AI越快，這裡則慢
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記錄我在 2022 年 9 月之後使用 AI 圖像生成的嘗試。
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2022 年 11 月底，美圖秀秀更新了 AI 功能，將照片上傳，就能以此為底圖跑出另外三張漫畫風格的圖像。但這時候的人工智慧不搭配提示詞，跑出什麼奇怪東西可想而知......
AI 產圖模型太大了，重新訓練耗電腦設備，而新算法可以降低訓練成本、現在就算個人電腦也有機會訓練 LoRA ，讓 SD 模型去"畫"模型沒學過的東西啦 !
體驗過企業開發的閉源 AI 寫作工具，為了建立審核機制而變得越來越笨拙，卻仍有新用戶因為剛接觸，好像發現新天地似的讚嘆不已，讓我覺得挺諷刺但莫可奈何。
Open AI 逐漸不那麼“Open”，越多人用 AI Dungeon、 Latitude 就得付給 OpenAI 越多錢。用戶使用高峰期，一個月便得在文本生成技術與雲端運算上支付將近二十萬美元。
但挑戰不僅如此。
在 Stable Diffusion 推出前，圖像生成是怎樣的情況......？
其實 AI Dungeon 自 2020 年 5 月起，與 Artbreeder 圖像生成服務合作，但我去那寫文就是要看故事，沒怎麼關心這功能。
直到2019年11月，OpenAI終於發布了15億參數、完整版本的 GPT-2。
在完全版公開一個月後，Nick Walton發布以該模型運作之文字冒險遊戲《AI Dungeon 2》。
既然有特定角色已被模型記住，我可以降低人物的敘述，對場景多一些關注。畢竟總是站在畫面正中央看鏡頭微笑的構圖，無聊死了，對吧?
尚且無須擔心股市崩盤或技術泡沫，那段時間更像是時代的浪潮、人的夢想，
延續二十世紀以來世代傳承的人工智慧發展意志，衝擊生成式AI根本難以實用的限制。
