重返AI绘画的青涩年代：那些奠定基石的“老”软件与技术112

您好！作为您的中文知识博主，今天就带大家乘坐时光机，一起回到AI绘画的“青涩年代”，探寻那些虽然现在看来略显“古老”，却为今天AI艺术繁荣奠定基石的先驱们。
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你是否曾被Midjourney、Stable Diffusion等新一代AI绘画工具生成的惊艳作品震撼？从超现实主义的奇幻场景，到逼真程度堪比专业摄影的照片，这些工具仿佛拥有了魔法，将我们的想象力瞬息间转化为视觉现实。然而，在这些璀璨星光与便捷操作的背后，AI绘画也曾经历漫长而充满探索的“青涩年代”。今天，就让我们一同乘坐时光机，回溯AI绘画的发展历程，聚焦那些开创时代、奠定基础的“老版”AI绘画软件与技术。

一、定义“老版”：AI绘画的史前与早期文明

当我们谈论“老版AI绘画软件”时，并非指功能落后，而是带有鲜明的时代印记。它通常指向2022年通用普及型文本生成图像模型（如DALL-E 2、Stable Diffusion 1.x系列）问世之前，那些偏学术、开源、甚至需要一定代码基础或专业配置才能运行的工具和框架。它们不像今天这般“傻瓜式”操作，但每一步探索都充满了突破性的意义。

这个时期大致可以划分为两个阶段：

史前文明（2014-2016）：以深度学习在图像识别领域的突破为契机，探索神经网络在图像生成上的潜力。代表是DeepDream和神经网络风格迁移（Neural Style Transfer）。
早期文明（2017-2021）：生成对抗网络（GANs）的崛起，以及文本-图像预训练模型的初步尝试，如CLIP、VQ-GAN+CLIP等，它们是连接史前和现代的关键桥梁。

二、开山鼻祖：DeepDream与神经网络风格迁移

1. Google DeepDream：梦境的初现 (2015)

提及AI绘画的源头，Google的DeepDream绝对是绕不开的名字。它并非严格意义上的“绘画软件”，而是一个基于卷积神经网络（CNN）的图像处理实验项目。DeepDream的原理是反向利用图像识别网络：当网络识别到图片中的某种特定模式（比如狗的眼睛、鸟的翅膀）时，会通过算法增强这种模式，并将其“画”到图像中。结果往往是超现实、迷幻、充满生物特征的梦境般视觉效果。

DeepDream的独特之处在于，它让世人第一次直观地看到了神经网络“思考”和“想象”的方式，展现了AI在创造艺术上的可能性。虽然其生成结果往往带有强烈的“AI幻觉”，但它无疑是AI艺术的启蒙之作，激发了无数研究者和艺术家的好奇心。2. 神经网络风格迁移（Neural Style Transfer, NST）：艺术的重构 (2015)

与DeepDream几乎同期，由Leon Gatys等人提出的神经网络风格迁移技术，则以更为优雅和艺术化的方式，开创了AI绘画的新局面。NST的核心思想是将一张“内容图像”的语义内容与另一张“风格图像”的艺术风格进行分离，然后将风格图像的风格应用到内容图像上，生成一张全新的图像。

这项技术瞬间风靡全球，你可以用梵高的《星月夜》风格去渲染自己的自拍照，或者用莫奈的笔触重绘城市风光。NST的出现，不仅展示了AI理解并模仿艺术风格的潜力，更为后来的图像生成和编辑技术提供了宝贵的思路。虽然早期的NST实现需要耗费大量计算资源，且生成速度较慢，但它将“内容”与“风格”解耦的巧妙构思，至今仍被广泛借鉴。

三、崛起的力量：GANs与初步的文本生成图像尝试

1. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：AI的画笔 (2014至今)

由Ian Goodfellow等人在2014年提出的生成对抗网络（GANs），是AI绘画发展史上一个里程碑式的突破。GAN由两部分组成：一个“生成器”（Generator）和一个“判别器”（Discriminator）。生成器负责生成图像，判别器则负责判断图像是真实的还是由生成器伪造的。两者在对抗中不断学习、共同进步，最终使得生成器能够创造出判别器也难以分辨的逼真图像。

