OpenAI 渐变背后的三种生成方法
Methods for Random Gradients
我在 OpenAI 工作期间，探索了多种随机渐变图的生成方法。从早期 Ben Barry 设计的四角插值，到后来利用 Perlin noise 生成的 Heightmap 高度图，再到基于 SVG 的 Layered radial 分层径向渐变，每种方法都试图在视觉美感与性能之间寻找平衡。如今，借助 DALL·E 2 等 AI 图像生成模型，我们甚至能通过提示词创造出如梦似幻、花卉纹理或天空灵感的渐变效果。这些技术不仅塑造了 OpenAI 的视觉身份，也展示了从算法到 AI 的创意演进。
虽然使用 AI 生成图像的过程充满不确定性，更像是在玩老虎机而非精确科学，但它带来的可能性令人兴奋，且相关技术与工具正不断精进。
- italiansolider
我没看懂。这不就是基础又老旧的 GLSL 吗？
- oe
先用巧妙的技巧生成渐变，再用 AI 提示词生成，这让我有点难过。最终效果很美，但我感觉有些东西丢失了。
- Ringz
AI 生成的背景和前两种一样轻量吗？如果不是，我更喜欢轻量版，而不是生成版。