一位名叫Matt DesLauriers的伦敦艺术家开发了一种工具，可以从任何文本提示生成调色板，例如，允许某人输入“美丽的日落”并获得一系列与典型日落场景相匹配的颜色。或者你可以变得更抽象，找到与“悲伤和下雨的星期二”相匹配的颜色。
为了实现这种效果，DesLauriers使用稳定扩散（一种开源图像合成模型）来生成与文本提示匹配的图像。接下来，名为 gifenc 的 JavaScript GIF 编码器通过分析图像并将颜色量化为特定集来提取调色板信息。
德劳里尔斯在GitHub上发布了他的代码;它需要本地稳定扩散安装和 Node.JS。目前，这是一个粗略的原型，需要一些技术技能来设置，但它也是一个值得注意的例子，可以来自强大的图像合成模型的开源版本，可以带来意想不到的图形创新。稳定扩散于8月22日开源，从神经网络生成图像，该神经网络已在从互联网上提取的数千万张图像上进行训练。它能够从广泛的视觉影响中汲取灵感，这可以很好地转化为提取调色板信息。
DesLauriers提供的其他调色板示例包括“东京霓虹灯”，它暗示了充满活力的日本城市景观的颜色，“活珊瑚”，它与深粉红色和蓝色的珊瑚礁相呼应，以及“绿色花园，蓝天”，暗示了饱和的田园风光。在今天早些时候的一条推文中，DesLauriers展示了不同的量化方法（将图像中的大量颜色减少到代表图像的少数几种）如何产生不同的调色板。
这不是艺术家第一次使用AI从文本中提取调色板。5月，一位名叫dribnet的艺术家出版了一个名为“向像素致敬”的生成艺术系列，灵感来自约瑟夫·阿尔伯斯。他同时发布了一个在线工具，任何人都可以使用它来根据文本输入制作六色调色板。
为什么要使用AI来查找调色板？除了新奇因素之外，你还可以从非常规来源或抽象的感觉中提取匹配的颜色，比如“我高中最后一天的第二天”，“快餐汉堡上丢弃的包装纸”或“星球大战和指环王混搭”。
从书面提示中提取调色板的能力似乎是流行艺术工具将来可能会复制的东西，因为选择可以很好地组合在一起的颜色组是出了名的困难。图像合成模型的更多意想不到的应用可能正在路上。
