(=ﾟωﾟ)=是不是冷场了，埋一下

喂数据然后人工命名特征，再给文字和框架进行产出？

生硬的模仿吧
我用novelai输入an94出来的是少女前线的an94，然后我又追加输入gun出来的是an94拿着一个我认不出来的枪

( ﾟ∀。)人工智能相关都可以从周志华的西瓜书开始看，挺简单的。
虽然讲的是机器学习。

没有版权( ﾟ∀。)

吃掉很多画师的无数张图，把所有高光扣下来，发丝扣下来，手指扣下来，整体形状扣下来，把所有能扣下来的都扣下来，然后重新组合( ﾟ∀。)
所以说ai没有版权拼接怪没什么问题( ﾟ∀。)

虽然还没读过这篇ai的论文
也不知道有没有
但一般这种生成式模型
都是从最糊的四个像素开始逐渐增加细节
直到ai将生成的图片鉴定为数据集里的图片为止|∀ﾟ
倒也不是真的在抠图啦

>>No.52684846
那这是否算一种逆向描图( ﾟ∀。)

>>No.52690141
我觉得可以算
在我的认知里这种操作比较像油画( ﾟ∀。)

>>No.52684780
先叠甲：相关论文没看（也没时间琢磨( ;´д`)），以下原理都是本科选修课上听的图像解析和深度学习的皮毛，有大佬请指点
目前的AI就是把原图拆分切割，每一个像素打成数字，然后分析这些数字的排列。举个例子就是，你拿excel打个500*500的表格，每个格子里填上0-255的数字，然后看这些数字怎么排有什么规律整体结构如何，接下来在第二个表格里按着相似的结构和排列进行填充，反复这个过程直到填满被要求的大小。目前AI画图的方式大致如此，迭代的是中间认识的步骤，所以只是形而上学，只有单图层，没有逻辑结构。如果要进一步模仿人类作画就需要拆分作画流程，去喂它全流程的作画步骤，不过这种训练集想想也没多少，人画师也不愿意出嘞( ﾟ∀。)

>>No.52608553
需要了解训练集，测试集，模型。
有1000个用户买了杯子以后又买了润滑油。
这是训练集。
于是电脑知道了，买了杯的人可能也想买润滑油。这是模型。
你问电脑有个人买杯子了，他还想买什么呀？电脑告诉你，他还会买润滑油。这是测试集。
同理可推。录一个名词gun，哎呀，经过训练的模型认为某个图形就叫做枪。然后合理的给你添加到画里面。这个合理位置来自于其他带有gun的图片中gun所在的位置。

>>No.52684780
并不是，
ai最开始有一个公式，这个的公式参数最开始是随机的

拿出一个图和一个词条叫“少女”告诉ai，我给你一个“少女”的词，然后你就给我生成一个这个图

然后ai发现在这个公式这里增加几百万项，那里修改几千万个参数就刚好可以生成这个图

但只生成一张图肯定是不够的，于是在巨量的学习下ai就不断的微调参数。调整这几百万个参数可以生成眼睛，调整那几百万个参数可以生成头发，接着调整再调整一堆参数可以把它们放到合适的位置

最后我们调整好了这个公式的所有都参数，我们把这个公式本身叫ai或者模型，这堆参数叫做模型数据集

>>No.52684780
ai并没有拼接，ai只是给人从文字变为画这个过程从数学上找了一个合适的公式

>>No.52624737
他们说命名匹配是clip，是真的么？但是clip我还没有看懂。|∀ﾟ

( ﾟ∀。)……怎么还有说AI是拼接的