我们正在进入第四次工业革命，神经网络将能够生成产 手机号码列表 品从创意到实施的整个生命周期。在本文中，我们将讨论人工智能在图形领域的可能性和现实。
图片由中途神经网络提供
生成设计中的人工智能
生成设计是一种新的设计技术。它基于应用软件能够独立地、无需设计者参与、生成满足给定条件的三维模型。
基于人工智能的生成 3D 设计是一个创造力无限的未来，几乎消除了人为错误。
以下是有关 Stanley Black & Decker 如何使用生成设计的视频：
通常意义上的图形创建是一个线性过程。在其中，我们创建一个模型，管理它并测试它。虽然有效，但非常耗时并且需要复杂的技术知识。至多，我们可能是错的。错误就是时间和金钱。
生成式设计为产品开发提供了更大灵活性的机会。这使您能够更快、更便宜地试验、实施风险更大的想法。
神经网络发展的下一步是量子计算和自然语言处理。这些技术具有巨大的设计潜力。很快，只需简单的口头描述即可创建项目。
第一个由文本生成的 Cosmopolitan 杂志封面
神经网络在图像分类方面已经取得了真正的成功。你将一张狗的图片加载到其中，神经元就会明白它是一只狗，而不是一只猫。机器理解图像中包含的内容的能力极其重要。这意味着它可以区分构成图像的所有细节。
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上面视频中的服装系列是使用 DALLE-2 修复创建的。视频中大约有100代。
使用神经网络创建 3D 内容
神经网络可以改变游戏中 3D 内容的创建方式。例如，人工智能也许能够根据用户的反馈实时生成游戏的每一帧。
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上面的视频展示了一个简单 2D 游戏中背景和角色生成的示例，使游戏本质上是无穷无尽的
有了传递风格的能力，我们就不需要描述所有的细节了。我们只需要创建我们想要的一般形状，然后神经网络添加所有看起来逼真的细节。
想象一下，玩《战争机器》，然后告诉计算机，“保留游戏玩法、故事和 3D 模型，但让它看起来像《塞尔达传说：荒野之息》。”这就是创造或玩未来游戏玩法的样子，因为计算机现在知道事物“看起来像”什么，并且可以使其他事物“看起来”像它们。
从文字到设计
神经网络技术使文本到设计的转换成为现实。很快，任何想法都可以借助简单的语音描述符来实现。有很多基于文本生成图像的神经网络，例如我们已经写过的DALL-E 。操作原理很简单：我们输入生成多个图像的文本。您可以利用它们获取灵感并寻找新想法。
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该视频展示了 DALLE-2 在一个简单物体上生成的纹理
计算机已经学会理解对象类型和描述。因此，他们可以根据这些基本语言参数创建自己的项目。
想象一下，您和您的团队讨论一个项目并在 3D 模型中实现的未来。设计的界限正在崩溃。通常的创造力界限可能会成为过去。
在广告领域，神经网络有着巨大的前景。 Heinz 与 OpenAI 合作推出了一则广告，用户必须在广告中描述人工智能如何看待番茄酱，在所有生成的内容中，获得最多赞的内容获胜。该品牌是最早使用 OpenA 的 DALLE 2 艺术生成器的品牌之一
