فن الذكاء الاصطناعي

يعود تاريخ الفن الآلي على الأقل إلى آلات الحضارة اليونانية القديمة ، حيث وُصف مخترعون مثل ديدالوس وهيرو الإسكندري بأنهم صمموا آلات قادرة على كتابة النصوص، وتوليد الأصوات، وعزف الموسيقى. ^{[ 9 ] [ 10 ]} وقد ازدهرت الآلات الإبداعية عبر التاريخ، مثل آلة مايلارديه ، التي صُنعت حوالي عام 1800، والقادرة على إنشاء رسومات وقصائد متعددة. ^{[ 11 ]}

في القرن التاسع عشر أيضًا، كتبت آدا لوفليس أن "العمليات الحاسوبية" يُمكن استخدامها لتوليد الموسيقى والقصائد. ^{[ 12 ] [ 13 ]} وفي عام 1950، ركزت ورقة آلان تورينج البحثية بعنوان " آلات الحوسبة والذكاء " على ما إذا كان بإمكان الآلات محاكاة السلوك البشري بشكل مقنع. ^{[ 14 ]} وبعد ذلك بوقت قصير، تأسس تخصص الذكاء الاصطناعي في ورشة عمل بحثية في كلية دارتموث عام 1956. ^{[ 15 ]}

منذ تأسيسها، استكشف باحثو الذكاء الاصطناعي أسئلة فلسفية حول طبيعة العقل البشري وعواقب خلق كائنات اصطناعية ذات ذكاء شبيه بالذكاء البشري؛ وقد تم استكشاف هذه القضايا سابقًا من خلال الأساطير والخيال والفلسفة منذ العصور القديمة ^. [ ^{16 ]}

منذ ظهور الذكاء الاصطناعي في خمسينيات القرن العشرين، استخدم الفنانون الذكاء الاصطناعي لإنشاء أعمال فنية. وقد أشير إلى هذه الأعمال أحيانًا باسم الفن الخوارزمي ، ^{[ 17 ]} أو فن الحاسوب ، أو الفن الرقمي ، أو فن الوسائط الجديدة . ^{[ 18 ]}

يُعدّ نظام آرون (AARON) أحد أوائل أنظمة الذكاء الاصطناعي الفنية الهامة ، وقد طوّره هارولد كوهين في أواخر الستينيات بجامعة كاليفورنيا في سان دييغو. ^{[ 19 ]} يستخدم آرون منهجًا رمزيًا قائمًا على القواعد لتوليد صور تقنية في عصر برمجة الذكاء الاصطناعي العام (GOFAI) ، وقد طوّره كوهين بهدف برمجة عملية الرسم. ^{[ 20 ]} عُرض آرون عام 1972 في متحف مقاطعة لوس أنجلوس للفنون . ^{[ 21 ]} بين عامي 1973 و1975، قام كوهين بتحسين آرون خلال إقامته في مختبر الذكاء الاصطناعي بجامعة ستانفورد . ^{[ 22 ]} في عام 2024، عرض متحف ويتني للفن الأمريكي أعمالًا فنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي من مختلف مراحل مسيرة كوهين المهنية، بما في ذلك نسخ مُعاد تصميمها من آلات الرسم الروبوتية الأولى التي ابتكرها . ^{[ 22 ]}

عرض كارل سيمز أعمالًا فنية مُبتكرة باستخدام تقنيات الحياة الاصطناعية منذ ثمانينيات القرن الماضي. حصل على درجة الماجستير في رسومات الحاسوب من مختبر الإعلام في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا عام ١٩٨٧، وشغل منصب فنان مقيم في شركة Thinking Machines ، المتخصصة في تصنيع الحواسيب العملاقة والذكاء الاصطناعي ، من عام ١٩٩٠ إلى عام ١٩٩٦. ^{[ ٢٣ ] [ ٢٤ ] [ ٢٥ ]} في عامي ١٩٩١ و١٩٩٢، فاز سيمز بجائزة Golden Nica في مهرجان Prix Ars Electronica عن مقاطع الفيديو التي استخدم فيها التطور الاصطناعي. ^{[ ٢٦ ] [ ٢٧ ] [ ٢٨ ]} في عام ١٩٩٧، أنشأ سيمز عملًا فنيًا تفاعليًا بعنوان Galápagos، وهو عبارة عن تركيب فني للتطور الاصطناعي، لصالح مركز NTT InterCommunication في طوكيو. ^{[ ٢٩ ]} حصل سيمز على جائزة إيمي عام ٢٠١٩ لإنجازاته المتميزة في مجال التطوير الهندسي. ^{[ ٣٠ ]}

