用了 TikTok 这个神器，我马上把 PS 卸载了
把图像变成文字在今天已经不是问题了。多种OCR功能让你更容易从图片中提取文字，AI解释一张图片问题不大。但是画图对于今天的AI来说还是比较难的。
识别图片提取信息是为AI处理信息。但是画画多了一层，不仅仅是处理信息，还要完成创作。前者是选择题，后者是命题作文。只是回答好选择题之后，接下来就是回答自由发挥的主观题了。只是没人想到，
第一个在自己的app上回答这个问题的是抖音。
用抖音来产生脸书、马云和Google、OpenAI这些在AI行业投入巨大、浸淫已久的巨头，抖音可能只是一个“插班生”。但是转学生绕过了豪门，先出了一道难题。
为什么这并不令人惊讶？虽然分班生也做了一些巧妙的努力，但至少是很神奇的。抖音做的文字转图片功能被称为“AI绿屏”，替代了原来单调的白色背景。
AI会为你生成。。的背景。这些。。的背景可能不符合创作者的需求，但毕竟这是为你定制的独一无二的绿屏背景。如果运气好的话，可能更适合。。内容的主题。
发送。。时点击特效即可体验该功能。图片来自硅星。
我们用这个新函数做了一些测试，看看抖音画的画是什么样的。在这些随机测试的单词中，有些画比较混乱，但有些则被评价为“很好地描绘了陌生感”。
受到高度赞扬的是“脸书”的画。你可以隐约认出脸书的蓝色图标。画面中的一只眼睛和一只耳朵营造出一种独特的恐怖感。结合最近脸书的新闻，
我不得不说，这幅画很好地描绘了脸书这个词的感觉。
苹果、。。之类的词在形象描述上也很准确。前者很容易看出是苹果，后者也能看出中式建筑，同时避开国旗，在二次创作领域更敏感。只是你很难呈现一张苹果的照片。
就连苹果CEO库克的关键词也呈现出与苹果和菜肴相关的模式。
不过，不相干的也不少。例如，我们尝试了阿里巴巴、腾讯和字节跳动，我们不能肯定地说它们与这些品牌无关。但反正很难一眼认出来，有些抽象。
还有很多输入人名画出的有趣的图。海外知名手工博主李的名字，是一幅舒服的山水画。著名的前英超主帅阿瑟温格生成的图片也能一眼认出。
属于经典照片再解构的风格；马云的风格也有点怪异，和脸书一致的眼神有一种偷窥感。至于马斯克，我们用抖音生成了四张图片，没有一张是可以识别的。
当然，除了成功和通过人物文字抽象画面外，还有Switch和广州，被认为表达得当，令人回味。塞尔达风格的画作，其中一些人物可以让粉丝认出“这可能是马里奥。”
同样，广州的标志性建筑和绚丽的色彩也很容易辨认。
每个背景图像的生成时间小于5秒。如果主题相似，那么这些图像非常适合作为。。的背景图像。它需要很短的时间生成，每个人都可以使用，这是抖音的优势。
所以这种文字转图片的产品出现在一个日活上亿的应用中，也算是一个标志性。。。只是抖音走了捷径。目前制作的图片几乎都属于绘画风格，很多甚至属于抽象主义和印象主义。与生成逼真的图像相比，
这个难度就低多了。毕竟就算不喜欢，也可以靠脑子来弥补。理解AI你输入的文字和去美术馆看展览是一样的问题。——如果相似度不够，那就理解一下。这是一种节约成本的方法，难度较小，对计算能力的要求也较低。
成本也就更低了。
即便是内容略有血腥文字呈现的图片也不会太过惊悚
文字变图，连Google 都还没有即时生成的产品从效果上来看，TikTok 的AI 绿幕呈现效果并不能打上超高分。但作为一项门槛颇高的技术，能够在几秒内被用户无门槛地使用到就已经算进步了。
虽然受限于生成图片目前还不够「日常」，不够写实不会引发技术滥用和图片造假的担忧。但写实的图片其实已经可以做到了，只是还不到AI 绿幕这种人人可用的程度罢了。
