ai绘图案例讲解 ai绘图的三种基本方法是什么

AI绘图的三种基本方法

AI绘图主要基于以下三种核心技术方法：

1. 基于学习的图像生成：通过训练神经网络识别并模拟绘画过程来生成图像，需要大量训练数据和算力支持，但能生成高质量图像。这种方法的核心是扩散模型(Diffusion Model)，AI从一团马赛克开始，像剥洋葱一样层层"去噪"，最终生成高清图。

2. 生成对抗网络(GAN)：由生成器和判别器两个模块组成，生成器试图生成真实图像，判别器则判断图像真伪，通过对抗训练提高图像逼真度。例如生成人脸图像时，生成器最初可能生成模糊不清的图像，但随着训练逐渐能生成细节丰富的作品。

3. 基于强化学习的图像生成：让模型通过不断试错学习艺术绘画的颜色、线条等知识，可以生成更丰富多样的图像，但需要大量计算能力。

AI绘图案例讲解

1. 文字生图案例

使用"赛博朋克+京剧元素"提示词，可以生成融合传统文化与未来科技的画作。一个具体案例是输入提示词："超级巨大的金渐层猫咪，眼睛水灵，身体和大楼一样高，猫咪躺在上海的街头，背景是上海陆家嘴，冬日暖阳，道路上有来来往往的车辆，汽车和猫爪一样大、超现实主义，高清图"。

提示词设计可遵循"质量词+主体+风格+细节"的逻辑：

2. 图片生图案例

将人物照片转化成插画形式：

1. 上传原始图片

2. 选择风格类型(如水彩、油画等)

3. 输入文字描述

4. 选择生成尺寸比例

这种方法特别适合二次创作和特定风格复现，如将实拍图转化为水彩风格或像素风格。

3. 科研绘图案例

使用AI绘制DNA双螺旋结构：

1. 画一条直线

2. 设置效果-波纹效果

3. 通过路径查找器工具组合不同图形

4. 使用钢笔工具和铅笔工具绘制线条

科研人员还常用AI处理信号转导通路图、通过R或数据处理软件得到的生图，以及进行图表后期排版。

实用技巧

主流工具包括Stable Diffusion(开源免费)、MidJourney(高质量艺术感)等，以及国内平台如文心一格。