في عام ١٩٩٩، ابتكر سكوت دريفز وفريق من المهندسين برنامج "إلكتريك شيب" وأطلقوه كبرنامج مجاني لشاشة التوقف. ^{[ ٣١ ]} "إلكتريك شيب" مشروع حاسوبي تطوعي لتحريك وتطوير أشكال اللهب الكسورية ، والتي تُوزع على أجهزة الكمبيوتر المتصلة بالشبكة لعرضها كشاشة توقف. استخدم البرنامج الذكاء الاصطناعي لإنشاء رسوم متحركة لا نهائية من خلال التعلم من المستخدمين. في عام ٢٠٠١، فاز دريفز بجائزة مؤسسة تيليفونيكا لايف ٤.٠ عن برنامج "إلكتريك شيب" . ^{[ ٣٢ ]}

في عام ٢٠١٤، بدأت ستيفاني دينكينز العمل على سلسلة "محادثات مع بينا ٤٨" . ^{[ ٣٣ ]} ولأجل هذه السلسلة، سجلت دينكينز محادثاتها مع بينا ٤٨ ، وهو روبوت اجتماعي يشبه امرأة سوداء في منتصف العمر. ^{[ ٣٤ ] [ ٣٥ ]} وفي عام ٢٠١٩، فازت دينكينز بجائزة "كرييتف كابيتال" لابتكارها ذكاءً اصطناعياً متطوراً قائماً على "اهتمامات وثقافات الأشخاص الملونين". ^{[ ٣٦ ]}

في عام 2015، بدأت سوغوين تشونغ مشروع "المحاكاة (وحدة عمليات الرسم: الجيل الأول)" ، وهو تعاون مستمر بين الفنانة وذراع آلية. ^{[ 37 ]} وفي عام 2019، فازت تشونغ بجائزة لومين لعروضها المتواصلة باستخدام ذراع آلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمحاولة الرسم بأسلوب مشابه لأسلوبها. ^{[ 38 ]}

في عام ٢٠١٨، أُقيم مزادٌ لأعمال فنية مستوحاة من الذكاء الاصطناعي في دار كريستيز بنيويورك، حيث بيع عمل إدموند دي بيلامي الفني، الذي يُجسّد الذكاء الاصطناعي، بمبلغ ٤٣٢,٥٠٠ دولار أمريكي ، أي ما يقارب ٤٥ ضعفًا من السعر المُقدّر له والذي تراوح بين ٧,٠٠٠ و١٠,٠٠٠ دولار أمريكي . وقد أبدع هذا العمل الفني فريق "أوبفيوس" الفني، وهو فريقٌ مقره باريس. ^{[ ٣٩ ] [ ٤٠ ] [ ٤١ ]}

في عام 2024، صدر الفيلم الياباني "جينيرايدوسكوب" . شارك في إخراج الفيلم كل من هيروتاكا أداتشي ، وتاكيشي سوني، وهيروكي ياماغوتشي. تم إنشاء جميع مقاطع الفيديو والصوت والموسيقى في الفيلم باستخدام الذكاء الاصطناعي. ^{[ 42 ]}

في عام ٢٠٢٥، عُرض مسلسل الأنمي الياباني "توينز هيناهيما" . تم إنتاج الأنمي وتحريكه بمساعدة الذكاء الاصطناعي خلال عملية قص الصور وتحويلها إلى رسومات أنمي، ثم خضعت لاحقًا لعمليات تنقيح من قِبل فريق فني. أما معظم الأجزاء المتبقية، كالشخصيات والشعارات، فقد رُسمت يدويًا باستخدام برامج مختلفة. ^{[ ٤٣ ] [ ٤٤ ]}

ظهر التعلم العميق ، الذي يتميز ببنيته متعددة الطبقات التي تحاول محاكاة الدماغ البشري، لأول مرة في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، مما أدى إلى تحول كبير في عالم فنون الذكاء الاصطناعي. ^{[ 45 ]} خلال عصر التعلم العميق، توجد بشكل رئيسي هذه الأنواع من التصاميم للفن التوليدي: نماذج الانحدار الذاتي ، ونماذج الانتشار ، وشبكات الخصومة التوليدية ، وتدفقات التطبيع .

