Midjourney 大致如何生成图像

这段时间跟一些设计师聊天，大家都不约而同地达成了一个共识——「像 Midjourney 这类 AIGC 产品正在颠覆图像生成领域，不少设计行业的工作流程将会受其影响并被其改造」。
在 AIGC 攻占图像领域之前。图像一直都是一个生产成本较高的内容形式。早期需要专门的画师来绘制；后来有了照相机，图像的生产效率大幅提高；再后来有了数字成像、智能手机和图像编辑类应用，图像内容创造的门槛进一步降低。但即便如此，要想优质、稳定地生产图像，还是要求创作者有一定专业知识和技能。
然而，有了 Midjourney、Stable Diffusion 这类强大的 AI 图像生成产品之后，一切都发生了变化。所有人都可以借助其辅助生产图像内容，而且不需要懂专业知识和技能，只需要懂一些基础理论和专有名词即可。至于这些词语具体怎么转化成一个又一个的像素，这个无需担心，AIGC 会在我们的引导下帮我们处理好。
目前，Midjourney 这类生成式 AI 产品服务并不是完全的「无中生有」，不管是文本，图像还是视频，都需要基于互联网上已有的数据进行再次的生成。这种生成是基于统计学上的关联在进行推理和预测，与我们所认为的「理解能力」有所不同。
举个例子，当我们让 Midjourney 生成一张美图的时候，它主要是基于过去在互联网上被用户打上「美」这个标签的内容来进行再次生成的，而并不是 Midjourney 本身能主动地判断，一个东西是美的，而另一个东西是丑的。换个角度来讲，大众的审美也大都是基于其以往看见过的东西建立起来的。从这个意义上讲，AI 所理解的「美」跟人们认为的「美」又在一定程度上是「契合」的。
从目前 AI 生成的内容来看，其绝大部分情况下生成内容的质量达不到人类创作内容的天花板，它不具备足够的对新事物的想象力和创造力。其真正厉害的地方在于能孜孜不倦的同时为世界上成千上万的用户进行内容生成，且生成的内容能达到可用的质量水准。