盗梦师是一个能根据输入文本生成图片的AI平台，属于AIGC（AI-GeneratedContent，即人工智能生成内容）的分支。
在用户发挥想象，输入文字描述后，盗梦师便可生成1:1、9:16和16:9三种比例的图片，还有24种绘画风格可以选择——除了基础的油画、水彩、素描等绘画种类，还包括赛博朋克、蒸汽波、像素艺术、吉卜力和CG渲染等特别风格。
事实上，这并不是第一款“以文生图”的AI软件。从Midjourney到StableDiffusion，生成式AI一直是近两年最炙手可热的话题。
作为AI发展的一个重要方向，生成式AI具有非常大的发展潜力。
据Gartner上半年的数据，预计到2025年，生成式AI将占所有生成数据的10%，当前这一比例不到1%。
有观点认为，2022年将是生成式AI从技术成熟到深入社会基本面的元年。
最近几年，AI技术在视觉领域的发展可谓是“神速”。
去年1月，致力于“用通用人工智能造福全人类”的OpenAI公司，基于GPT-3模型发布了划时代的DALL-E，实现了从文本生成图像。
今年4月份，OpenAI发布的第二代DALL-E2模型，再次为图像生成领域树立了全新标杆。
用户可以通过简短的文本描述（prompt）来生成相应的图像，使得不会画画的人也可以将自己的想象力变为艺术创作，例如“羊驼打篮球”这句话生成的四张图片，看起来就非常符合大家预期的想象。
DALL-E2模型生成图片示例
不仅如此，随着文字描述的颗粒度不断细化，生成的图像也会越来越精准，效果在非专业人士看来已经相当震撼。
但DALL-E2这样的模型仍然停留在二维创作即图片生成领域，无法生成360度无死角的3D模型。
不过这依旧难不住极具创意的算法研究员，GoogleResearch的一项最新成果——DreamFusion模型，即可通过输入简单的文本提示生成3D模型，不仅能够在不同的光照条件下进行渲染，而且生成的3D模型还具有密度、颜色等特性，甚至可以把生成的多个3D模型融合到一个场景里。
在生成3D图片之后，Meta的算法人员将思路进一步打开，向更高难度发起挑战，开始探索用文字提示来直接生成视频。
虽然本质上来说，视频就是一系列图像的叠加，但相比于生成图像，用文字来生成视频时，不仅需要生成相同场景下的多个帧，还要保证相邻帧之间的连贯性。由于训练模型时可用的高质量视频数据非常少，但计算量却很大，大大增加了视频生成任务的复杂性。
今年9月，来自Meta的研究人员发布了Make-A-Video，这是一个基于人工智能的高质量短视频生成模型，相当于视频版的DALL-E，也被戏称为“用嘴做视频”，即可以通过文本提示创建新的视频内容，其背后使用的关键技术，也同样来自DALL-E等图像生成器所使用的“文本-图像”合成技术。
仅1周之后，谷歌CEO皮查伊就接连官宣了两个模型，来正面挑战Meta的Make-A-Video，分别是ImagenVideo与Phenaki。
与Make-A-Video相比，ImagenVideo更加突出视频的高清特性，能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段，还能理解并生成不同艺术风格的作品；
理解物体的3D结构，在旋转展示中不会变形；
甚至还继承了Imagen准确描绘文字的能力，在此基础上仅靠简单描述产生各种创意动画。
ImagenVideo生成视频示例
而Phenaki则能根据200个词左右的提示语生成2分钟以上的较低分辨率长镜头，讲述一个相对完整的故事。
Phenaki生成视频示例
目前，国内也有不少生成式AI的应用。
例如，字节跳动旗下的剪映APP提供AI生成视频功能，并可以免费使用。
剪映的图文成片功能和谷歌类似，创作者可以通过几个关键词或一小段文字，生成一段创意小视频。
剪映还可以根据文字描述智能匹配视频素材，将视频包装为更垂直的内容作品，包括财经、历史、人文等类别。