في عام ٢٠١٤، طوّر إيان غودفيلو وزملاؤه في جامعة مونتريال الشبكة التوليدية التنافسية (GAN)، وهي نوع من الشبكات العصبية العميقة القادرة على تعلّم محاكاة التوزيع الإحصائي لبيانات الإدخال، مثل الصور. تستخدم الشبكة التوليدية التنافسية "مولدًا" لإنشاء صور جديدة و"مميزًا" لتحديد الصور الناجحة. ^{[ ٤٦ ]} على عكس الخوارزميات الفنية السابقة التي كانت تتبع قواعد مكتوبة يدويًا، تستطيع الشبكات التوليدية التنافسية تعلّم جمالية محددة من خلال تحليل مجموعة بيانات من الصور النموذجية. ^{[ ١٧ ]}

في عام ٢٠١٥، أطلق فريق في جوجل برنامج DeepDream ، وهو برنامج يستخدم شبكة عصبية التفافية لاكتشاف الأنماط في الصور وتحسينها عبر ظاهرة الباريدوليا الخوارزمية . ^{[ ٤٧ ] [ ٤٨ ] [ ٤٩ ]} تُنتج هذه العملية صورًا مُعالجة بشكل مُفرط عمدًا، ذات مظهر حالم يُذكّر بتجربة مُهلوسة . ^{[ ٤٧ ]} لاحقًا، في عام ٢٠١٧، تعلّمت شبكة GAN شرطية توليد ١٠٠٠ فئة صور من ImageNet ، وهي قاعدة بيانات مرئية ضخمة مُصممة للاستخدام في أبحاث برامج التعرّف على الكائنات المرئية . ^{[ ٥٠ ] [ ٥١ ]} من خلال ربط شبكة GAN بكلٍ من الضوضاء العشوائية وتصنيف مُحدد، حسّن هذا النهج جودة توليف الصور للنماذج الشرطية للفئات. ^{[ ٥٢ ]}

استُخدمت نماذج الانحدار الذاتي لتوليد الصور، مثل PixelRNN (2016)، الذي يُولّد بكسلًا تلو الآخر تلقائيًا باستخدام شبكة عصبية متكررة . ^{[ 53 ]} مباشرةً بعد اقتراح بنية Transformer في Attention Is All You Need (2018)، استُخدمت لتوليد الصور تلقائيًا، ولكن دون تكييف النص. ^{[ 54 ]}

يستخدم موقع Artbreeder الإلكتروني ، الذي تم إطلاقه في عام 2018، نموذجي StyleGAN و BigGAN ^{[ 55 ] [ 56 ]} لتمكين المستخدمين من إنشاء وتعديل صور مثل الوجوه والمناظر الطبيعية واللوحات الفنية. ^{[ 57 ]}

في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، أصبحت نماذج تحويل النصوص إلى صور ، التي تولد صورًا بناءً على المطالبات ، شائعة الاستخدام، مما يمثل تحولًا آخر في إنشاء الأعمال الفنية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. ^{[ 2 ]}

مثال على صورة تم إنشاؤها باستخدام VQGAN-CLIP (NightCafe Studio، مارس 2023)

مثال على صورة تم إنشاؤها باستخدام Flux 1.1 Pro في وضع Raw (نوفمبر 2024)؛ تم تصميم هذا الوضع لإنشاء صور واقعية للغاية

في عام 2021، وباستخدام نماذج المحولات المُدرَّبة مسبقًا والمؤثرة في توليد اللغات الكبيرة ، والمستخدمة في GPT-2 و GPT-3 ، أصدرت OpenAI سلسلة من الصور المُنشأة باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي DALL-E 1 لتحويل النصوص إلى صور . ^{[ 58 ]} وهو نموذج توليدي ذاتي التراجع، ذو بنية مشابهة لبنية GPT-3. وفي وقت لاحق من عام 2021، أصدرت EleutherAI برنامج VQGAN-CLIP مفتوح المصدر ^{[ 59 ]،} والمبني على نموذج CLIP الخاص بـ OpenAI. ^{[ 60 ]} طُرحت نماذج الانتشار ، وهي نماذج توليدية تُستخدم لإنشاء بيانات اصطناعية بناءً على بيانات موجودة، ^{[ 61 ]} لأول مرة في عام 2015، ^{[ 62 ]} لكنها لم تتفوق على الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) إلا في أوائل عام 2021. ^{[ 63 ]} نُشر نموذج الانتشار الكامن في ديسمبر 2021، وأصبح أساسًا لنموذج الانتشار المستقر اللاحق (أغسطس 2022)، الذي طُوّر من خلال تعاون بين Stability AI ومجموعة CompVis في جامعة لودفيغ ماكسيميليان في ميونخ وشركة Runway. ^{[ 64 ]}

