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来源: АrсhDаilу

像 DALL-E 或 Midjourney 这样的人工智能系统可以执行创造性任务吗?

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最近,我们目睹了图像生成过程的重大转变。 最近机器学习和人工智能的涌入和增长引发了关于创造性过程通过技术演变和发展的方式的问题。 DALL-E、DALL-E 2 和 Midjourney 等系统是经过训练的 AI 程序,可使用文本-图像对数据集从文本描述中生成图像。 多样化的功能包括创建动物和物体的拟人化版本,以合理的方式组合不相关的概念,以及对现有图像应用转换。

DALL-E 和类似系统能够为探索语言的组成结构的各种句子创建合理的图像。 DALL-E 具有 3D 渲染引擎的一些功能,但区别在于输入的性质。 对于 3D 渲染,必须详细指定输入,而 DALL-E 通常能够“填补空白”。 它还可以独立控制少量对象的属性。

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最令人兴奋的功能之一是能够组合不相关的概念。 这种能力可能会对建筑和设计领域产生影响,因为它可以让建筑和产品设计从看似不相关的概念中汲取灵感。 人工智能生成模型鼓励设计师从新的角度探索更多的设计可能性,因为它缩短了意图和执行之间的时间。 它们提供了一种可访问的方式来处理数据并为创造性问题生成富有想象力的解决方案。

一些研究人员将这些称为“人工意外发现”,即最大限度地提高意外发现机会的系统,开辟了超越经典方法的创造性能力范围。 建筑师们已经在尝试使用这些工具来探索复杂的问题,例如城市规划和现有空间的可能性。 其他人则将建筑关键词与当代设计陈词滥调、流行文化和各种艺术风格相结合来设计建筑,或者只是探索设计趋势和技术的本质。

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虽然这些模型有局限性,但该领域正在以前所未有的速度发展。 最近,Apple 发布了“神经架构师”高迪,通过“上楼”或“穿过走廊”等文本提示创建 3D 场景,使这一过程更进一步。 很难预测这些发展将把我们带向何方,但已经可以感受到它们的影响。 在建筑和设计领域,这些可以理解为快速探索、优化和测试创意设计的强大工具。

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