Google 也曾发布过一个Imagen AI 工具，可以把简单的句子变成一张真实的图片——像拍出来的照片一样真。但很遗憾，
即便是在AI 这方面投入巨大的Google 也没能做出即时生成的产品。换句话说，输入要求让AI 给你画图的选项在Imagen AI 还没有。
Imagen AI 可以点击不同选项作出不同图片
目前官网目前还只有一些预设的选项，就算每一个都点一遍也不过几十种搭配，但有写实风格和油画风格可以选择。感兴趣的读者，还是可以自己去点点玩玩看。Google 属于名气大，一举一动都会备受关注的类型。
而人工智能研究实验室OpenAI 则是靠作品——它们推出了最原始、最受欢迎的人工智能文本到图像生成器Dall-E。
Dall-E
Dall-E 可以从文字内容中对现有图像进行逼真的再编辑，它可以为你添加和删除元素，在进行这些操作的同时还会考虑阴影，反射和纹理的呈现效果——PS 技术可以秒杀你。
从已有的画作中分析模仿进行替换更是非常简单，灵感风格来源于原作，就是换了主角。作为一个研究项目，Dall-E 还处于封闭测试阶段，
而在名单中「有限数量的可信用户」在社交媒体上早就发布了一张又一张的照片。每个参与测试的用户最初可以获得50 个免费积分，此后每月15 分，1 分可以用一个文本内容生成4 张图片，
还可以选择三种画风。目前Dall-E 还有很少的变现方式针对内测用户——每月15 积分用完后还想要体验服务，可以花15 美元购买115 个积分。好在生成的图片也可以被商业化，
一旦你通过Dall-E 创作了它，就可以把它们用于插图、封面、T 恤设计等各个方面。
用户可以在设定好的位置添加元素，添加进照片的元素在阴影等方面也会自动补充
。。导演Karen X. Cheng 就对彭博社表示：
我一连好几个小时都在体验生成图片，甚至迷失了方向……这感觉更像是你在和一个活生生的、会呼吸的人合作，和你合作的已经不是Photoshop 那样的工具了。
当然Dall-E 目前也并非完美的，想要创造出完全逼真的人脸对它来说依旧有点难，需要专业医学知识摄入才能够准确的人类骨骼呈现它做的也不是很好。
研究员Aditya Ramesh 就表示DALL-E 只知道如何阅读文本继而生成图片，所以它其实是在努力创造一些视觉效果相似的内容。
Dall-E 生成的奇幻图片
这项技术当然是很有前景的，你可以想象它为内容创作者降低图片寻找的门槛，也可以想象画像师在它的帮助下可以提升效率。但正如每一个技术的出现都可能被滥用一样，
AI 帮助文字生成图片的技术也有这样的风险——那些Deepfake 上曾出现过的负面应用场景都会一一重现。好在这次技术提供者早就提早做好了准备想要把AI 关在笼子里了。
TikTok 的抽象图片本身就是一重保护，因为它不写实。此外，即便你在TikTok 中输入一些充满暗示的内容（。。、裸露）呈现出来的画作依然不如预想中的那样，
抽象的风格并不清晰也规避了审核需要付出的巨大成本。
Dall-E 官网的限制说明
Dall-E 也限制了AI 生成。。、。。、仇恨内容，在算法中就尽量减少了Dall-E 对此类概念的接触。同时，平台也有先进的技术防止使用真实的人的面部生成图像（名人松了一口气），
自动化和人工监控系统亦能防止Dall-E 的滥用。只是所有新技术的出现也不能只看坏的那一面，它所带来的高效前景就很值得期待。至少，
爱范儿就很期待哪天推送的文章末尾写着「文章题图由Dall-E 生成」。
