人工智能图像生成器:算法的局限性与人为偏差

订阅者专属

2022 年是人工智能图像生成之年。在过去的几年中,这些机器学习系统已经被调整和完善,经历了多次迭代,以发现它们目前在日常互联网用户中的流行程度。这些图像生成器—— DALL-E 和 Midjourney 可以说是最突出的——通过各种文本提示生成图像,例如,允许人们对未来、现在和过去的建筑进行概念上的再现。但是,由于我们生活在一个充满人类偏见的数字世界中——在这些图像生成器需要我们仔细思考。

人工智能图像生成器:算法的局限性与人为偏差 - 2 的图像 13人工智能图像生成器:算法的局限性与人为偏差 - 3 的图像 13人工智能图像生成器:算法的局限性与人为偏差 - 4 的图像 13人工智能图像生成器:算法的局限性与人为偏差 - 5 的图像 13人工智能图像生成器:算法的局限性与人为偏差 - 更多图片+ 8

midjourney 是一个格外有趣的人工智能工具,它在艺术家和设计师中很受欢迎,因为它通过有时非常少的文字提示创造出类似绘画的、富有想象力的图像。但是使用这个工具的结果也导致了关于图像制作和设计的复杂问题,当使用“非洲建筑”这样的提示来制作图像时,这些问题就凸显出来了。

Content Loader

图片库

查看全部显示较少
关于这位作者
引用: Matthew Maganga. "人工智能图像生成器:算法的局限性与人为偏差" [The AI Image Generator: The Limits of the Algorithm and Human Biases] 13 3月 2023. ArchDaily 中文版. (Trans. Shao, July ) Accesed . <https://www.archdaily.cn/zh/997601/ren-gong-zhi-neng-tu-xiang-sheng-cheng-qi-suan-fa-de-ju-xian-xing-yu-ren-wei-pian-chai>

您已开始关注第一个帐户了!

你知道吗?

您现在将根据您所关注的内容收到更新!个性化您的 stream 并开始关注您最喜欢的作者,办公室和用户.