别光会画了，来聊聊AI绘图是怎么学画画的

最近刷到各种AI生成的图,你是不是也手痒试过几个工具？输入几个关键词，“啪”一下就出一张看起来挺像样的画，但不知道你有没有好奇过：这些AI绘图工具，它凭什么能“画”出来？它脑子里那些五花八门的风格、精准到头发丝的细节，到底是从哪儿来的？今天咱不聊怎么用，咱往深了扒一层，聊聊它的“基本功”是怎么练成的——也就是所谓的“AI绘图模型训练”，这过程，说白了，有点像教一个完全没接触过世界的“数字婴儿”学画画。

首先得打破一个迷思,AI绘图不是真的有个小人在里头照着参考书临摹，它背后是一套复杂的数学和计算模型，最常见的就是“扩散模型”，你可以把它想象成一个极度抽象的“大脑结构”，训练它，就是往这个空荡荡的“大脑”里，海量地、反复地“灌”图片和对应的文字描述。

这个过程分几个关键阶段,我尽量说得像回事儿，不整那些玄乎的词。

第一阶段：填鸭式喂图，建立最底层的“视觉直觉”。 一开始，这个模型啥也不懂，研究人员会找来一个巨型的“图片-文字对”数据集，可能包含数亿甚至数十亿张图，每张图都配有描述它的文字标签，一只在沙发上睡觉的橘猫，阳光透过窗户”，训练开始了，模型的任务不是一开始就学会生成，而是先学会“破坏”和“理解”。

怎么理解？训练过程会主动给清晰的图片加入随机的“噪声”（就是那些电视雪花一样的点点），直到图片变成一团完全无法辨认的混沌，再让模型尝试从这团混沌中，一步步把噪声去掉，试图还原成最初的清晰图片，在这个过程中，它被迫去“观察”和“记忆”：哦，当文字提到“猫”的时候，在去噪的过程中，那些像素点慢慢会聚拢成某种有耳朵、胡须、毛茸茸的形态；提到“沙发”，则会形成有特定纹理和结构的块面，经过无数次这样的“破坏-重建”练习，模型就在海量数据里，默默建立起了文字概念和视觉特征之间巨量、复杂的关联，它学会了什么是“边缘”，什么是“纹理”，什么是“光影关系”，但它自己并不知道这些词，它只知道一堆数学概率——当出现某些数据模式时，它们很可能对应着“猫耳朵”。

第二阶段：学会“听指挥”，也就是文本引导。 光会重建还不够，那只是个超级复读机，我们得让它能根据我们的一句话，画出指定的东西，这就需要“文本编码器”的加入了，在训练时，图片对应的文字描述会被转换成一种机器能深入理解的“向量”（你可以理解为一种高度浓缩的语义密码），模型在学习去噪重建图片的同时，也会“盯”着这段文字密码，它要学习的是：当这段密码出现时，去噪过程应该朝着哪个方向进行，同样的初始噪声，当文字密码是“一个苹果”时，去噪结果应该呈现红色圆形物体；当密码是“一个橘子”时，就应该变成橙色球体，通过海量配对数据的训练，模型最终把文字密码的细微差别，和图像生成的视觉路径牢牢绑定在了一起，这才实现了我们输入“星空下的梵高风格咖啡馆”，它能调动起“星空”、“夜晚”、“梵高笔触”、“咖啡馆建筑”这些分散学到的特征，并把它们合理地组合起来。

第三阶段：调教与精修，形成“风格”和“道德”。 用大众数据集训练出来的，是个“通才”，但可能不够精，也容易出问题（比如画不好手，或者生成不合适的内容），所以就有了“微调”，这就好比给这个通才请了个专项私教，你想让它特别擅长画二次元人物，那就用成千上万张高质量的二次元图，在原有模型基础上再做小规模的强化训练，这个过程会让模型在二次元这个领域的能力急剧强化，生成效果更精准、风格更稳定。

还有一个至关重要的调教环节：对齐与安全训练，研究人员会通过人工反馈等方式，努力让模型的行为符合人类期望，当用户输入某些危险或不良指令时，模型应该拒绝生成；或者尽量让画出来的人体结构更合理，手不要变成六根手指，这个环节很难，目前也远未完美，但正是它在试图给AI这匹野马套上缰绳。

下次当你惊叹于AI绘图的神奇时,可以这么理解：它那看似瞬间迸发的“创造力”，其实是建立在对海量人类创作成果的“深度消化”之上的，训练，就是那个漫长、耗资巨大（想想那电费和显卡！）的消化与重构过程，它没有灵感，有的只是概率；它不懂艺术，但通过数据学习了艺术的模式。

这个过程本身也引发了很多思考,它学的都是已有的东西，那它的“新”是什么？它消化了无数艺术家的风格，这其中的版权边界又在哪里？这些问题的答案，可能就和训练模型一样，需要我们在不断的尝试、碰撞和调整中去寻找了，但无论如何，了解它怎么“学”的，至少能让我们在使用时，多一分了然，也多一分审视，毕竟，工具越强大，背后的人，就越需要清醒。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai绘图模型训练是什么意思