AI插画可以使用AI技术进行自动生成，目前已经在多个领域得到广泛应用。在AIGC中，AI插画可以用于绘制与用户对话内容相关的插图，从而使对话更加生动形象。
在AIGC中，生成AI插图的过程，主要依靠基于深度学习的图像生成技术，例如条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）和变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）等。
典型的CGAN网络是由两部分组成：一部分是生成器网络（Generator），它的作用是生成与输入的条件相应的图片。另外一部分是判别器网络（Discriminator），它的作用是将输入的图片和生成的图片区分开来。生成器的目标是尝试欺骗判别器，使生成的图片能够被判定为真实的图片，而判别器将学习区分真实图片和生成的图片。这个过程将继续进行，直到生成器能够产生与真实图片相同的图片为止。
不同于CGAN，VAE则是将生成过程看作是一个从随机向量到图片的映射，用于将高维数据压缩成低维序列的自编码器。这个过程中，输入的图片将被编码成一个低维的向量，并通过解码器来进行逆向的生成。
对于AI插画处理的场合，主要需要采用的是CGAN技术，这是因为相对于VAE，CGAN更适合于处理生成较为细节丰富、结构复杂的图片。在AIGC中，可以使用Python和深度学习框架来实现CGAN网络的训练和实现。
下面给出一个简单的例子，来说明如何在Python中使用PyTorch框架来实现一个基本的CGAN网络：
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import MNIST
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, latent_dim, img_shape):
super(Generator, self).__init__()
self.img_shape = img_shape
self.fc = nn.Linear(latent_dim, 128 * 7 * 7)
self.model = nn.Sequential(
nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.ConvTranspose2d(64, 1, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
nn.Tanh(),
)
def forward(self, z):
x = self.fc(z)
x = x.view(-1, 128, 7, 7)
x = self.model(x)
return x
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, img_shape):
super(Discriminator, self).__init__()
self.img_shape = img_shape
self.model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
nn.Flatten(),
nn.Linear(128*7*7, 1),
nn.Sigmoid(),
)
def forward(self, img):
validity = self.model(img)
return validity
generator = Generator(100, (1, 28, 28))
discriminator = Discriminator((1, 28, 28))
adversarial_loss = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