GANs的出现，彻底改变了AI图像生成的面貌。从最初生成模糊的数字，到后来的StyleGAN系列能够生成几可乱真的名人面孔、动物、风景，GANs展现了AI生成全新、高质量图像的巨大潜力。虽然GAN的训练难度大、稳定性差，且对于“可控性”的探索仍在进行中，但它无疑为后续的扩散模型（Diffusion Models）奠定了重要的理论和实践基础。2. CLIP与VQ-GAN：文本到图像的黎明 (2021)

在Diffusion模型普及之前，真正的“文本到图像”AI绘画，是由OpenAI在2021年发布的CLIP模型，与早期的图像生成模型（如VQ-GAN）结合实现的。

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 并非一个直接的绘画工具，而是一个强大的跨模态理解模型。它能理解文本和图像之间的语义关联。简单来说，你可以给它一段描述文字，它能从一堆图片中找出最符合描述的那张，反之亦然。

当CLIP与VQ-GAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) 结合时，就催生了最早一批真正意义上的“文本生成图像”模型。VQ-GAN负责生成图像，而CLIP则充当“指引者”或“裁判员”，根据用户输入的文本描述，不断引导VQ-GAN生成更符合描述的图像。你可以想象成VQ-GAN在“随意涂鸦”，而CLIP则在旁边不停地告诉它：“画得更像一只猫！”、“把颜色调得更蓝！”

虽然现在看来，VQ-GAN+CLIP生成的图像质量和速度都远不及当下主流模型，图像往往带有独特的抽象、扭曲风格，且生成过程耗时漫长（动辄数小时甚至一天），但它却让无数创作者第一次体验到“所想即所画”的魔力，尽管过程充满挑战，需要在Google Colab等环境中运行复杂的代码，调整各种“玄学”参数。

此外，OpenAI在2021年初发布的初代DALL-E也属于这一时期，它首次展示了文本生成图像的惊人潜力，但由于模型庞大和计算成本高昂，并未对外开放使用，只在学术界和少数内部人员中引起轰动。

四、老版AI绘画软件的用户体验：高门槛与独特美学

与如今只需在手机或网页上输入几行文字就能出图的体验截然不同，“老版”AI绘画的用户体验可以说充满了“挑战性”和“技术感”：
高技术门槛：你可能需要具备一定的Python编程基础，熟悉PyTorch或TensorFlow框架，甚至要配置特定的GPU环境才能运行这些模型。Google Colab虽然提供了免费的GPU资源，但对于不熟悉代码的用户来说，依然是道不小的坎。
漫长的等待：生成一张高质量的图像，可能需要数十分钟乃至数小时的计算。每次参数调整后，又是一轮漫长的等待。
“玄学”调参：由于缺乏直观的用户界面，很多参数的调整需要通过修改代码或配置文件实现。参数之间的相互作用复杂，往往需要反复尝试才能找到最佳组合，充满了“实验性”。
独特的视觉风格：早期的AI绘画作品往往带有鲜明的“AI味”。DeepDream的迷幻、NST的笔触模仿、GANs的逼真但略显不自然的纹理，以及VQ-GAN+CLIP的抽象、扭曲与朦胧感，都构成了那个时代独特的AI美学。它们不像现在的AI作品那样追求完美写实，反而自带一种“数字艺术”的粗粝感和实验性。

五、遗产与展望：致敬先驱，开创未来

这些“老版”AI绘画软件和技术，虽然在今天的效率和效果上已显逊色，但它们的价值绝不容忽视：
奠定了理论基础：它们验证了深度学习在图像生成领域的巨大潜力，为后来的扩散模型（Diffusion Models）等更先进的架构铺平了道路。
培养了人才：无数的研究者和开发者在这些早期框架上进行实验、改进，积累了宝贵的经验，推动了整个AI领域的进步。
激发了公众想象力：即使是略显粗糙的早期AI作品，也足以让人们对AI的创造力感到震惊，激起了社会对AI艺术、AI伦理等话题的广泛讨论。
独特的艺术价值：这些早期作品自带的实验性、抽象性和偶然性，也成为了独特的艺术表达形式，为数字艺术史留下了浓墨重彩的一笔。

从最初的模糊幻象到如今的清晰现实，AI绘画一路走来，凝聚了无数科学家、工程师和艺术家的智慧与汗水。今天，当我们轻松享用AI绘画带来的便捷与惊艳时，也别忘了向那些在“青涩年代”默默探索、辛勤耕耘的先驱们致敬。正是他们的不懈努力，才有了AI艺术的今天。

未来，AI绘画还将带给我们怎样的惊喜？让我们拭目以待。

2025-11-06

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