市场规模超 600 亿，技术人在「AI 绘画」赛道还有哪些机遇？| 极客时间

大家好，今天跟大家聊聊 AI 绘画。

2022 年 8 月，由 Midjourney 生成的《太空歌剧院》，在美国科罗拉多州的艺术博览会上获得数字艺术类别冠军。

相信很多小伙伴都见过这幅《太空歌剧院》，当初它拿下竞赛一等奖的时候，引发了对 AI 绘画的无尽讨论。也引起很多人对 AI 绘画的兴趣。

在过去的一年，AI 绘画也从初露锋芒来到了百花齐放的上升期，各种惊艳能力和效果，铺天盖地向我们涌来。无论是 LensaAI 的创意头像生成，或者是 Midjourney 以假乱真的 AI 绘画效果，再或者是 Adobe Firefly 变魔术般的 AI 修图能力，都让我们叹为观止。

LensaAI ：上传 5-10 张图像，即可生成一系列多样化的头像，涵盖不同的场景、风格和视角

看看周围的小伙伴，除了正在研发和探索 AI 绘画算法、应用的专业人士之外，很多算法工程师、艺术创作者，甚至老板们，也非常热衷去讨论 AI 绘画背后的技术原理和未来的发展趋势。

据国泰君安研报预计，未来 5 年，AI 绘画市场规模超 600 亿元的新兴市场将吸引更多企业和资本，创造更大的市场价值。可以预见，在未来几年 AI 绘画模型的生成能力、编辑能力仍将持续演进。相关方向的岗位薪酬也是水涨船高，如果你之前还在犹豫观望，现在选择入场 AI 绘画技术是一个好时机；如果你想深入学习 AI 绘画技术，今天的知识点你一定用得着。

对于我们技术人来说，使用 AI 工具简单出图并不难，但很多朋友卡在调用现成的 AI 绘画模型简单玩玩的阶段，想正式入门 AI 绘画领域，搞清楚复杂 AI 世界背后的简单逻辑，还是有一定挑战的。

我稍稍总结了下，AI 绘画里有很多有意思的问题，比如：

• 随着 AI 绘画和 GPT 技术的不断突破，图像编辑未来的交互形式是怎样的？

• Midjourney 靠 AI 绘画取得了巨大成功，他们可能采用了哪些独特的算法方案？

• 为什么像 Stable Diffusion 这样的 AI 绘画模型一出现，GAN 就显得黯然失色了？

• 我能否训练一个自己专属的 AI 绘画模型，随心所欲创造富有创意的内容？

网络上片段式的资料不少，但不成体系，缺口也很多，对 AIGC 视觉技术面试、就业要达到什么程度无从了解。

我认为最重要的是，跟着专业的人，看专业成体系的内容。

今天想给大家介绍的这位朋友「南柯」，就非常专业：

• 头部大厂图像团队技术 leader，高级算法专家；

• 掌握数字人技术（AI 捏脸、数字人驱动）；

• 擅长深度学习相关的图像技术（目标检测、分割、分类、人脸识别等）；

• 100 余项算法创新专利，在视觉领域顶会发表过多篇论文；

作为一名计算机视觉从业者，他一直活跃在 AI 绘画技术领域。目前在某头部大厂，带领团队推动多模态大模型领域的能力建设。可以说，他对 AI 绘画相关技术都了如指掌。

他把「学习 AI 绘画」分为四个阶段：熟悉基础工具、了解基本原理、探究 AI 绘画模型的设计原理再到自己训练模型（例如最近大火的 LoRA 模型）。具体知识点落实在这幅「AI 绘画学习路径图」，建议先码后看：

知道他跟极客时间合作了一个专栏《AI 绘画核心技术与实战》，我非常惊讶，立马订阅了，看了目录和开篇词，就让我十分惊喜。

一是这种资历的专家能出来开课，把自己独特的学习方法和经验分享出来，真的很难得。

二是专栏内容很专业，真的适合大家：他将理论与实战相结合，不仅有 SD、MJ 等应用，还有训练自己的 LoRA 模型等六大项目实战。如果你跟着学下来，可以自己动手做出一些企业级别、真实有用的东西。推荐给大家：

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最吸引我的，是他真正做到了夯实基础 + 项目实操，即使你看了再多的书，刷了再多的视频，你的 AI 绘画技能其实还是一地稀碎。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，只有实践 + 学以致用才是最好的学习方式！

专栏每一模块都设计了实践内容，带你把学到的技能应用在项目中。老师的思维方式拆解问题的方法都毫无保留的分享出来，值得反复去阅读、反复理解。

开启 AI 绘画旅程，带你熟悉各种 AI 绘画工具与模型，带你安装和部署 WebUI，体验 Midjourney 和 LoRA 的玩法，探索 AI 绘画的无限潜能。

深入剖析 AI 绘画背后的“黑魔法”，让你真正了解 AI 算法从业者需要掌握的理论技术基础，理解图像生成如何从 GAN 过渡到扩散模型的全过程，并掌握扩散模型各个模块的算法原理。这个模块的最后，还会带你自己动手训练一个扩散模型，为后续进阶学习做好准备。

了解主流模型技术方案，包括 DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion、DeepFloyd、Midjourney 等业界最新最火的模型。掌握了这类技术的学习方法，未来你遇到新的 AI 绘画论文、代码、模型，也能举一反三。这部分还会带你训练一个自己的 Stable Diffusion 模型，为后续实战演练打牢基础。

结合前面所学，带你动手尝试各类 AI 绘画项目，包括训练 DreamBooth、LoRA 模型，使用 ControlNet 精细化控制内容的生成，做出类似于 LensaAI 这样的相册类效果，借助 Stable Diffusion 给你的照片渲染出各色风格等等。最后，还会分享 AI 视觉相关的前沿应用，帮你开阔视野。

具体内容来看看目录吧：

在看专栏的过程中，建议大家能积极留言讨论，不管是提问还是交作业，他都会认真回复。

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