配色和构图方案，提供生产力属性的创造价值。随着互联网科技巨头的介入，AI绘画逐渐发展成为平台，除了提供文生图模型外，还支持用户在平台上训练自己的模型，降低门槛，成为AI绘画发展的重要阶段。
平台的构建使得普通人也能更快更好地训练自己想要的大模型，用户只需将照片放入新建的模型中，几分钟内即可生成属于自己的大模型，无需代码编写或数据清洗。平台化的AI绘画工具将开启AIGC领域的新一轮爆炸式增长，并衍生出模型或内容社区，通过授权、交互和共享模型数据构建大模型翻训链条。
AI绘画门的野心并不止于吸引用户流量和付费盈利。其目标是通过内容变现分享AI绘画生态成长红利。虽然AI绘画前景似锦，但要实现这一目标，需要巨大的研发和运营投入。AI绘画领域虽然有潜力，但需要无数资金和技术支持，这也决定了未来可能只有少数巨头能在其中占据主导地位。
AI绘画进入了游戏、动漫和教育等领域，除了快速生成画作外，AI作画是否能取代人类创作者成为了热议话题。AI生产力属性创造的价值才是其备受追捧的关键，其出图速度和低成本使其在某些方面胜过人工。
AI绘画也并非没有劣势。大模型是其核心竞争力，但背后的研发成本和投资回报比率的风险，以及每张图的运行成本都是不容忽视的。AI绘画领域的未来取决于出色的绘画能力、用户流量和大数据的沉淀，以及对算力和算法的持续投入。
总体而言，AI绘画已经取得了巨大的进展，但在未来的发展中仍面临着不少挑战。只有不断优化和创新，才能让AI绘画在更多领域发挥其巨大潜力。
