每隔几年，人工智能领域都会出现一个新的热点。
刚刚挥手作别的2022年，可以说是“生成性人工智能”（Generative AI）元年。
而所谓生成性人工智能，就是通过各种机器学习（MachineLearning，ML）方法，从数据中学习对象的组件，进而生成全新的、完全原创的内容（如文字、图片、视频）的人工智能。
这些生成的内容包括音频、代码、图像、文本、模拟和视频等等。
尽管这些生成的内容会和训练数据十分相似，但是，它们既不是从现成数据库中检索，也不是简单地对学习数据进行复制。
生成性人工智能领域最近的新突破有可能彻底改变我们处理内容创建的方式。
下面这个列表列出了利用这些算法生成不同艺术作品的人工智能应用的代表。
在所有生成性人工智能应用中，Text-2-Image可以说是异常亮眼啊！
生成性人工智能会对现有知识产权体系构成严重挑战。
2022年8月，在美国科罗拉多州博览会上的艺术比赛中，一幅名为《太空歌剧院》的生成性AI 作品一举夺得了数字艺术类别的冠军。焦建利说
Text-2-Image类生成性AI 应用很多。Midjourney、BLOG FEATURED IMAGE GENERATOR、cutout.pro、以及Katteb等等，包括之前自留地曾介绍过的6Pen.art、造梦日记（盗梦师）、文心一格等等。
今天，自留地君要介绍一款生成性人工智能应用，名字叫做：
lexica.art
这个Lexica 也是一款免费的线上工具，它不仅与之前介绍的这些一样，有输入文字描述用人工智能产生图片，而且它还提供了大量的AI 生成的图像，允许用户索引别人已经创建好的图片，提供给你参考，让你知道要怎么描述才能产生你想要的图片。
因此，这个Lexica.art 是一个基于Stable Diffusion 技术开发的图像搜索和生成引擎。
在Lexica平台上，有一个好用的功能就是“以图搜图”。
你可以找到之前别人用它生成的类似的图片。
搜索结果不仅给你显示之前人们生成的图，你点选某个图，Lexica会把当时生成这个图的提示语（Prompt）展示出来，你可以复制这个提示语，修改它，在这个基础上再生成你自己的。
同样，你可以搜索同一类的其他图像（explore this style）。
就全球范围而言，生成性人工智能中，英国的初创公司Stability AI 的Stable Diffusion 可以说是功不可没。
Stable Diffusion 完全免费开源，所有代码都在 GitHub 上公开，任何人都可以拷贝使用——前提是需要遵循原项目采用的 CreativeML Open RAIL-M 许可证。
今天，我们看到的绝大多数 Text-2-Image生成性人工智能应用，都是依托Stable Diffusion，在它的基础上，又诞生了不少公司，其中就包括这款Lexica.art。