什么是AI绘图？
AI绘图（人工智能绘画）是指利用机器学习算法，特别是深度学习技术，让计算机能够生成、修改或理解视觉艺术作品。这项技术结合了计算机视觉、生成模型和艺术创作，近年来取得了突破性进展。
核心的AI绘图技术包括：生成对抗网络(GAN)、扩散模型(Diffusion Models)、变分自编码器(VAE)和神经风格迁移等。
重要的AI绘图学术论文
以下是一些在AI绘图领域具有里程碑意义的学术论文：
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (2017)
作者：Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros
简介：提出了pix2pix框架，实现了图像到图像的转换，如将素描转换为彩色图像，或将语义标签图转换为真实照片。
Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation (2018)
作者：Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen
简介：提出了渐进式GAN训练方法，显著提高了生成图像的质量和稳定性，能够生成高分辨率的人脸图像。
Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020)
作者：Prafulla Dhariwal, Alexander Quinn Nichol
简介：系统阐述了扩散模型的理论基础和实现方法，为后续Stable Diffusion等模型的发展奠定了基础。
Palette: Image-to-Image Diffusion Models (2021)
作者：Chitwan Saharia, William Chan, Saurabh Saxena, et al.
简介：展示了扩散模型在图像到图像翻译任务中的强大能力，包括着色、超分辨率和图像编辑等。
Zero-Shot Text-to-Image Generation using a Text-to-Image Prior (2021)
作者：Alec Radford, et al. (DALL·E 1)
简介：提出了DALL·E模型，能够根据文本描述生成相应的图像，开启了文本到图像生成的新时代。
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (2022)
作者：Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, et al.
简介：提出了潜在扩散模型(LDM)，即Stable Diffusion的核心技术，实现了高质量、高分辨率的图像生成，且计算效率较高。
如何查找AI绘图论文？
以下是一些查找AI绘图相关学术论文的主要平台：
- arXiv.org：计算机科学领域最重要的预印本服务器，绝大多数AI论文首先发布于此。
- Google Scholar：学术搜索引擎，可以方便地查找、追踪论文引用情况。
- CVF Open Access：计算机视觉顶级会议(CVPR, ICCV, ECCV)论文的官方发布平台。
- ACM Digital Library：包含SIGGRAPH等图形学顶级会议的论文。
- Papers With Code：不仅提供论文，还提供代码实现，便于复现和学习。
研究趋势与未来方向
当前AI绘图的研究热点包括：
- 更精确的文本-图像对齐（Controlled Generation）
- 视频生成与编辑
- 3D内容生成（NeRF, 3D Gaussian Splatting）
- 个性化生成（DreamBooth, Textual Inversion）
- 生成过程的可控性与可解释性
- 伦理与版权问题研究