2022年1月，网易推出一站式AI音乐创作平台“网易天音”，将用户编辑的新年祝福AI生成为歌曲，并在上半年推出了web端专业版。
2021年9月，彩云小梦APP上线，能够进行各种类型文本创作，用户只需要给出一个1-1000字的开头，彩云小梦就能续写出后面的故事。
事实上，AI创作还有多种形式。当生成式AI技术应用于写稿，可以诞生机器版的记者、小说家、诗人、编剧等，而当它应用于绘画、音乐和舞蹈领域时，则可以“培养”出画家、作曲家和编舞人员。
过去一年里，生成式AI发展得更好了。谷歌、微软、Meta等AI领域的软件巨头们已在内部推进该技术，让生成式AI融合到自己的产品里。
为什么生成式AI突然就火了？
其实生成式AI技术一直在快速发展中，只不过之前因过高的技术门槛，多囿于科技界的小圈层。
回顾AI技术的发展历程，会发现生成式AI的爆发离不开三个因素：更好的模型、更多的数据，和更多的计算。
然而，对于通用的生成任务，它们的表达能力还不够强。生成人类水平的写作或者代码，仍只是一个梦想。
当然，随着模型越来越大，它们开始显现出超越人类的水平。从2015年到2020年，用于训练这些模型的计算量增加了6个数量级，其结果在手写、语音和图像识别、阅读理解以及语言理解方面，超过了人类性能的基准。
其中，OpenAI的GPT-3脱颖而出，该模型的性能比GPT-2有了巨大飞跃，从代码生成到冷笑话写作，显示了更优秀的能力。
尽管有所有基础研究领域的进展，这些模型并不普遍。
它们体积大、运行困难（需要GPU协调），不能广泛使用（不可用或仅有封闭的测试版），而且作为云服务使用的费用昂贵。
但是尽管有这些限制，最早的生成性AI应用开始进入战场。
之后，随着计算变得更便宜，业界继续开发更好的算法和更大的模型。
开发者的权限从封闭测试版扩大到了开放测试版，或者在某些情况下，开放源代码。
如今，平台层的稳固，加上模型继续变得更好、更快、更便宜，以及模型的访问趋向于免费和开源，AI应用层的创造力爆发时机已经成熟。
比如，今年8月，文本-图像生成模型StableDiffusion开源，后继者能更好地借助这一开源工具，挖掘出更丰富的内容生态，为向更广泛的C端用户普及起到至关重要的作用。
StableDiffusion的火爆，本质上就是开源释放了创造力。
具体而言，未来生成式AI的应用场景非常广阔，除了文创、新闻等内容生产行业外，生成式AI在医疗保健、数字商业、制造业、农业等多个行业都有丰富的应用前景，如帮助医生检测X射线、CT等设备扫描中的病变、创建商品的数字孪生体、辅助检测产品质量等。
但值得注意的是，当前生成式AI仍有很多问题需要解决。
一方面，AI的创作也是将学习到数据按照要求重新组合起来，虽然颗粒度越来越细，但难免还是有眼尖的人会看出可能是参考了哪些作品，甚至有网友在社交平台上表示曾在某AI生成图片上隐约看到疑似签名的痕迹。
生成式AI的逻辑与安全性也有待提升。当前的生成式AI很容易犯一些常识性的错误，在一些需要长期记忆的地方也容易出现问题。
如在AI生成小说的过程中，经常会因为篇幅较长而出现前后矛盾的地方。
因此，即便生成式AI已经可以在很多领域得到应用，真要让生成式AI投入工作，还要通过大量的训练来避免因AI的“错误”造成的重大损失。
毕竟医疗、制造业这些应用场景没有文创行业那样的试错空间。
尽管生成式AI当前还离不开人工干预，但不可否认的是，生成式AI仍具有非常大的发展潜力。
生成式AI的出现，意味着AI开始在现实内容中，承担从“观察、预测”拓展到“直接生成、决策”的新角色。换句话说，生成式AI是在创造，而不仅仅是分析。
正如OpenAICEOSamAltman所说：“生成式AI提醒我们，很难做出有关于人工智能的预测。
十年前传统观点认为：人工智能首先会影响体力劳动；然后，是认知劳动；然后，也许有一天它可以做创造性的工作。现在看起来，它会以相反的顺序进行。”
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