从这些图像中,早期宇宙中的星系可以通过其多波长的颜色这一特征来区分。随着宇宙的扩张,光的波长被拉长,而来自这些最年轻的星系的光被拉长了14倍之多。天文学家们寻找那些在红外线中可见的微弱星系,但它们的光在一个关键波长处突然中断。每个星系光谱中的截止点的位置会因宇宙的膨胀而发生偏移。JADES团队搜索了韦伯的图像,寻找这些独特的候选者。
在对超级用户的非正式调查中,我发现他们只有大约40%的时间花在寻找实用图像上。大多数AI图像用在以前没有图像的地方。它们通常不会取代人类艺术家创作的图像。例如,它们可能是为了说明自己没有艺术天赋的人的纯文本时事通讯,或者是雇用某人的时间和预算。正如一个世纪前机械摄影并没有扼杀人类插图,而是显着扩大了图像出现的地方,人工智能图像生成器也为更多艺术开辟了可能性,而不是更少。我们将开始看到上下文生成的图像主要出现在目前空白的空间中,例如电子邮件、短信、博客、书籍和社交媒体。
在图像中寻找某些明显的区域信息作为特征区域,然而在实际应用中寻找到特征区域后,采用最多的还是区域的形心点,所以这类算法要求特征区域提取的精度非常高。
在既有的艺术形式中寻找富有创造性的表达,一直是艺术创新与发展的重要途径。如今,中国照相写实绘画已然超越了技术至上的传统,众多艺术家的创作实践逐渐转向对作品观念的探索,并从图像与媒介等多个维度寻求新的突破。
在过去的六个月里,我用AI创作了几千张炫酷的图像,经常在无休止地寻找隐藏在代码中的更多美感的过程中失眠。在采访了这些AI的开发者、高级用户和其他早期采用者之后,我可以做出非常明确的预测:生成式AI将改变我们设计几乎所有事物的方式。但是,没有一个人类艺术家会因为这项新技术而失业。