1.1　什么是AI绘画

1.1.1　AI绘画的基本概念

AI绘画（Artificial Intelligence Painting）是指利用人工智能（AI）技术来生成或辅助创作绘画作品的过程。

在传统绘画中，创作者需要拿起画笔，在画板上一笔一画地绘制出创意和情感。可能需要根据光线、颜色和形状等因素，调整画笔和颜料。这个过程需要花费大量时间和精力，而且需要良好的绘画技巧和扎实的艺术理论基础，如图1-1所示。

AI绘画的过程则完全不同，用户不再需要亲自拿起画笔，也不需要深厚的艺术背景知识。只需要告诉计算机，想要画什么样的画作，例如喜欢的风格、颜色、背景、人物等。然后，计算机便会根据描述自动创作出一幅画作，如图1-2所示。

AI绘画的过程像是让计算机成为用户的个人画家，用户只需要提供创意和想法，然后让计算机帮助用户把这些想法转换为可视的艺术作品。这种方式使绘画创作变得更加方便快捷，让更多人有机会享受到创作和欣赏艺术的乐趣。

要让计算机能够画画，需要用到一种叫人工智能（Artificial Intelligence）的技术。人工智能方面的术语有很多，例如机器学习、深度学习、算法模型等。对基本概念的理解，是学习新领域知识的必经之路，接下来为读者介绍一些人工智能方面的基本术语。

1.人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）是一个广泛的概念，简单来说，任何能够让计算机或者机器“变聪明”，能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如理解语言、识别图像、解决问题、做出决策等，都属于人工智能的范畴。

2.机器学习

机器学习是人工智能的一个子领域，更加具体地说，它是实现人工智能的一种方法。机器学习的核心概念是让机器从数据中学习，而不是明确地对机器进行策略性编程。例如，通过机器学习，机器可以在观察大量的猫的图片之后，学习并理解“猫”这一概念，然后在新的图像中识别出猫。

3.深度学习

深度学习是机器学习的一种方法，它模仿了人脑的工作方式。人脑由许多神经元组成，这些神经元通过电信号来传递和处理信息。深度学习使用了称为神经网络的结构，这就像是计算机版的神经元，可以帮助计算机更好地理解和学习复杂的信息。

4.算法模型

在机器学习和深度学习中，算法模型通常指的是特定的框架或者方法，这个方法指导计算机如何从数据中学习和做出预测。

可以把算法模型想象成一个模具或一个筛子。用户将数据（如图片、文字等）放进去后，算法模型就会根据它的“形状”（也就是预先设定的规则）对数据进行处理，然后输出用户需要的结果（如预测、分类等）。深度学习中常用的神经网络模型，就像一个模拟人脑的复杂网络，数据在网络中流动，经过各种处理和转换，最后产生预测结果。这就像信息在人的大脑中流动，经过不同的神经元处理后，最终做出决策。

总而言之，算法模型就是一种指导计算机如何从数据中学习，以及如何根据学习到的内容做出预测的方法或框架。不同的算法模型有不同的“形状”，适合处理不同类型的问题。

5.模型训练

模型训练就是让机器学习或深度学习的模型从数据中学习，以便它能够完成特定的任务，例如预测、分类、生成等。

假设要训练一个模型，目的是让它能够识别图片中的猫。那么需要很多包含猫和其他物体的图片，每张图片都有标签告诉模型图片中是否有猫。这就是训练数据。

在训练过程中，把这些图片和对应的标签（是否有猫）输入模型。模型会尝试找出图片特征和标签之间的关系。模型在训练过程中会不断调整自身的参数，使得自己的预测结果尽可能接近真实的标签。

训练结束后，就得到了一个能够识别猫的模型。当给它一张新的图片（这张图片在训练过程中从未出现过），它就能判断出图片中是否有猫。

模型训练就是让模型从已知的数据中学习，以便它能够对未知的数据做出准确的预测。这个过程类似学生在学校里学习知识，然后在考试中使用这些知识解答问题一样。模型训练是学习的过程，而算法模型，就类似人脑。

6.初始化模型和已训模型

一个未经过训练的模型通常被称为“未训练模型”或者“初始化模型”。这种模型已经定义了其结构（例如神经网络的层数、每层的神经元数量等），但是它的参数（例如神经网络的权重和偏置）通常被设置为随机值或者某种特定的初始值，这时候它并未具备智能的能力。

经过训练的模型通常被称为“训练好的模型”或者“已训练模型”。这种模型的参数已经通过训练数据进行了调整，使得模型能够完成某项特定任务，如分类、回归或者生成等。