في عام 2022، تم إطلاق برنامج Midjourney ^{[ 65 ]} ، تلاه برنامجا Imagen وParti من Google Brain ، اللذان أُعلن عنهما في مايو 2022، وبرنامج NUWA-Infinity من Microsoft ، ^{[ 66 ] [ 2 ]} وبرنامج Stable Diffusion المتاح بمصدره ، والذي تم إصداره في أغسطس 2022. ^{[ 67 ] [ 68 ] [ 69 ]} وتم اختبار برنامج DALL-E 2، وهو خليفة برنامج DALL-E، تجريبيًا ثم أُصدر (مع إصدار برنامج DALL-E 3 في عام 2023). تمتلك Stability AI واجهة ويب لبرنامج Stable Diffusion تُسمى DreamStudio، ^{[ 70 ]} بالإضافة إلى إضافات لبرامج Krita و Photoshop و Blender و GIMP ، ^{[ 71 ]} وواجهة المستخدم Automatic1111 مفتوحة المصدر والمبنية على الويب . ^{[ 72 ] [ 73 ] [ 74 ]} يتم مشاركة النموذج الرئيسي المدرب مسبقًا لـ Stable Diffusion على Hugging Face Hub . ^{[ 75 ]}  

تم إصدار برنامج Ideogram في أغسطس 2023، ويُعرف هذا النموذج بقدرته على توليد نصوص مقروءة. ^{[ 76 ] [ 77 ]}

في عام 2024، تم إطلاق Flux . يتميز هذا النموذج بقدرته على توليد صور واقعية، وقد تم دمجه في Grok ، وهو برنامج الدردشة الآلي المستخدم على منصة X (تويتر سابقًا) ، وفي Le Chat ، برنامج الدردشة الآلي التابع لشركة Mistral AI . ^{[ 3 ] [ 78 ] [ 79 ] [ 80 ]} طُوّر Flux بواسطة شركة Black Forest Labs، التي أسسها الباحثون الذين يقفون وراء Stable Diffusion. ^{[ 81 ]} في ديسمبر من العام نفسه، انتقل Grok إلى استخدام نموذجه الخاص لتحويل النصوص إلى صور، Aurora . ^{[ 82 ]} كما طورت العديد من الشركات، إلى جانب منتجاتها، نماذج ذكاء اصطناعي مدمجة مع خدمات تحرير الصور. أطلقت Adobe نموذج الذكاء الاصطناعي Firefly ودمجته في برامج Premiere Pro و Photoshop و Illustrator . ^{[ 83 ] [ 84 ]} وأعلنت Microsoft أيضًا عن ميزات مولد الصور بالذكاء الاصطناعي لبرنامج Microsoft Paint . ^{[ 85 ]} بالإضافة إلى ذلك، من أمثلة نماذج تحويل النص إلى فيديو في منتصف العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين: الجيل الرابع من Runway ، وVideoPoet من Google، و Sora من OpenAI الذي تم إصداره في ديسمبر 2024، و LTX-2 الذي تم إصداره في عام 2025. ^{[ 86 ] [ 87 ] [ 88 ]}

في عام 2025، تم إطلاق عدة نماذج. فقد قدم نموذج GPT Image 1 من OpenAI ، الذي أُطلق في مارس 2025، إمكانيات جديدة لعرض النصوص ومعالجة الوسائط المتعددة، مما مكّن من توليد الصور من مدخلات متنوعة مثل الرسومات والنصوص. ^{[ 89 ]} وظهر نموذج MidJourney v7 لأول مرة في أبريل 2025، موفرًا معالجة محسّنة للنصوص. ^{[ 90 ]} وفي مايو 2025، برز نموذج Flux.1 Kontext من Black Forest Labs كنموذج فعال لتوليد صور عالية الدقة، ^{[ 91 ]} بينما تم إطلاق نموذج Imagen 4 من جوجل مع تحسينات في الواقعية الفوتوغرافية. ^{[ 92 ]} وظهر نموذج Flux.2 لأول مرة في نوفمبر 2025 مع تحسينات في مرجعية الصور، والطباعة، وفهم النصوص. ^{[ 93 ]}

