到后来进入机器学习时代，这个方法与传统算法不同，机器学习是通过从大量的图像样本中学习得到模型，然后使用该模型生成新的图片，由于其模型不断适应和学习丰富多样的数据，所以它的生成结果更加精准、高保真，能够生成逼真的图像。
直到2014年，谷歌参加了一场图像识别大赛，使用深度学习技术的应用，使得其识别率远高于传统算法。深度学习是人工智能发展历史中的一个重要里程碑，其特点是可以更深入地分析大量的数据，因此，其在机器学习领域中的能力更强。
在深度学习技术的基础上，目前最为流行的生成模型是生成对抗网络，简而言之就是建立了两个网络，一个生成器网络和一个判别器网络，两个网络相互博弈，不断优化，最终生成器网络可以生成接近真实图片的结果，而判别器能够迅速检测出伪造图片。这类模型应用于数据生成和图像编辑领域，已经成为最为广泛使用的方法之一。
目前市面上已经有了一批AI生成图片的工具，这些工具可以快速生成高质量，逼真的图片，这让艺术及广告领域变得非常容易。例如：Adobe Sensei、Artbreeder，Midjourney等工具，我们不仅可以使用它生成想象中的创意画面，创造自己的艺术品，还可以使用Artbreeder社区分享、交流作品，共同创造游戏、音乐和电影等多个方面的艺术创造物，形成一个深入交流的社区，有些创作者还通过自己的创意和技术，利用AI生成高质量的图像。这些作品以其神秘的创意、不同寻常的场景和颜色相互交错的审美风格，吸引了大量的关注者、粉丝和艺术爱好者。
虽然AI生成的照片看起来非常真实，但这种技术也存在一些问题和风险，需要我们认真对待。比如AI生成的照片可能就存在难以察觉的错误或畸变。
虽然深度学习技术相比传统算法具有更高的精度和真实性，但仍然不是完美无缺的。AI生成的照片中可能存在像素失真、光线不均衡等问题，这些错误或畸变可能会引起误解或误导。在新闻报道中使用AI合成的照片，如果存在错误或畸变，可能会误导读者造成不必要的困惑或误解。
而且AI生成的照片可能还会引发伦理和法律问题。利用AI技术生成虚假新闻宣传或造假证件等行为，可能会导致社会不稳定或个人权益受到损害。某些照片可能会涉及到个人隐私或商业机密等敏感信息，如果不当地使用这些照片，可能会引发法律纠纷。
AI生成的照片也不是万能的，比起人工拍摄它明显缺乏文化适应性和情感表达能力。由于每个人的文化背景和情感体验不同，可能对同一张照片产生不同的理解和感受。AI生成的照片有时可能缺乏情感和人类的个性，很难真正地表达出人类的情感和态度。这种情况在艺术创作领域尤其突出，因为艺术创作需要有强烈的个性和情感表达，AI生成的照片可能无法完全满足这些要求。
AI生成的照片虽然能带来视觉上的惊喜，但必须谨慎使用，尤其是在新闻报道和法律证明等领域。而对于国足夺冠的愿望，我们也渴望着这一天的到来，但无论是现在还是将来，夺冠需要实际行动和高水平表现，AI生成的照片只是一种幻想，现实则需要靠我们共同努力。返回搜狐，查看更多