人工智能绘画的进化:大模型图像生成能力横评

近年来,随着AI技术的飞速发展,各类大模型在图像生成领域展现出惊人的创造力。从早期GAN生成的模糊图像,到如今扩散模型带来的高清作品,AI绘画技术正以肉眼可见的速度迭代更新。基于大模型的能力,我们可以非常轻松的创造需要的图片。很多人还停留在娱乐的领域,实际上基于大模型可以生成在工作中用到的很多插图,甚至很多论文都在使用大模型生成插图。

今天我们就看看大模型的能力到底有多强。同时,本文将对比一下国内外的大模型生成图片的能力的差异,以便于大家选择适合自己的大模型工具。

为了公平起见,我们采用相同的提示词生成图片,本文使用的提示词如下:

生成一张图,描述一下数据压缩的核心技术,适合手机阅读,采用手绘彩色风格。

提示词很简单,接下来我们看看不同的大模型生成效果怎么样。

豆包

豆包直接给生成了4张图片,可谓买一送三。从内容上,介绍了数据压缩的类型和算法。从类型上分为有损压缩和无损压缩。压缩算法包括哈夫曼编码等算法。

四张图介绍的内容大体相同,只是展现的形式略有差异。接下来我们看一个放大图。

元宝

元宝也是直接给生成了4张图片。从内容上,介绍了数据压缩的类型和算法。但是每张图介绍的内容不太一样,展现形式也不太相同。同时,元宝还搞了手机边框。

这里有一个缺点是,生成的图中有些乱码,我们可以看一下这个放大图。

千问

同样是买一送三。从内容上,千问与豆包类似,介绍了数据压缩的类型和算法。四张照片的内容一样,只是展现形式不同。

Gemini

Gemini是谷歌的大模型,最近网上比较流行。从内容上来说与前面的大模型差异不大。也是包含数据压缩的类型和算法等内容。从类型上分为有损压缩和无损压缩。压缩算法包括哈夫曼编码等算法。仔细观察会发现这张图比前面的要细腻一些,比如只是提到了哈夫曼编码等名词,而这样图则有更细的配图,简要展示了算法的原理。

ChatGPT

ChatGPT作为大模型的鼻祖,我们看看他的生成效果。大家可以自行对比一下。

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