当AI开始学画画，一次模型训练的真实手记

“那些AI画的图，到底是怎么‘学’出来的？”好像AI是个神秘的黑箱，这边输点指令，那边就吐出惊艳的作品，其实啊，这事儿没那么玄乎，说穿了，和我们小时候学画画的过程，还真有那么点异曲同工。

想象一下,你第一次拿起画笔，老师会怎么做？多半是搬出一堆大师作品，告诉你：“看，这是梵高的星空，注意他的笔触；这是莫奈的睡莲，看看色彩怎么交融。”AI学画，第一步也是这个道理——喂数据，你得准备成千上万张图片，最好是风格统一、质量上乘的，这个过程，行话叫“准备数据集”，说白了就是给AI建一个超级画册库，但这里有个坑：别什么图都往里扔，你既想让它学古典油画，又塞一堆二次元动漫，最后出来的风格可能不伦不类，就像让一个人同时临摹达芬奇和日本浮世绘，容易学岔了。

数据准备好了,真正的“教学”才开始，这时候，你得选个合适的“教材”和“教法”——也就是模型架构，现在比较火的像Stable Diffusion、DALL-E的底层技术，都离不开扩散模型，这东西的工作原理挺有意思：它不是直接学习怎么画出一只猫，而是先学习怎么把一张清晰的猫图，一步步加噪声变成完全随机的像素点；然后再反过来，学习如何从一堆噪声中，重建出清晰的猫图，这个过程，反复成千上万次，AI就慢慢摸到了门道——哦，原来猫的耳朵尖尖的，眼睛圆圆的，胡须要细。

但光这样还不够,就像学写毛笔字，描红之后得临帖，临帖之后还得尝试自己写，这时候就需要“微调”了，比如你特别想让AI学会某种小众画风——比如敦煌壁画的斑驳感，或者老版连环画的线条味道，那你就要精心挑选几十张、几百张代表作，让模型在这些图上“专项训练”，这个过程更考验耐心，参数调大了，容易“过拟合”——画什么都像敦煌壁画，连只现代手表都给你画出剥落感；参数调小了，又学不到精髓，出来的东西四不像。

我自己折腾的时候,就犯过急功近利的毛病，有一次想训练一个能画老上海月份牌风格的模型，找了两百多张图，设了挺高的学习率，结果训练出来的模型，画什么姑娘都像月份牌上的广告女郎，连画个老爷爷都面带桃花、唇红齿白，实在让人哭笑不得，后来把学习率调低，增加了数据增强（比如随机翻转、调整色调），让模型“看”得更全面，才慢慢有了点那个年代柔润又带点商业气息的味道。

说到训练,硬件是个绕不过的坎，早些年这事儿基本是大型实验室的专利，动辄几十张显卡跑好几天，现在虽然有一些云平台降低了门槛，但真要想好好调教一个属于自己的模型，还是得有点投入的，不过好消息是，社区里有很多共享的、预训练好的基础模型，你可以基于它们来微调，这就好比站在了巨人的肩膀上，不用从磨颜料开始学画画了。

模型训练好了,是不是就万事大吉？远着呢，这就好比厨师出了师，第一次独立掌勺，火候、咸淡还得慢慢摸索，你需要用各种不同的“提示词”去测试它，看看它理解的“浩瀚星空”是梵高式的漩涡，还是NASA照片般的写实，或者是儿童画里的简笔星星，这个过程里，你会发现很多意想不到的“脑洞”和“误解”，挺有意思的。

最后想说,训练AI画画，到现在为止依然是个混合了技术、艺术和一点玄学的手艺活，它没有一键完美的魔法，更多的是不断尝试、调整、失败、再来的过程，但当你看到AI终于能稳定地画出你脑海中那种模糊的风格时，那种感觉，就像教会了一个朋友一项新技能，还挺有成就感的，也许，这就是技术和创作交织的魅力所在吧。

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