1950-1990：早期探索

AI绘画的起源可以追溯到20世纪50年代。当时，艺术家和科学家开始尝试使用计算机生成图像和图形，将绘画艺术与技术领域相结合。

1950年，电子艺术先驱Ben Laposky使用计算机示波器生成了一幅名为《Oscillon》的艺术作品，这是计算机艺术的最早探索之一。

1962年，美国MIT的Harold Cohen研发出了AARON，这是一款能够自主创作抽象绘画的软件，标志着最早的AI绘画雏形。

虽然当时的计算机尚不具备如今的深度学习能力，但AARON通过预设的规则系统初步展示了计算机在视觉艺术领域的应用潜力。

1968年，被称为"计算机艺术之父"的Charles Csuri用计算机生成了名为《蜂鸟》的作品，进一步推动了计算机艺术的发展。

2000-2010：技术积累

进入21世纪，随着深度学习技术的发展，计算机视觉和图像生成算法取得了显著进展，为人工智能绘画提供了新的可能性。

2012年，华人科学家吴恩达领导的团队训练出了当时世界上最大的深度学习网络。这个网络能够自主学习识别猫等物体，并在短短三天时间内绘制出了一张模糊但可辨识的猫图。

尽管这张图片很模糊，但它展示了深度学习在图像识别方面的潜力，为后续的研究和发展奠定了坚实的基础。

2014年，加拿大蒙特利尔大学的谷歌科学家Ian Goodfellow提出了生成对抗网络（GAN）的算法，这一算法一度成为AI生成绘画的主流方向。

GAN的原理是通过训练两个深度神经网络模型——生成器（Generator）和判别器（Discriminator），使得生成器能够生成与真实数据相似的新数据样本，并且判别器可以准确地区分生成器生成的假样本和真实数据。

2015年，人工智能绘画领域取得了新的突破。Gatys等人提出了著名的神经风格迁移论文，通过将卷积神经网络（CNN）应用于艺术风格迁移，使得人工智能绘画的技术更加成熟。

同年，Google发布了一个名为深梦（Deep Dream）的图像工具，该工具通过对图像进行迭代处理，强调和增强图像中的纹理和模式，创造出独特而幻觉般的视觉效果。

2018年，Obvious艺术团队利用GAN创作的《肖像：埃德蒙·贝拉米》在佳士得拍卖中以43.25万美元的价格成交。这一事件意味着人工智能绘画正式被认可为一种艺术形式，并得到了市场的承认。

2021年，OpenAI发布了备受关注的DALL-E系统，这标志着人工智能开始具备根据文字进行创作的能力。DALL-E系统利用深度学习模型生成图像，并能够根据文字描述来创造出与之对应的图像。

2022年，AI绘画迎来了爆发式发展：

2月，基于扩散模型的AI绘图生成器 Disco Diffusion 推出；

3月，MidJourney 正式发布；

4月，OpenAI的 DALL·E 2 发布；

7月， Stable Diffusion 开始内测。

2022年8月，美国科罗拉多州博览会的艺术比赛评选出了结果，一幅名为《太空歌剧院》的画作获得了第一名，然而其并非人类画师的作品，而是由名为MidJourney的人工智能创作的。

这一事件引发了广泛讨论和争议，也让大众开始意识到AI绘画已经达到了相当高的水平。

在AI绘画的发展史上，扩散模型（Diffusion Model）的出现是一个重要的转折点。

扩散模型通过将图像加入高斯噪点形成噪点图，然后通过算法逆过程进行减噪，生成最终的图像。这种模型可以在噪点图的基础上进行操作，通过调整和控制噪点的分布，实现更加精细的图像生成。

Stable Diffusion 基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models），将最耗时的扩散过程放在低维度的潜变量空间，大大降低了算力需求以及个人部署门槛。

它使用的潜空间编码缩减因子为8，换句话说，图像的长和宽被缩减为原来的八分之一，例如一个512×512的图像在潜空间中直接变为64×64，从而节省了64倍的内存。

这一突破使得AI绘画不再是只有大公司才能玩得起的技术——任何人拥有一张消费级显卡（如英伟达8GB 2060显卡）就可以在本地运行Stable Diffusion。

到了2025年，AI绘画技术已经变得更加成熟和智能。主流工具如DALL-E 3、Midjourney等已经在图像保真度、可用性和伪影减少方面表现出色。

2025年的AI绘画工具特点包括：

2025年8月，阿里巴巴集团推出了Visual-CoG（视觉引导链）技术，首次让AI绘画学会"分步思考"。

这项技术通过语义推理、过程优化和结果评估三个阶段，显著提升了AI处理复杂描述的能力。测试显示，在计数、位置、颜色等关键指标上提升15-48%，特别是推理任务成功率达77.5%。

例如，当用户要求"画一个穿着红裙子的小女孩站在蓝色汽车左边"时，Visual-CoG能够准确理解并生成符合要求的图像，避免了早期AI绘画中常见的颜色错误、位置错误和数量错误。

从1950年代的粗糙图形到2025年几乎与人类作品无异的精美艺术，AI绘画走了大半个世纪。技术的发展速度令人惊叹，特别是从2022年开始，AI绘画呈现指数级增长。

未来，AI绘画可能会在以下方面继续发展：

AI绘画的发展史是人类创造力与技术创新相结合的故事。它不再是简单的工具，而是正在成为真正的创意伙伴，帮助人们将想象变为现实。

正如Ada Lovelace在1842年预言的那样，计算机终将超越纯粹的计算，成为创意表达的工具——近两个世纪后，这一愿景正在我们眼前实现。