AI绘画技术最早可以追溯到20世纪60年代，但真正具备现代意义的AI绘画系统出现在2014-2015年。关键亮点包括：
- 1960年代计算机艺术实验奠定基础；
- 2014年生成对抗网络（GAN）突破技术瓶颈；
- 2015年后开源工具推动大众化应用；
- 2022年扩散模型（如Stable Diffusion）引发爆发式增长。
分阶段发展历程：
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早期探索（1960-1990年代）
计算机科学家首次尝试用算法生成图像，如1963年《计算机艺术》展览中的线条画，受限于硬件性能，成果多为抽象图案。 -
技术积累期（2000-2013年）
深度学习兴起，但AI绘画仍依赖人工设定规则，输出效果粗糙。例如，2006年神经网络生成的风景画存在明显拼接痕迹。 -
突破期（2014-2018年）
GAN网络的发明让AI学会“创作”，2015年推出的DeepDream和2018年BigGAN可生成逼真图像，但需专业调参。 -
普及期（2019年至今）
CLIP模型（2021）和Stable Diffusion（2022）实现“文字转图像”，普通人通过输入描述即可生成高质量作品，AI绘画进入创意产业主流。
未来趋势：
随着多模态大模型发展，AI绘画将更精准理解人类指令，并可能与其他技术（如3D建模、视频生成）深度融合。建议关注开源社区动态，及时掌握工具迭代方向。
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