يستخدم الفنانون العديد من الأساليب لتطوير الفن البصري المدعوم بالذكاء الاصطناعي. عند استخدام تقنية تحويل النص إلى صورة ، يُنشئ الذكاء الاصطناعي صورًا بناءً على أوصاف نصية، باستخدام نماذج مثل الانتشار أو البنى القائمة على المحولات. يُدخل المستخدمون عبارات توضيحية، ويُنتج الذكاء الاصطناعي صورًا مرئية مُطابقة. ^{[ 94 ] [ 95 ]} عند استخدام تقنية تحويل الصورة إلى صورة، يُحوّل الذكاء الاصطناعي الصورة المُدخلة إلى نمط أو شكل جديد بناءً على عبارة توضيحية أو مرجع نمطي، مثل تحويل رسم تخطيطي إلى صورة واقعية أو تطبيق أسلوب فني. ^{[ 96 ] [ 97 ]} عند استخدام تقنية تحويل الصورة إلى فيديو، يُنشئ الذكاء الاصطناعي مقاطع فيديو قصيرة أو رسومًا متحركة من صورة واحدة أو سلسلة من الصور، وغالبًا ما يُضيف حركة أو انتقالات. قد يشمل ذلك تحريك صور شخصية ثابتة أو إنشاء مشاهد ديناميكية. ^{[ 98 ] [ 99 ]} عند استخدام تقنية تحويل النص إلى فيديو ، يُنشئ الذكاء الاصطناعي مقاطع فيديو مباشرةً من عبارات نصية توضيحية، مُنتجًا رسومًا متحركة أو مشاهد واقعية أو صورًا تجريدية. تُعد هذه التقنية امتدادًا لتقنية تحويل النص إلى صورة، ولكنها تُركز على التسلسلات الزمنية. ^{[ 100 ]}

تتوفر للفنانين أدوات عديدة عند العمل مع نماذج الانتشار. بإمكانهم تحديد محفزات إيجابية وسلبية، كما يُتاح لهم خيار استخدام (أو عدم استخدام) نماذج التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs) ، وشبكات LoRAs ، والشبكات الفائقة، ومحول IP، وتقنيات التضمين/الانعكاس النصي. يستطيع الفنانون تعديل إعدادات مثل مقياس التوجيه (الذي يوازن بين الإبداع والدقة)، والبذرة (للتحكم في العشوائية)، ومكبرات الصورة (لتحسين دقة الصورة)، وغيرها. يمكن ممارسة تأثير إضافي أثناء مرحلة ما قبل الاستدلال من خلال معالجة الضوضاء، بينما تُستخدم تقنيات ما بعد المعالجة التقليدية بشكل متكرر بعد الاستدلال. كما يمكن للمستخدمين تدريب نماذجهم الخاصة.

بالإضافة إلى ذلك، طُوّرت تقنيات توليد الصور الإجرائية "القائمة على القواعد"، والتي تستخدم أنماطًا رياضية وخوارزميات تحاكي ضربات الفرشاة وغيرها من التأثيرات الفنية، فضلًا عن نماذج التعلم العميق مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) والمحولات. وقد أطلقت العديد من الشركات تطبيقات ومواقع إلكترونية تُمكّن المستخدمين من التركيز حصريًا على التوجيهات الإيجابية، متجاوزةً بذلك الحاجة إلى التكوين اليدوي للمعايير الأخرى. كما توجد برامج قادرة على تحويل الصور الفوتوغرافية إلى صور مُنمّقة تُحاكي جماليات أساليب الرسم المعروفة. ^{[ 101 ] [ 102 ]}

تتوفر خيارات عديدة، بدءًا من تطبيقات الهاتف المحمول البسيطة الموجهة للمستهلكين وصولًا إلى دفاتر Jupyter وواجهات المستخدم على الويب التي تتطلب وحدات معالجة رسومية قوية لتشغيلها بكفاءة. ^{[ 103 ]} تشمل الوظائف الإضافية "الانعكاس النصي"، والذي يُشير إلى تمكين استخدام مفاهيم يُقدمها المستخدم (مثل كائن أو نمط) مُستخلصة من بضع صور. بعد ذلك، يُمكن توليد أعمال فنية جديدة من الكلمة (الكلمات) المرتبطة (النص المُخصص للمفهوم المُستخلص، والذي غالبًا ما يكون مجردًا) ^{[ 104 ] [ 105 ]} وتوسيعات النموذج أو ضبطه بدقة (مثل DreamBooth ).

يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية إحداث تحول مجتمعي ، قد يشمل تمكين الهواة من توسيع نطاق أنواع فنية متخصصة غير تجارية (مثل مشتقات السايبربانك كالسولاربانك ) ، وتوفير وسائل ترفيه مبتكرة، وتطوير نماذج أولية سريعة، ^{[ 106 ]} وزيادة إمكانية الوصول إلى صناعة الفن، ^{[ 106 ]} وتحسين الإنتاجية الفنية لكل جهد أو تكلفة أو وقت ^{[ 106 ]} - على سبيل المثال، من خلال إنشاء مسودات، وتعريفات للمسودات، ومكونات صور ( التعبئة ). تُستخدم الصور المُنشأة أحيانًا كرسومات تخطيطية، ^{[ 107 ]} أو تجارب منخفضة التكلفة، ^{[ 108 ]} أو مصدر إلهام، أو توضيحات لأفكار في مرحلة إثبات المفهوم . قد تتعلق وظائف أو تحسينات إضافية أيضًا بالتحرير اليدوي بعد الإنشاء (أي الصقل)، مثل التعديل اللاحق باستخدام محرر صور. ^{[ 108 ]}

يستخدم الفنانون والمصممون البصريون المحترفون الذكاء الاصطناعي التوليدي في المراحل الأولى من وضع المفاهيم (التفكير التبايني) أكثر من استخدامه في الإنتاج النهائي (التفكير التقاربي)، كما أن الممارسات التي تُنتج مخرجات رقمية أو مؤقتة (مثل تصميم واجهة المستخدم/تجربة المستخدم، والفن المفاهيمي) تُدمج هذه التقنيات بسهولة أكبر من تلك التي تُنتج أعمالًا مادية دائمة (مثل النحت، والهندسة المعمارية). ^{[ 109 ]} في المجالات المادية، غالبًا ما تحدّ المخاوف المتعلقة بالسلامة الهيكلية، وقيود المواد، و"الحوسبة الإثنية" الثقافية من دور الذكاء الاصطناعي ليقتصر على "التحسين التكميلي" بدلًا من كونه بديلًا للإنتاج. ^{[ 110 ]} علاوة على ذلك، تختلف المواقف تجاه تبني الذكاء الاصطناعي اختلافًا كبيرًا باختلاف المرحلة المهنية، حيث ينظر المحترفون المبتدئون إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي على أنه امتداد عملي للأدوات الرقمية الضرورية للتنافسية في السوق، بينما يُبدي الممارسون ذوو الخبرة غالبًا شكوكًا نقدية بشأن انخفاض قيمة الخبرة المتجسدة وتطوير المهارات على المدى الطويل. ^{[ 109 ]}

يمكن أن تتضمن مُطالبات بعض نماذج تحويل النصوص إلى صور صورًا وكلمات مفتاحية ومعايير قابلة للتكوين، مثل الأسلوب الفني، والذي يُستخدم غالبًا عبر عبارات مفتاحية مثل "على غرار [اسم الفنان]" في المُطالبة ^{[ 111 ]} أو اختيار أسلوب فني/جمالي عام. ^{[ 112 ] [ 107 ]} توجد منصات لمشاركة المُطالبات وتبادلها والبحث عنها وتطويرها/تحسينها أو التعاون عليها لإنشاء صور مُحددة من مُولدات الصور. ^{[ 113 ] [ 114 ] [ 115 ] [ 116 ]} غالبًا ما تُشارك المُطالبات مع الصور على مواقع مشاركة الصور مثل Reddit ومواقع الويب المُخصصة لفن الذكاء الاصطناعي. لا تُعد المُطالبة المدخلات الكاملة اللازمة لإنشاء صورة؛ تشمل المدخلات الإضافية التي تُحدد الصورة المُولدة دقة الإخراج ، والبذرة العشوائية ، ومعايير أخذ العينات العشوائية. ^{[ 117 ]}